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레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법

  • 기술번호 : KST2021004635
  • 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 개시는 레이어 블록을 이용한 딥러닝 생성 방법에 관한 것이다. 레이어 블록을 이용한 딥러닝 생성 방법은, 디스플레이, 하나 이상의 프로세서들 및 메모리를 갖는 전자 디바이스에서, 디스플레이 상에 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 단계, 제1 영역에 포함된 복수의 후보 블록 중에서 하나의 후보 블록을 선택한 후에 제1 영역으로부터 제2 영역으로 이동시키는 제1 사용자 입력을 검출하는 단계, 제1 사용자 입력을 검출하는 단계에 응답하여, 선택된 하나의 후보 블록을 제1 영역으로부터 제2 영역으로 이동시키는 단계 및 이동된 하나의 후보 블록을 제2 영역에 포함된 복수의 블록 중 적어도 일부 블록과 연결시킴으로써, 제1 딥러닝 모델을 변경하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 사용자 인터페이스 화면은, 딥 뉴럴 네트워크 프레임워크에서 제공하는 복수의 레이어를 나타내는 복수의 후보 블록을 포함하는 제1 영역 및 제1 딥러닝 모델에 포함된 복수의 레이어를 나타내는 복수의 블록을 포함하는 제2 영역을 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/082(2013.01)
출원번호/일자 1020200062815 (2020.05.26)
출원인 주식회사 일루니, 한국과학기술연구원
등록번호/일자 10-2245480-0000 (2021.04.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210428) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.05.26)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 일루니 대한민국 서울특별시 서초구
2 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박병화 서울특별시 서초구
2 김익재 서울특별시 성북구
3 권영준 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김준식 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동, 옥신타워) **층(에이앤케이특허법률사무소)
2 안제성 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 ***(역삼동) 옥신타워, **층(에이앤케이특허법률사무소)
3 김한솔 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 ***(역삼동) **층(에이앤케이특허법률사무소)
4 김세환 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (옥신타워) **층(에이앤케이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 일루니 대한민국 서울특별시 서초구
2 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.05.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0528575-42
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-0565026-11
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.06.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0438200-50
4 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0897422-20
5 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1028696-08
6 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.10.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1134900-37
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.11.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1279395-80
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1279394-34
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2021.01.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0062225-62
10 [법정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2021.02.22 수리 (Accepted) 1-1-2021-0208419-56
