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불균형 데이터 처리를 위한 GAN 기반의 오버샘플링 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021000103
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 불균형 데이터 처리를 위한 GAN 기반의 오버샘플링 방법 및 장치를 개시한다. 불균형 데이터 처리를 위한 CGAN(Conditional Generative Adversarial Network) 기반의 오버샘플링 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 다수(majority) 클래스 및 소수(minority) 클래스를 포함하는 데이터에서, 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 보더라인 소수 클래스(boaderline minority class)를 탐색하고, 대립신경망모델(GAN) 기반으로 상기 다수 클래스, 소수 클래스 및 보더라인 소수 클래스를 이용하여 생성기 및 판별기를 학습하고, 학습이 완료된 상기 생성기가 랜덤하게 선택된 노이즈와 상기 보더라인 소수 클래스를 이용하여 오버샘플링을 수행하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 오버샘플링 장치가 제공된다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190082977 (2019.07.10)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0001805 (2021.01.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190077626   |   2019.06.28
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.07.10)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황인준 서울특별시 성북구
2 손민재 경상남도 김해시 삼안로 *
3 정승원 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.07.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0704721-83
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
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번호 청구항
1 1
불균형 데이터 처리를 위한 CGAN(Conditional Generative Adversarial Network) 기반의 오버샘플링 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 다수(majority) 클래스 및 소수(minority) 클래스를 포함하는 데이터에서, 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 보더라인 소수 클래스(boaderline minority class)를 탐색하고, 대립신경망모델(GAN) 기반으로 상기 다수 클래스, 소수 클래스 및 보더라인 소수 클래스를 이용하여 생성기 및 판별기를 학습하고, 학습이 완료된 상기 생성기가 랜덤하게 선택된 노이즈와 상기 보더라인 소수 클래스를 이용하여 오버샘플링을 수행하도록,상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 오버샘플링 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 보더라인 소수 클래스 탐색은 k-NN 알고리즘에 의해 수행되며, 제1 소수 클래스에 인접한 다수 클래스의 개수가 미리 설정된 범위에 있는 경우 상기 제1 소수 클래스가 보더라인 소수 클래스로 지정되는 오버샘플링 장치
3 3
제2항에 있어서, 제1 소수 클래스에 인접한 다수 클래스의 개수가 아래의 수학식에 따라 결정된 범위 내에 있는 경우 상기 제1 소수 클래스가 보더라인 소수 클래스로 지정되는 오버샘플링 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 생성기 및 판별기의 학습은 상기 다수 클래스, 소수 클래스 및 보더라인 소수 클래스를 제약 조건으로 하여 수행되는 오버샘플링 장치
5 5
불균형 데이터 처리를 위한 CGAN(Conditional Generative Adversarial Network) 기반의 오버샘플링 방법으로서, 다수(majority) 클래스 및 소수(minority) 클래스를 포함하는 데이터에서, 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 보더라인 소수 클래스(boaderline minority class)를 탐색하는 단계; 대립신경망모델(GAN) 기반으로 상기 다수 클래스, 소수 클래스 및 보더라인 소수 클래스를 이용하여 생성기 및 판별기를 학습하는 단계; 및학습이 완료된 상기 생성기가 랜덤하게 선택된 노이즈와 상기 보더라인 소수 클래스를 이용하여 오버샘플링하는 단계를 포함하는 오버샘플링 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 울산과학기술원 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R＆D) (빅데이터-총괄) 빅데이터 처리 고도화 핵심 기술개발 사업 총괄 및 고성능 컴퓨팅 기술을 활용한 성능 가속화 기술 개발