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객체 인식을 위한 자가 학습 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020012748
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 객체 인식을 위한 자가 학습 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 장치는, 학습할 객체에 상응하는 키워드에 기초하여 범용 검색 엔진을 통해 학습 영상을 획득하는 학습 영상 획득부; 상기 학습 영상 획득부에서 획득한 학습 영상을 학습을 위해 입력하는 영상 입력부; 상기 영상 입력부로부터 입력되는 영상에 대한 객체 인식을 학습하는 학습 네트워크; 상기 학습 네트워크의 인식 성능을 평가하는 학습 평가부; 및 상기 학습 평가부의 평가 결과에 기초하여 상기 학습 네트워크의 학습 방향을 설정하는 학습 방향 설정부를 포함한다. 개시된 장치 및 방법에 의하면, 학습 데이터가 충분히 확보되지 않은 상태에서도 적절한 학습이 가능하고, 자동적으로 학습 영상을 확보하면서 학습의 적절성을 진단할 수 있는 장점이 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06K 9/46 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190179335 (2019.12.31)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0002770 (2020.01.08) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자 10-2018-0050024 (2018.04.30)
관련 출원번호 1020180050024
심사청구여부/일자 Y (2019.12.31)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이철희 경기도 고양시 일산동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application
2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1360865-03
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0230578-70
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.05.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0549784-14
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0549748-81
5 등록결정서
Decision to grant
2020.09.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0625937-11
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번호 청구항
1 1
다양한 가로:세로 비율을 갖는 필터들을 저장하는 필터 뱅크부;상기 필터 뱅크부에 저장된 필터들 중 선택된 필터를 이용하여 컨볼루션 연산을 수행하는 컨볼루션 연산부; 및샘플링을 적용하여 입력 영상의 사이즈를 축소하는 풀링부를 포함하되,상기 컨볼루션 연산부는 상기 입력 영상에 포함된 객체의 사이즈 및 객체의 특성 정보를 이용하여 필터를 선택하고 상기 객체의 특성 정보는 객체의 컬러 및 형태를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 위한 학습 네트워크 장치
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제1항에 있어서,상기 컨볼루션 연산부는 각 레이어별로 필터를 선택하여 컨볼루션 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 위한 학습 네트워크 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 연세대학교 산학협력단 이공학개인기초연구지원사업 CNN/DNN의 수학적 해석