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행렬 인수분해 기법에 기초한 데이터 확대 방법

  • 기술번호 : KST2021007599
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 행렬 인수분해 기법에 기초하여, 딥러닝 알고리즘을 위한 데이터 확대 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 행렬 인수분해 기법에 기초한 데이터 확대 방법은 사용자에 관한 제1 항목과 제2 항목에 대한 데이터가 수집되면, 제1 항목 및 제2 항목에 관한 제1 행렬을 생성하는 단계, 제1 행렬을 인수분해하여 제1 항목을 행으로 갖는 제2 행렬과 제2 항목을 열로 갖는 제3 행렬을 생성하는 단계, 제1 항목의 항목값 및 제2 항목의 항목값 중 적어도 하나를 제3 항목에 기초하여 치환하는 단계를 포함하고, 이때 제1 행렬의 각 요소 값은 제1 항목의 항목값과 제2 항목의 항목값의 조합에 대응하는 제3 항목의 항목값이다.
Int. CL G06F 16/22 (2019.01.01) G06F 17/16 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200022532 (2020.02.24)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0066681 (2021.06.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190155640   |   2019.11.28
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.24)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박영택 서울특별시 서초구
2 박현규 서울특별시 동작구
3 신원철 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)
2 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)

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
2020.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0194656-52
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.12.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
행렬 인수분해 기법에 기초한 데이터 확대 방법에 있어서,사용자에 관한 제1 항목과 제2 항목에 대한 데이터가 수집되면, 상기 제1 항목 및 상기 제2 항목에 관한 제1 행렬을 생성하는 단계 - 상기 제1 행렬의 각 요소 값은 상기 제1 항목의 항목값과 상기 제2 항목의 항목값의 조합에 대응하는 제3 항목의 항목값임 -;상기 제1 행렬을 인수분해하여 상기 제1 항목을 행으로 갖는 제2 행렬과 상기 제2 항목을 열로 갖는 제3 행렬을 생성하는 단계; 및상기 제1 항목의 항목값 및 상기 제2 항목의 항목값 중 적어도 하나를 상기 제3 항목에 기초하여 치환하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1 항목과 상기 제2 항목에 대한 데이터는, 센서를 통해 수집된 데이터인 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 제1 항목은 상기 사용자의 행동을 분류한 항목이고, 상기 제2 항목은 상기 사용자의 자세 정보를 분류한 항목이고, 상기 제3 항목은 상기 사용자의 행위 의도를 분류한 항목인 것임을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 제2 행렬의 열과 상기 제3 행렬의 행이 모두 시간에 관한 것인 경우,상기 제2 행렬은 시간에 따른 상기 사용자의 행동 빈도를 나타내는 것이고, 상기 제3 행렬은 시간에 따른 상기 사용자의 자세 빈도를 나타내는 것임을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 제1 행렬은 사용자에 따라 달라지는 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 제1 항목의 항목값 및 상기 제2 항목의 항목값 중 적어도 하나를 상기 제3 항목에 기초하여 치환하는 단계는,상기 제1 항목의 항목값인 제1 데이터를 치환하는 경우, 상기 제1 데이터와 대응하는 상기 제3 항목의 항목값에 기초하여 제2 데이터를 결정하는 단계; 및상기 제1 데이터 대신 상기 제2 데이터를 상기 제1 항목의 항목값으로 치환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 제1 데이터와 대응되는 상기 제3 항목의 항목값은 상기 제2 데이터와 대응되는 상기 제3 항목의 항목값과 일치하는 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
8 8
제6항에 있어서, 상기 제2 데이터를 결정하는 단계는, 시간 정보 및 상기 제2 항목의 항목값을 추가로 고려하여 상기 제2 데이터를 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
9 9
제1항에 있어서, 상기 제1 항목의 항목값 및 상기 제2 항목의 항목값 중 적어도 하나를 상기 제3 항목에 기초하여 치환하는 단계는,상기 제2 항목의 항목값인 제3 데이터를 치환하는 경우, 상기 제3 데이터와 대응하는 상기 제3 항목의 항목값에 기초하여 제4 데이터를 결정하는 단계; 및상기 제3 데이터 대신 상기 제4 데이터를 상기 제2 항목의 항목값으로 치환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 제3 데이터와 대응되는 상기 제3 항목의 항목값은 상기 제4 데이터와 대응되는 상기 제3 항목의 항목값과 일치하는 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
11 11
제9항에 있어서, 상기 제4 데이터를 결정하는 단계는, 시간 정보 및 상기 제1 항목의 항목값을 추가로 고려하여 상기 제4 데이터를 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 데이터를 확대하는 방법
12 12
행렬 인수분해 기법에 기초한 데이터 확대 장치에 있어서,사용자에 관한 제1 항목과 제2 항목에 대한 데이터가 수집되면, 상기 제1 항목 및 상기 제2 항목에 관한 제1 행렬을 생성하는 전처리부- 상기 제1 행렬의 각 요소 값은 상기 제1 항목의 항목값과 상기 제2 항목의 항목값의 조합에 대응하는 제3 항목의 항목값임 -;상기 제1 행렬을 인수분해하여 상기 제1 항목을 행으로 갖는 제2 행렬과 상기 제2 항목을 열로 갖는 제3 행렬을 생성하는 행렬 인수분해부; 및상기 제1 항목의 항목값 및 상기 제2 항목의 항목값 중 적어도 하나를 상기 제3 항목에 기초하여 치환하는 데이터 치환부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 확대 장치
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컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때, 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법이 수행되는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터-판독가능 저장 매체
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 한국전자통신연구원 ICT융합산업원천기술개발사업 고령 사회에 대응하기 위한 실환경 휴먼케어 로봇 기술 개발