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딥러닝을 이용한 무선통신장치 인증 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021004367
  • 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 무선통신장치 인증 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 무선통신장치 인증 시스템은 무선통신장치로부터 무선통신 신호를 수신하여 딥러닝을 통해 무선통신 신호에 포함된 물리적인 특징을 분석함으로써, 실제 정보를 주고받을 안전한 무선통신장치인지를 확인하여 인증함으로써, 안전한 통신이 가능하도록한다.
Int. CL H04W 12/06 (2021.01.01) H04W 12/00 (2021.01.01) H04W 88/02 (2009.01.01) G06Q 20/00 (2006.01.01)
CPC H04W 12/06(2013.01) H04W 12/71(2013.01) H04W 88/02(2013.01) G06Q 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200013518 (2020.02.05)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2242949-0000 (2021.04.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210422) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.05)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백선엽 대전광역시 유성구
2 김은지 대전광역시 유성구
3 손종목 대전광역시 유성구
4 안재환 대전광역시 유성구
5 이동욱 대전광역시 유성구
6 박용석 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2020-0119494-60
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.09.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0133041-45
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.10.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0732224-64
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-1404855-81
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1404854-35
7 등록결정서
Decision to grant
2021.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0251428-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
무선통신장치로부터 무선통신 신호를 수신하는 신호 입력부;수신한 무선통신 신호의 물리적 특성을 추출할 수 있도록 전처리하여 전처리 데이터를 생성하는 데이터 전처리부;상기 전처리 데이터에 포함된 상기 수신된 무선통신 신호의 물리적인 특징을 확인하여, 상기 무선통신장치를 인증하는 장치 인증부; 및상기 장치 인증부의 인증 결과를 기초로, 인증된 무선통신장치의 무선통신 신호를 처리하는 통신 처리부를 포함하되, 무선통신 신호의 물리적 특성은, 무선통신장치의 아날로그 신호 처리를 담당하는 RF 모듈의 공정에 따라 상이한 무선통신장치 인증 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 장치 인증부는상기 전처리 데이터를 학습하여 학습 데이터를 생성하는 딥러닝 학습부; 및상기 학습 데이터를 기초로 상기 전처리 데이터를 딥러닝 모델에 적용하여 상기 무선통신장치의 인증 여부를 판단하는 딥러닝 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 딥러닝 학습부는둘 이상의 딥러닝 방식을 이용하여 상기 전처리 데이터를 학습하고,상기 딥러닝 처리부는상기 둘 이상의 딥러닝 방식 각각에 대하여 인증 여부를 판단하고, 상기 각각의 인증 여부 판단 결과를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 딥러닝 처리부는상기 둘 이상의 딥러닝 방식에 대하여 각각 가중치를 부여하고, 상기 부여된 가중치를 반영하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
5 5
제2항에 있어서,상기 장치 인증부는종래의 인증 모듈로부터 상기 무선통신장치에 대한 인증 여부에 관한 외부 인증 정보를 수신하는 외부 인증 결과 수신부를 더 포함하고,상기 수신한 외부 인증 정보와 상기 딥러닝 처리부에서 확인한 인증 여부를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
6 6
무선통신장치로부터 무선통신 신호를 수신하는 신호 입력부;수신한 무선통신 신호의 물리적 특성을 추출할 수 있도록 전처리하여 전처리 데이터를 생성하는 데이터 전처리부;상기 전처리 데이터를 딥러닝 인증 서버로 전송하고, 상기 무선통신장치에 대한 인증 결과를 수신하는 장치 인증부; 및상기 수신한 무선통신장치에 대한 인증 정보를 기초로, 인증된 무선통신장치의 무선통신 신호를 처리하는 통신 처리부를 포함하되,무선통신 신호의 물리적 특성은, 무선통신장치의 아날로그 신호 처리를 담당하는 RF 모듈의 공정에 따라 상이한 무선통신장치 인증 시스템
