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인공지능 기반의 점진적 이상 감지 및 식별 장치

  • 기술번호 : KST2021008862
  • 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 본 발명은 분류된 제 1 데이터에 기초하여 제 1 분류 모델을 구축하고, 제 1 분류 모델에 기초하여 제 2 데이터를 분류하고, 그리고 제 1 데이터 및 상기 분류된 제 2 데이터에 기초하여 제 2 분류 모델을 구축하는 분류기 구축부, 제 2 분류 모델의 제 1 내지 제 n 클래스들(n은 2 이상의 정수)중 어느 하나로 할당된 상기 제 1 데이터 및 분류된 제 2 데이터의 특징값들을 추출하고, 그리고 분류되지 않은 제 3 데이터를 제 i 클래스(i는 1 이상 n 이하의 정수)로 분류하는 데이터 분류부, 특징값들에 기초하여 제 1 내지 제 n 클래스들 각각에 대응하는 제 1 내지 제 n 분포들을 각각 추출하고, 제 i 분포에 기초하여 분류된 제 3 데이터와 제 i 클래스 간의 거리를 계산하고, 그리고 거리 및 거리 임계치에 기초하여 류된 제 3 데이터를 제 i 클래스 및 미분류 이상 클래스 중 어느 하나로 식별하는 이상 감지부, 미분류 이상 클래스로 식별된 데이터들의 개수가 k(k는 2 이상의 정수) 이상이면, 미분류 이상 클래스로 식별된 데이터들을 m(m은 1 이상 k 이하의 정수)개의 군집으로 클러스터링하고, 그리고 제 n+1 내지 n+l(l은 1 이상 m 이하의 정수) 클래스들의 생성을 요청하는 이상 클래스 정의부, 및 이상 클래스 정의부의 요청에 응답하여, 도메인에 대한 사전 지식 및 미분류 이상 클래스로 식별된 데이터에 기초하여 상기 제 n+1 내지 n+l 클래스들을 생성하는 도메인 지식부를 포함하는 장치에 대한 것이다.
Int. CL G06F 16/906 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 16/906(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190173743 (2019.12.24)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0081610 (2021.07.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김말희 대전시 유성구
2 이용진 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 고려 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)

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
2019.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-1333934-22
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번호 청구항
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분류된 제 1 데이터에 기초하여 제 1 분류 모델을 구축하고, 상기 제 1 분류 모델에 기초하여 제 2 데이터를 분류하고, 그리고 상기 제 1 데이터 및 상기 분류된 제 2 데이터에 기초하여 제 2 분류 모델을 구축하는 분류기 구축부;상기 제 2 분류 모델의 제 1 내지 제 n 클래스들(n은 2 이상의 정수)중 어느 하나로 할당된 상기 제 1 데이터 및 상기 분류된 제 2 데이터의 특징값들을 추출하고, 그리고 분류되지 않은 제 3 데이터를 상기 제 i 클래스(i는 1 이상 n 이하의 정수)로 분류하는 데이터 분류부; 상기 특징값들에 기초하여 상기 제 1 내지 제 n 클래스들 각각에 대응하는 제 1 내지 제 n 분포들을 각각 추출하고, 상기 제 i 분포에 기초하여 상기 분류된 제 3 데이터와 상기 제 i 클래스 간의 거리를 계산하고, 그리고 상기 거리 및 거리 임계치에 기초하여 상기 분류된 제 3 데이터를 상기 제 i 클래스 및 미분류 이상 클래스 중 어느 하나로 식별하는 이상 감지부;상기 미분류 이상 클래스로 식별된 데이터들의 개수가 k(k는 2 이상의 정수) 이상이면, 상기 미분류 이상 클래스로 식별된 데이터들을 m(m은 1 이상 k 이하의 정수)개의 군집으로 클러스터링하고, 그리고 제 n+1 내지 n+l(l은 1 이상 m 이하의 정수) 클래스들의 생성을 요청하는 이상 클래스 정의부; 및상기 이상 클래스 정의부의 상기 요청에 응답하여, 도메인에 대한 사전 지식 및 상기 미분류 이상 클래스로 식별된 데이터에 기초하여 상기 제 n+1 내지 n+l 클래스들을 생성하는 도메인 지식부를 포함하는 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국가과학기술연구회 한국전자통신연구원(ETRI) 융합연구사업 자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술개발