11 법정기간연장승인서
2021.02.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0031358-56
12 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2021.03.23 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2021-0339178-86
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2021-0339163-02
14 등록결정서
Decision to Grant Registration
2021.04.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0290277-62
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번호 청구항
1 1
레이어 블록을 이용한 딥러닝 생성 방법으로서,디스플레이, 하나 이상의 프로세서들 및 메모리를 갖는 전자 디바이스에서,상기 디스플레이 상에 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 단계 - 상기 사용자 인터페이스 화면은, 딥 뉴럴 네트워크 프레임워크에서 제공하는 복수의 레이어를 나타내는 복수의 후보 블록을 포함하는 제1 영역 및 제1 딥러닝 모델에 포함된 복수의 레이어를 나타내는 복수의 블록을 포함하는 제2 영역을 포함함 -;상기 제1 영역에 포함된 복수의 후보 블록 중에서 하나의 후보 블록을 선택한 후에 상기 제1 영역으로부터 제2 영역으로 이동시키는 제1 사용자 입력을 검출하는 단계;상기 제1 사용자 입력을 검출하는 단계에 응답하여, 상기 선택된 하나의 후보 블록을 상기 제1 영역으로부터 상기 제2 영역으로 이동시키는 단계; 및상기 이동된 하나의 후보 블록을 상기 제2 영역에 포함된 복수의 블록 중 적어도 일부 블록과 연결시킴으로써, 상기 제1 딥러닝 모델을 변경하는 단계를 포함하고,상기 사용자 인터페이스 화면은, 상기 제1 딥러닝 모델에 연관된 복수의 블록의 각각의 속성 정보를 수신하기 위한 입력 영역을 더 포함하고,상기 방법은,상기 입력 영역을 통해 상기 제1 딥러닝 모델의 입력 데이터를 수신하는 단계;상기 수신된 입력 데이터를 상기 제1 딥러닝 모델에 입력하여 상기 입력 데이터에 대한 추론 동작을 수행하는 단계;상기 제1 딥러닝 모델과 연관된 복수의 블록과 연관된 복수의 피처(feature) 표시 아이콘을 생성하는 단계;상기 복수의 피처 표시 아이콘 중 하나의 아이콘이 선택되면, 상기 선택된 하나의 아이콘과 연관된 블록으로부터 출력된 데이터를 상기 제2 영역에 표시하는 단계;상기 입력 영역을 통해 상기 복수의 블록 중에서 제1 블록과 연관된 데이터의 크기 또는 속성값 중 적어도 하나를 수신하는 단계;상기 수신된 데이터의 크기 또는 속성값 중 적어도 하나를 상기 제1 블록과 연결된 제2 블록과 연관된 데이터의 크기 또는 속성값과 비교하는 단계; 및상기 비교된 데이터의 크기 또는 속성값 중 적어도 하나가 상이한 경우, 상기 제2 영역에 포함된 상기 제1 블록의 색상을 변경하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 복수의 블록의 각각은 속성 정보를 포함하고,상기 제1 딥러닝 모델을 변경하는 단계는,상기 제2 영역에 포함된 상기 복수의 블록 중 적어도 하나의 블록에 대한 속성 정보를 수정함으로써, 상기 제1 딥러닝 모델을 변경하는 단계를 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 사용자 입력을 검출하는 단계에 응답하여, 상기 선택된 하나의 후보 블록을 상기 제1 영역으로부터 상기 제2 영역으로 이동시키는 단계는, 상기 제2 영역에 포함된 복수의 블록과 상기 이동된 하나의 후보 블록을 수직 정렬, 균등 정렬 또는 분기 정렬 중 적어도 하나의 정렬을 자동으로 수행하는 단계를 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 제2 영역 중 일부 영역인 제3 영역을 선택하는 제2 사용자 입력을 검출하는 단계;상기 제2 사용자 입력을 검출하는 단계에 응답하여, 상기 제3 영역에 포함된 복수의 블록을 군집화하여 표시하는 단계;상기 제3 영역에 포함된 복수의 블록들과 연관된 정렬 표시 아이콘을 선택하는 제3 사용자 입력을 검출하는 단계; 및상기 제3 사용자 입력을 검출하는 단계에 응답하여, 상기 제3 영역에 포함된 복수의 블록의 위치를 정렬하는 단계를 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 사용자 인터페이스 화면은, 상기 딥 뉴럴 네트워크 프레임워크에서 지원하는 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 표시하는 출력 영역을 포함하고,상기 방법은,상기 출력 영역과 연관된 소스 코드 출력 아이콘을 선택하는 제4 사용자 입력을 검출하는 단계; 및상기 제4 사용자 입력을 검출하는 단계에 응답하여, 상기 제1 딥러닝 모델을 구현하는 소스 코드를 상기 출력 영역에 표시하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 딥러닝 모델이 변경되면, 상기 출력 영역에 표시되는 소스 코드는 자동적으로 변경되는,레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 제2 영역은 제2 딥러닝 모델에 포함된 복수의 레이어를 나타내는 복수의 블록을 포함하고,상기 방법은,상기 제2 영역에 상기 제1 딥러닝 모델과 연관된 복수의 블록 및 상기 제2 딥러닝 모델과 연관된 복수의 블록을 함께 표시하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제2 영역에 함께 표시된 복수의 블록과 연관된 상기 제1 딥러닝 모델 및 상기 제2 딥러닝 모델은 동시에 학습되는,레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
