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가상데이터 및 실제데이터 혼합 기반 딥러닝 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021002181
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 가상데이터 및 실제데이터 혼합 기반 딥러닝 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝 방법은, 가상 데이터와 실제 데이터를 수집하는 단계, 가상 데이터 및 실제 데이터를 포함하는 전체 데이터를 미니배치 사이즈에 근거하여 복수의 미니배치로 분할하는 단계 및 분할된 복수의 미니배치를 이용하여 어느 특정 모델을 인식하기 위한 딥러닝을 수행하는 단계를 포함하고, 미니배치별로 실제 데이터가 포함될 확률이 가장 높아지는 미니배치 사이즈를 결정하고, 결정된 미니배치 사이즈로 전체 데이터를 분할하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020190178432 (2019.12.30)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-2198088-0000 (2020.12.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210104) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.30)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양훈민 대전광역시 유성구
2 유기중 대전광역시 유성구
3 오세윤 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박장원 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, *층~*층 (논현동, 비너스빌딩)(박장원특허법률사무소)
2 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1357489-67
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1362801-38
3 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination
2020.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0096905-50
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.02.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0106437-10
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.04.13 수리 (Accepted) 1-1-2020-0382940-24
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.04.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0382946-08
7 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2020.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0551196-81
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.06.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0417701-86
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0864987-31
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0864988-87
11 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2020.08.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0571893-01
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-1116831-63
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.21 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-1116832-19
14 등록결정서
Decision to grant
2020.12.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0893984-10
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
딥러닝 장치에 의해 수행되는 딥러닝 방법으로서,상기 방법은,가상 데이터와 실제 데이터를 수집하는 단계;상기 가상 데이터 및 상기 실제 데이터를 포함하는 전체 데이터를 미니배치 사이즈에 근거하여 복수의 미니배치로 분할하는 단계; 및상기 복수의 미니배치를 이용하여 특정 객체를 인식하기 위한 딥러닝을 수행하는 단계를 포함하고,상기 분할하는 단계는,상기 딥러닝 장치가 상기 가상 데이터 및 상기 실제 데이터를 임의의 순서로 배치하고, 복수의 미니배치 각각에 상기 실제 데이터가 포함될 확률이 가장 높아지는 미니배치 사이즈를 결정하고, 상기 결정된 미니배치 사이즈로 상기 전체 데이터를 분할하는 단계를 포함하고,상기 미니배치 사이즈는, 상기 가상 데이터 대비 상기 실제 데이터의 개수 비율의 역수 또는 상기 역수에 소정의 상수를 곱한 수로 결정되고,상기 수집하는 단계는, 상기 실제 데이터를 복사하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 가상 데이터 대비 상기 실제 데이터의 개수 비율은, 기 설정된 비율보다 낮은 것을 특징으로 하는 딥러닝 방법
3 3
삭제
4 4
제 1 항에 있어서,상기 분할하는 단계는, 상기 복사된 실제데이터를 상기 전체 데이터에 포함시켜 복수의 미니배치로 분할하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 미니배치 사이즈는, 상기 실제 데이터의 복사에 의해 상기 가상 데이터대비 상기 실제 데이터의 개수 비율이 변경됨에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 딥러닝 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.