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기계학습 및 앙상블 기법을 이용하여 데이터를 분류하는 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021002561
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 기계학습 및 앙상블(Ensemble) 기법을 이용하여 데이터를 분류하는 장치는 학습 데이터를 수집하는 수집부, 복수의 레이어 별로 앙상블 네트워크를 생성하고, 복수의 레이어마다 생성된 앙상블 네트워크를 포함하는 분류 모델을 생성하는 생성부, 학습 데이터를 분류 모델에 입력하여 학습 데이터를 분류하도록 분류 모델을 학습하는 학습부 및 분류용 데이터를 학습된 분류 모델에 입력하여 분류용 데이터를 분류하는 분류부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 20/20 (2019.01.01)
CPC G06N 20/20(2013.01) G06F 16/906(2013.01)
출원번호/일자 1020200061841 (2020.05.22)
출원인 서울시립대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2201198-0000 (2021.01.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210111) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.05.22)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울시립대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김한준 서울특별시 서초구
2 이수은 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울시립대학교 산학협력단 서울특별시 동대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.05.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0520239-30
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2020-0525079-93
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.06.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0085074-81
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.07.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0513908-59
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0870249-51
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-0870198-10
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.11.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0799584-88
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-1344417-11
10 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2020.12.11 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-1344413-28
11 등록결정서
Decision to Grant Registration
2020.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0886051-84
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기계학습 및 앙상블(Ensemble) 기법을 이용하여 데이터를 분류하는 장치에 있어서, 학습 데이터를 수집하는 수집부;복수의 레이어 별로 앙상블 네트워크를 생성하고, 상기 복수의 레이어마다 생성된 앙상블 네트워크를 포함하는 분류 모델을 생성하는 생성부;상기 학습 데이터를 상기 분류 모델에 입력하여 상기 학습 데이터를 분류하도록 상기 분류 모델을 학습하는 학습부; 및분류용 데이터를 상기 학습된 분류 모델에 입력하여 상기 분류용 데이터를 분류하는 분류부를 포함하되, 상기 생성부는 상기 복수의 레이어 별로 앙상블 학습을 위한 복수의 분류 알고리즘을 포함하는 상기 앙상블 네트워크를 생성하고,상기 생성부는 상기 복수의 분류 알고리즘을 포함하는 제 1 앙상블 네트워크를 제 1 레이어에 구축하고, 상기 제 1 앙상블 네트워크에 포함된 복수의 분류 알고리즘 중 랜덤으로 선정된 적어도 하나 이상의 분류 알고리즘을 포함하는 제 2 앙상블 네트워크를 제 2 레이어에 구축하고,상기 제 1 앙상블 네트워크는 m 개의 분류 알고리즘을 포함하고, 상기 제 2 앙상블 네트워크는 m-1 개의 분류 알고리즘을 포함하는 데이터 분류 장치
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 생성부는 상기 복수의 레이어의 수 및 각 레이어에 포함되는 분류 알고리즘의 수를 결정하는 것인, 데이터 분류 장치
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 생성부는 상기 결정된 복수의 레이어의 수 및 상기 결정된 각 레이어에 포함되는 분류 알고리즘의 수에 기초하여 상기 분류 모델을 생성하는 것인, 데이터 분류 장치
5 5
삭제
6 6
제 1 항에 있어서,상기 제 1 앙상블 네트워크에 포함된 복수의 분류 알고리즘 각각은 서로 상이한 알고리즘인 것인, 데이터 분류 장치
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 학습부는 상기 학습 데이터가 입력된 상기 제 1 앙상블 네트워크에 포함된 복수의 분류 알고리즘 각각으로부터 출력된 제 1 출력값을 상기 제 2 앙상블 네트워크에 입력하여 상기 제 2 앙상블 네트워크에 포함된 적어도 하나 이상의 분류 알고리즘을 통해 상기 제 2 앙상블 네트워크를 학습시키는 것인, 데이터 분류 장치
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 생성부는 상기 제 1 앙상블 네트워크에 포함된 복수의 분류 알고리즘 중 랜덤으로 선정된 적어도 하나 이상의 분류 알고리즘을 포함하는 제 3 앙상블 네트워크를 제 3 레이어에 구축하는 것인, 데이터 분류 장치
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 학습부는 상기 제 2 앙상블 네트워크에 포함된 적어도 하나 이상의 분류 알고리즘으로부터 출력된 제 2 출력값을 상기 제 3 앙상블 네트워크에 입력하여 상기 제 3 앙상블 네트워크에 포함된 적어도 하나 이상의 분류 알고리즘을 통해 상기 제 3 앙상블 네트워크를 학습시키는 것인, 데이터 분류 장치
10 10
데이터 분류 장치에 의해 수행되는 기계학습 및 앙상블(Ensemble) 기법을 이용하여 데이터를 분류하는 방법에 있어서, 학습 데이터를 수집하는 단계;복수의 레이어 별로 앙상블 네트워크를 생성하고, 상기 복수의 레이어마다 생성된 앙상블 네트워크를 포함하는 분류 모델을 생성하는 단계;상기 학습 데이터를 상기 분류 모델에 입력하여 상기 학습 데이터를 분류하도록 상기 분류 모델을 학습하는 단계; 및분류용 데이터를 상기 학습된 분류 모델에 입력하여 상기 분류용 데이터를 분류하는 단계를 포함하고, 상기 분류 모델을 생성하는 단계는 상기 복수의 레이어 별로 앙상블 학습을 위한 복수의 분류 알고리즘을 포함하는 상기 앙상블 네트워크를 생성하는 단계를 포함하고,상기 앙상블 네트워크를 생성하는 단계는상기 복수의 분류 알고리즘을 포함하는 제 1 앙상블 네트워크를 제 1 레이어에 구축하는 단계; 및상기 제 1 앙상블 네트워크에 포함된 복수의 분류 알고리즘 중 랜덤으로 선정된 적어도 하나 이상의 분류 알고리즘을 포함하는 제 2 앙상블 네트워크를 제 2 레이어에 구축하는 단계를 포함하고,상기 제 1 앙상블 네트워크는 m 개의 분류 알고리즘을 포함하고, 상기 제 2 앙상블 네트워크는 m-1 개의 분류 알고리즘을 포함하는 데이터 분류 방법
11 11
제 10 항에 있어서,상기 분류 모델을 생성하는 단계는 상기 복수의 레이어의 수 및 각 레이어에 포함되는 분류 알고리즘의 수를 결정하는 단계를 포함하는 것인, 데이터 분류 방법
12 12
제 11 항에 있어서,상기 분류 모델을 생성하는 단계는 상기 결정된 복수의 레이어의 수 및 상기 결정된 각 레이어에 포함되는 분류 알고리즘의 수에 기초하여 상기 분류 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것인, 데이터 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 호서대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 모형 개발 및 인력양성