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기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템

  • 기술번호 : KST2021009763
  • 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, 다수의 기계학습모델들이 상호 연계 및 활용될 수 있도록 기계학습모델에 대한 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 다양한 기계학습모델들의 적용 및 모델들간의 연계를 지원하는 온톨로지 운용 시스템 및 방법, 그리고 기계학습모델 온톨로지를 제안한다. 본 발명에 따르면, 기계학습모델이 도출된 초기 입력 데이터에 대한 온톨로지와 더불어 다양한 기계학습모델에 대한 온톨로지를 구축하고, 이들을 이용하여 기계학습모델의 운용을 위한 데이터의 전처리를 수행하고 기계학습모델의 실행을 통해 얻어진 결과를 다시 상기 데이터 및 기계학습모델에 대한 온톨로지에 반영한다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G06F 16/36 (2019.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G06F 16/367(2013.01)
출원번호/일자 1020200001688 (2020.01.06)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0088367 (2021.07.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유재준 대전광역시 유성구
2 백옥기 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.01.06 수리 (Accepted) 1-1-2020-0013182-78
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번호 청구항
1 1
기계학습모델;상기 기계학습모델에 사용되는 데이터에 대해 구축된 메타데이터 온톨로지; 상기 기계학습모델에 대해 구축된 기계학습모델 온톨로지; 및 상기 기계학습모델의 운용을 위한 데이터의 전처리 수행시 상기 메타데이터 온톨로지 및 상기 기계학습모델 온톨로지를 참조하고, 상기 기계학습모델의 실행을 통해 얻어진 결과를 상기 메타데이터 온톨로지 및 기계학습모델 온톨로지에 반영하여 업데이트하도록 구성된 프로세서를 포함하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
2 2
제1항에서, 상기 기계학습모델의 실행시에 상기 기계학습모델 온톨로지는 상기 메타데이터 온톨로지를 참조하는 것을 특징으로 하는 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
3 3
제1항에서, 상기 기계학습모델의 실행시에 상기 기계학습모델 온톨로지와 상기 메타데이터 온톨로지는 상호 동기화되는 것을 특징으로 하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
4 4
제1항에서, 상기 기계학습모델 온톨로지는 구축된 기계학습모델을 식별하기 위한 식별정보;기계학습모델을 구축하는 과정에 관련된 구축정보;구축된 기계학습모델에 의해 실행되는 입력 데이터에 대한 명세를 제공하는 입력정보; 구축된 기계학습모델에 의해 실행된 결과를 제공하는 출력정보; 및구축된 기계학습모델이 실행될 수 있는 컴퓨팅 환경에 대한 실행환경정보 중 적어도 하나를 포함하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
5 5
제4항에서, 구축된 기계학습 정보가 활용될 수 있는 도메인 영역에 대한 응용분야정보;구축된 기계학습모델의 실행에 대한 실행연혁정보; 및구축된 기계학습모델을 유지 및 관리하기 위해 사용될 수 있는 유지관리정보 중 적어도 하나를 추가로 포함하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
6 6
제1항에서, 상기 프로세서는 상기 기계학습모델의 실행 결과를 상기 메타데이터 온톨로지 및 기계학습모델 온톨로지에 반영 및 업데이트하기 위하여 상기 기계학습모델의 실행 결과를 후처리하도록 추가로 구성되는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
7 7
제1항에서, 상기 프로세서는 상기 메타데이터 온톨로지 및 기계학습모델 온톨로지를 이용하여 상기 기계학습모델을 동적으로 스케줄링하도록 추가로 구성되는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용시스템
8 8
구축된 기계학습모델의 운용을 위한 데이터의 전처리 수행시 참조되고, 기계학습모델의 실행을 통해 얻어진 결과가 반영되어 업데이트되는 기계학습모델 온톨로지로서, 구축된 기계학습모델을 식별하기 위한 식별정보;기계학습모델을 구축하는 과정에 관련된 구축정보;구축된 기계학습모델에 의해 실행되는 입력 데이터에 대한 명세를 제공하는 입력정보; 구축된 기계학습모델에 의해 실행된 결과를 제공하는 출력정보; 및구축된 기계학습모델이 실행될 수 있는 컴퓨팅 환경에 대한 실행환경정보 중 적어도 하나를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
9 9
제8항에서, 상기 식별정보는 기계학습모델 식별자(ID), 기계학습모델의 기반 알고리즘 및 이에 대한 참고자료, 및 기계학습모델에 대한 하이퍼파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
10 10
제8항에서, 상기 구축정보는 기계학습모델의 학습데이터셋에 대한 정보 또는 참조, 기계학습모델의 학습데이터셋에 적용된 전처리 종류 및 순서, 기계학습모델에 대한 파라미터, 테스트 데이터셋에 대한 정보 또는 참조, 기계학습모델이 테스트 데이터셋에 대해 보인 결과 정보, 및 기계학습모델의 구축 일자 및 구축 주체에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
11 11
제8항에서, 상기 입력정보는 구축된 기계학습모델의 실행을 위한 입력 데이터에 대한 스키마 정보를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
12 12
제8항에서, 상기 출력정보는 구축된 기계학습모델의 실행 결과에 대한 스키마 정보를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
13 13
제8항에서, 상기 실행환경정보는 구축된 기계학습모델을 구현한 언어, 요구되는 소프트웨어 라이브러리 및 플랫폼, 및 하드웨어 리소스에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
14 14
제8항에서, 구축된 기계학습 정보가 활용될 수 있는 도메인 영역에 대한 응용분야정보;구축된 기계학습모델의 실행에 대한 실행연혁정보;구축된 기계학습모델을 유지 및 관리하기 위해 사용될 수 있는 유지관리정보 중 적어도 하나를 추가로 포함하는 기계학습모델 온톨로지
15 15
제14항에서, 상기 실행연혁정보는 구축된 기계학습모델의 실행에 사용된 데이터셋에 대한 정보와 그 실행결과를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
16 16
제14항에서, 상기 실행연혁정보는 구축된 기계학습모델이 연계되는 다른 기계학습모델에 대한 참조를 포함하는기계학습모델 온톨로지
17 17
제14항에서, 상기 유지관리정보는 기계학습모델이 유효한 기간, 기계학습모델을 사용할 수 있는 주체에 대한 제한, 및 기계학습모델의 소유자에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 기계학습모델 온톨로지
18 18
기계학습모델, 상기 기계학습모델에 사용되는 데이터에 대해 구축된 메타데이터 온톨로지, 및 상기 기계학습모델에 대해 구축된 기계학습모델 온톨로지을 포함하는 시스템에서 수행되는 방법으로서,상기 기계학습모델의 운용을 위한 데이터의 전처리 수행시 상기 메타데이터 온톨로지 및 상기 기계학습모델 온톨로지를 참조하고, 상기 기계학습모델의 실행을 통해 얻어진 결과를 상기 메타데이터 온톨로지 및 기계학습모델 온톨로지에 반영하여 업데이트하는 것을 포함하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용방법
19 19
제18항에서, 상기 기계학습모델의 실행 결과를 상기 메타데이터 온톨로지 및 기계학습모델 온톨로지에 반영 및 업데이트하기 위하여 상기 기계학습모델의 실행 결과를 후처리하는 것을 추가로 포함하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용방법
20 20
제18항에서, 상기 메타데이터 온톨로지 및 기계학습모델 온톨로지를 이용하여 상기 기계학습모델을 동적으로 스케줄링하는 것을 추가로 포함하는, 기계학습모델을 위한 온톨로지 운용방법
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패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) IDX 플랫폼 원천기술 연구