9 9
삭제
10 10
삭제
11 11
제1항에 있어서,상기 제1 딥러닝 모델의 입력 데이터는 이미지 또는 동영상 중 적어도 하나를 포함하고,상기 복수의 피처 표시 아이콘 중 하나의 아이콘이 선택되면, 상기 선택된 하나의 아이콘과 연관된 블록으로부터 출력된 데이터를 상기 제2 영역에 표시하는 단계는,상기 입력 데이터가 상기 동영상인 경우, 상기 선택된 하나의 아이콘과 연관된 블록으로부터 출력된 복수의 데이터 아이템을 상기 제2 영역에 연속해서 표시하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
12 12
제1항에 있어서,상기 사용자 인터페이스 화면은, 상기 제1 딥러닝 모델에 연관된 복수의 블록의 각각의 속성 정보를 수신하기 위한 입력 영역을 더 포함하고,상기 방법은,상기 입력 영역을 통해 상기 제1 딥러닝 모델의 학습 데이터를 수신하는 단계;상기 수신된 학습 데이터를 상기 제1 딥러닝 모델에 입력하여 상기 제1 딥러닝 모델을 학습시키는 단계;상기 제1 딥러닝 모델과 연관된 복수의 블록 중 파라미터(parameter)를 포함하는 하나 이상의 블록의 각각과 연관된 하나 이상의 파라미터 표시 아이콘을 생성하는 단계; 및상기 하나 이상의 파라미터 표시 아이콘 중 하나의 아이콘이 선택되면, 상기 선택된 하나의 아이콘과 연관된 블록의 파라미터 데이터를 상기 제2 영역에 표시하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 수신된 학습 데이터를 상기 제1 딥러닝 모델에 입력하여 상기 제1 딥러닝 모델을 학습시키는 단계는,상기 학습 데이터와 상기 학습 데이터에 대한 레이블 정보를 수신하는 단계;상기 수신된 레이블 정보를 편집하는 단계;상기 수신된 학습 데이터 및 상기 편집된 레이블 정보를 이용하여 상기 제1 딥러닝 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
14 14
제12항에 있어서,상기 수신된 학습 데이터를 상기 제1 딥러닝 모델에 입력하여 상기 제1 딥러닝 모델을 학습시키는 단계는,상기 학습 데이터를 수신하는 단계;상기 학습 데이터에 대한 레이블 정보를 생성하는 단계;상기 수신된 학습 데이터 및 상기 생성된 레이블 정보를 이용하여 상기 제1 딥러닝 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
15 15
제1항에 있어서,상기 사용자 인터페이스 화면은, 상기 화면 내에서 이동가능한 아이콘을 포함하고,상기 방법은,상기 아이콘이 상기 복수의 후보 블록 중 하나의 후보 블록 상에 위치되는 경우, 상기 위치된 후보 블록에 대한 동작을 설명하는 영역을 표시하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
16 16
제1항에 있어서,상기 사용자 인터페이스 화면은, 상기 화면 내에서 이동가능한 아이콘을 포함하고,상기 방법은,상기 아이콘이 상기 복수의 후보 블록 중 하나의 후보 블록과 연관된 속성 정보 상에 위치되는 경우, 상기 속성 정보를 설명하는 영역을 표시하는 단계를 더 포함하는, 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
17 17
제1항에 있어서, 상기 제1 딥러닝 모델과 연관된 복수의 블록의 각각은 하드웨어 구성 요소로 구현되고,상기 하드웨어 구성 요소는 서로 통신 가능하도록 연결되는,레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
18 18
제1항에 있어서,상기 사용자 인터페이스 화면은 웹 기반의 사용자 인터페이스 화면을 포함하고,상기 제1 딥러닝 모델은 상기 전자 디바이스와 연결된 정보 처리 시스템에서 학습되고,상기 학습된 제1 딥러닝 모델과 연관된 데이터가 상기 전자 디바이스에 제공되어 상기 사용자 인터페이스 화면을 통해 표시되는,레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법
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제1항 내지 제8항 및 제11항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 레이어 블록을 이용한 딥러닝 모델 생성 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술연구원 실종아동등신원확인을위한복합인지기술개발(R&D)(과기정통부) 시공간/시점의 동적 변화에 따른 최적화된 신원분석 및 추론을 위한 복합인지 핵심기술 개발