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학습된 잠재변수(latent vector)에 날짜 조건 및 공간 조건이 반영된 조류인플루엔자 확산 시뮬레이션 예측 모델의 학습을 위한 가상 데이터를 생성하되, 상기 가상 데이터의 생성시 제1 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 통해 결측 가상 데이터의 결측 패턴을 반영하여 최종 가상 데이터를 생성하고, 상기 날짜 조건 및 공간 조건을 기반으로 상기 최종 가상 데이터가 실제 데이터와 차이가 있는지 판별하는 가상 데이터 생성 네트워크; 및제2 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 통해 상기 가상 데이터에서 결측 여부를 결측 실제 데이터와 비교하여 결측 가상 데이터를 생성하되, 생성된 상기 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 상기 가상 데이터에 반영되도록 하고, 상기 날짜 조건 및 공간 조건을 기반으로, 상기 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 실제 결측 데이터의 결측 패턴과 차이가 있는지 판별하는 결측 가상 데이터 생성 네트워크;를 포함하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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제 1 항에 있어서,상기 가상 데이터 생성 네트워크는, 학습된 잠재변수(latent vector)에 날짜 조건 및 공간 조건을 반영하여 딥컨볼루션 레이어(Deconvolution Layer)와 이전 레이어의 모든 노드가 다음 레이어의 모든 노드에 연결된 레이어(Fully Connected Layer)의 결합에 기반한 가상 데이터를 생성하여 제1 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 구성하는 가상 데이터 생성자(100); 및 결측 실제 데이터의 결측 패턴에 기반하여 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴을 상기 가상 데이터에 반영하여 생성되는 최종 가상 데이터를 입력받아 상기 날짜 조건과 공간 조간을 기반으로 상기 최종 가상 데이터가 실제 데이터와 차이가 있는지 판별하여 제1 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 구성하는 가상 데이터 판별자(200);를 포함하는 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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제 2 항에 있어서,상기 가상 데이터 생성자(100)는 생성되는 가상 데이터와 실제 데이터 사이에서 상기 가상 데이터가 탐지되는 것을 방지하도록 학습하는 가상 데이터 생성자 손실 함수를 포함하고,상기 가상 데이터 생성자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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제 2 항에 있어서,상기 가상 데이터 판별자(200)는 생성된 상기 최종 가상 데이터와 실제 데이터 사이에서 상기 최종 가상 데이터를 탐지하도록 학습하는 가상 데이터 판별자 손실 함수를 포함하고,상기 가상 데이터 판별자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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제 1 항에 있어서,상기 결측 가상 데이터 생성 네트워크는 상기 가상 데이터에서 결측 여부를 결측 실제 데이터와 비교하여 결측 가상 데이터를 생성하고, 상기 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 상기 가상 데이터에 반영되도록 하여 제2 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 구성하는 결측 가상 데이터 생성자(300); 및날짜 조건 및 공간 조건을 기반으로, 상기 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 실제 결측 데이터의 결측 패턴과 차이가 있는지 판별하여 제2 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 구성하는 결측 가상 데이터 판별자(400);를 포함하는 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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제 5 항에 있어서,상기 결측 가상 데이터 생성자(300)는 결측 실제 데이터의 결측 패턴과 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴 사이에서 상기 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 탐지되는 것을 방지하도록 학습하는 결측 가상 데이터 생성자 손실 함수를 포함하고, 상기 결측 가상 데이터 생성자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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제 5 항에 있어서,상기 결측 가상 데이터 판별자(400)는 결측 실제 데이터의 결측 패턴과 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴 사이에서 상기 결측 가상 데이터의 결측 패턴을 탐지하도록 학습하는 결측 가상 데이터 판별자 손실 함수를 포함하고, 결측 가상 데이터 판별자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 장치
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a) 가상 데이터 생성자(100)와 가상 데이터 판별자(200)가 제1 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 구성하여, 상기 가상 데이터 생성자(100)가 학습된 잠재변수(latent vector)에 날짜 조건 및 공간 조건을 반영하여 조류인플루엔자 확산 시뮬레이션 예측 모델의 학습을 위한 가상 데이터를 생성하되, 딥컨볼루션 레이어(Deconvolution Layer)와 이전 레이어의 모든 노드가 다음 레이어의 모든 노드에 연결된 레이어(Fully Connected Layer)의 결합에 기반한 가상 데이터를 생성하고, 상기 가상 데이터 판별자(200)가 상기 가상 데이터의 생성시 결측 가상 데이터 생성자(300)가 생성한 결측 가상 데이터의 결측 패턴을 반영하여 생성되는 최종 가상 데이터를 입력받아 상기 날짜 조건 및 공간 조건을 기반으로 상기 최종 가상 데이터와 실제 데이터 사이에 차이가 있는지 판별하는 단계; 및b) 상기 결측 가상 데이터 생성자(300)와 결측 가상 데이터 판별자(400)가 제2 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 구성하여 상기 결측 가상 데이터 생성자(300)가 상기 가상 데이터에서 결측 여부를 결측 실제 데이터와 비교하여 결측 가상 데이터를 생성하고, 생성된 상기 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 상기 가상 데이터에 반영되도록 하고, 상기 날짜 조건 및 장소 조건을 기반으로 결측 가상 데이터 판별자(400)가 상기 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴과 실제 결측 데이터의 결측 패턴 사이에 차이가 있는지 판별하는 단계;를 포함하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 방법
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제 8 항에 있어서,상기 a) 단계의 가상 데이터 생성자(100)는 가상 데이터 생성자 손실 함수를 이용하여 생성되는 가상 데이터와 실제 데이터 사이에서 상기 가상 데이터가 탐지되는 것을 방지하도록 학습하고,상기 가상 데이터 생성자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 방법
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제 8 항에 있어서,상기 a) 단계의 가상 데이터 판별자(200)는 가상 데이터 판별자 손실 함수를 이용하여 생성된 최종 가상 데이터와 실제 데이터 사이에서 상기 최종 가상 데이터가 탐지되도록 학습하고,상기 가상 데이터 판별자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 방법
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제 8 항에 있어서,상기 b) 단계의 결측 가상 데이터 생성자(300)는 결측 가상 데이터 생성자 손실 함수를 이용하여 결측 실제 데이터의 결측 패턴과 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴 사이에서 상기 결측 가상 데이터의 결측 패턴이 탐지되는 것을 방지하도록 학습하고, 상기 결측 가상 데이터 생성자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 방법
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제 8 항에 있어서,상기 b) 단계의 결측 가상 데이터 판별자(400)는 결측 가상 데이터 판별자 손실 함수를 이용하여 결측 실제 데이터의 결측 패턴과 생성된 결측 가상 데이터의 결측 패턴 사이에서 상기 결측 가상 데이터의 결측 패턴을 탐지하도록 학습하고, 결측 가상 데이터 판별자 손실 함수()는 하기식으로 구성된 것을 특징으로 하는 조류인플루엔자 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성 방법
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