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라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021004398
  • 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 본 발명은 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 학습 모집단에 포함된 학습 데이터를 기초로 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부 및 상기 특징 벡터를 기초로 상기 학습 모집단에 대한 분류 결과로서 사전에 설정된 복수의 라벨(label)들이 각 열(column)에 대응되는 특징 행렬을 생성하는 특징 행렬 생성부를 포함한다. 따라서, 본 발명은 데이터 집합에 대한 분류 결과로서 사전에 설정된 복수의 라벨들이 각 열에 대응되는 특징 행렬을 생성함으로써 라벨 정보를 특징 벡터 생성 과정에 반영할 수 있다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190126882 (2019.10.14)
출원인 국민대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0043932 (2021.04.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.14)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤명근 서울특별시 양천구
2 이식 경기도 고양시 덕양구
3 정성민 서울특별시 은평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **(서초동, 한빛위너스) ***동 ***, ***호(현신특허법률사무소)

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
2019.10.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-1043353-36
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.02.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.05.14 수리 (Accepted) 9-1-2020-0019514-26
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.12.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0896371-68
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.01.21 수리 (Accepted) 1-1-2021-0083215-06
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.01.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0083192-33
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번호 청구항
1 1
학습 모집단에 포함된 학습 데이터를 기초로 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부; 및상기 특징 벡터를 기초로 상기 학습 모집단에 대한 분류 결과로서 사전에 설정된 복수의 라벨(label)들이 각 열(column)에 대응되는 특징 행렬을 생성하는 특징 행렬 생성부를 포함하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 특징 벡터 생성부는 길이가 m (상기 m은 자연수)인 벡터를 상기 특징 벡터로서 생성하고,상기 특징 행렬 생성부는 라벨의 카테고리 수가 n (상기 n은 자연수)으로 설정된 경우 m * n 크기를 갖는 행렬을 상기 특징 행렬로서 생성하는 것을 특징으로 하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 특징 행렬 생성부는상기 특징 행렬의 모든 성분값을 기준값으로 초기화하는 것을 특징으로 하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 특징 행렬 생성부는상기 학습 데이터의 라벨이 특정된 경우 상기 특징 행렬에서 해당 라벨에 대응되는 열(column)에 대해 상기 특징 벡터의 값을 할당하는 것을 특징으로 하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 특징 행렬 생성부는상기 학습 데이터의 라벨이 불특정된 경우 상기 특징 행렬의 모든 열(column)에 대해 상기 특징 벡터의 값을 각각 할당하는 것을 특징으로 하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 학습 데이터에 대한 특징 정보로서 상기 특징 행렬을 학습하여 악성코드 탐지 모델을 생성하는 악성코드 탐지 학습부; 및상기 악성코드 탐지 모델을 이용하여 악성코드를 탐지하는 악성코드 탐지부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 악성코드 탐지 학습부는상기 특징 행렬을 1차원 벡터로 변환하여 상기 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 장치
8 8
특징 벡터 생성 장치에서 수행되는 방법에 있어서, 학습 모집단에 포함된 학습 데이터를 기초로 특징 벡터를 생성하는 단계;상기 특징 벡터를 기초로 상기 학습 모집단에 대한 분류 결과로서 사전에 설정된 복수의 라벨(label)들이 각 열(column)에 대응되는 특징 행렬을 생성하는 단계;상기 학습 데이터에 대한 특징 정보로서 상기 특징 행렬을 학습하여 악성코드 탐지 모델을 생성하는 단계; 및상기 악성코드 탐지 모델을 이용하여 악성코드를 탐지하는 단계를 포함하는 라벨 정보가 포함된 특징 벡터 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 (주)윈스 정보보호핵심원천기술개발(R&D) Security Analytics 기반의 이기종 보안솔루션 위협 분석 및 대응 기술 개발