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제6항에 있어서,상기 딥러닝 인증 서버는상기 전처리 데이터를 학습하여 학습 데이터를 생성하는 딥러닝 학습부; 및상기 학습 데이터를 기초로 상기 전처리 데이터를 딥러닝 모델에 적용하여 상기 무선통신장치의 인증 여부를 판단하는 딥러닝 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 딥러닝 학습부는둘 이상의 딥러닝 방식을 이용하여 상기 전처리 데이터를 학습하고,상기 딥러닝 처리부는상기 둘 이상의 딥러닝 방식 각각에 대하여 인증 여부를 판단하고, 상기 각각의 인증 여부 판단 결과를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 딥러닝 처리부는상기 둘 이상의 딥러닝 방식에 대하여 각각 가중치를 부여하고, 상기 부여된 가중치를 반영하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
10 10
제7항에 있어서,상기 딥러닝 인증 서버는종래의 인증 모듈로부터 상기 무선통신장치에 대한 인증 여부에 관한 외부 인증 정보를 수신하는 외부 인증 결과 수신부를 더 포함하고,상기 수신한 외부 인증 정보와 상기 딥러닝 처리부에서 확인한 인증 여부를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 시스템
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중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 무선통신장치 인증 시스템의 동작 방법에 있어서,무선통신장치로부터 무선통신 신호를 수신하는 신호 입력 단계;수신한 무선통신 신호의 물리적 특성을 추출할 수 있도록 전처리하여 전처리 데이터를 생성하는 데이터 전처리 단계;상기 전처리 데이터에 포함된 상기 수신된 무선통신 신호의 물리적인 특징을 확인하여, 상기 무선통신장치를 인증하는 장치 인증 단계; 및상기 장치 인증 단계의 인증 결과를 기초로, 인증된 무선통신장치의 무선통신 신호를 처리하는 통신 처리단계를 포함하되, 무선통신 신호의 물리적 특성은, 무선통신장치의 아날로그 신호 처리를 담당하는 RF 모듈의 공정에 따라 상이한 무선통신장치 인증 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 장치 인증 단계는상기 전처리 데이터를 학습하여 학습 데이터를 생성하는 딥러닝 학습 단계; 및상기 학습 데이터를 기초로 상기 전처리 데이터를 딥러닝 모델에 적용하여 상기 무선통신장치의 인증 여부를 판단하는 딥러닝 처리 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 딥러닝 학습 단계는둘 이상의 딥러닝 방식을 이용하여 상기 전처리 데이터를 학습하고,상기 딥러닝 처리 단계는상기 둘 이상의 딥러닝 방식 각각에 대하여 인증 여부를 판단하고, 상기 각각의 인증 여부 판단 결과를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 딥러닝 처리 단계는상기 둘 이상의 딥러닝 방식에 대하여 각각 가중치를 부여하고, 상기 부여된 가중치를 반영하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
15 15
제12항에 있어서,상기 장치 인증 단계는종래의 인증 모듈로부터 상기 무선통신장치에 대한 인증 여부에 관한 외부 인증 정보를 수신하는 외부 인증 결과 수신 단계를 더 포함하고,상기 수신한 외부 인증 정보와 상기 딥러닝 처리 단계에서 확인한 인증 여부를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
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중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 무선통신장치 인증 시스템의 동작 방법에 있어서,무선통신장치로부터 무선통신 신호를 수신하는 신호 입력 단계;수신한 무선통신 신호의 물리적 특성을 추출할 수 있도록 전처리하여 전처리 데이터를 생성하는 데이터 전처리 단계;상기 전처리 데이터를 딥러닝 인증 서버로 전송하고, 상기 무선통신장치에 대한 인증 결과를 수신하는 장치 인증 단계; 및상기 수신한 무선통신장치에 대한 인증 정보를 기초로, 인증된 무선통신장치의 무선통신 신호를 처리하는 통신 처리 단계를 포함하되, 무선통신 신호의 물리적 특성은, 무선통신장치의 아날로그 신호 처리를 담당하는 RF 모듈의 공정에 따라 상이한 무선통신장치 인증 방법
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제16항에 있어서,상기 딥러닝 인증 서버는상기 전처리 데이터를 학습하여 학습 데이터를 생성하는 딥러닝 학습 단계; 및상기 학습 데이터를 기초로 상기 전처리 데이터를 딥러닝 모델에 적용하여 상기 무선통신장치의 인증 여부를 판단하는 딥러닝 처리 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
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제17항에 있어서,상기 딥러닝 학습 단계는둘 이상의 딥러닝 방식을 이용하여 상기 전처리 데이터를 학습하고,상기 딥러닝 처리 단계는상기 둘 이상의 딥러닝 방식 각각에 대하여 인증 여부를 판단하고, 상기 각각의 인증 여부 판단 결과를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
19 19
제18항에 있어서,상기 딥러닝 처리 단계는상기 둘 이상의 딥러닝 방식에 대하여 각각 가중치를 부여하고, 상기 부여된 가중치를 반영하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
20 20
제17항에 있어서,상기 딥러닝 인증 서버는종래의 인증 모듈로부터 상기 무선통신장치에 대한 인증 여부에 관한 외부 인증 정보를 수신하는 외부 인증 결과 수신 단계를 더 수행하고,상기 수신한 외부 인증 정보와 상기 딥러닝 처리 단계에서 확인한 인증 여부를 종합하여 최종 인증 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선통신장치 인증 방법
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제11항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.