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TTA를 이용한 분포 외 데이터 검출 방법 및 이를 수행하는 장치

  • 기술번호 : KST2021012041
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 데이터 변환 방법을 이용하여 입력 데이터로부터 적어도 하나의 새로운 데이터를 생성하는 단계와, 상기 적어도 하나의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 제1 출력 값을 획득하는 단계와, 상기 획득된 제1 출력 값들을 이용해 제2 출력 값을 계산하는 단계와, 그리고 상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하는 단계를 포함하는, 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 방법 및 이를 수행하는 장치가 제공된다. 데이터 변환 방법을 이용하여 입력 데이터로부터 적어도 하나의 새로운 데이터를 생성하고 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 출력 값에 기반하여 외부 도메인 데이터를 검출함으로써 적은 양의 메모리를 사용하면서도 높은 외부 도메인 데이터 검출 성능을 갖는다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/0472(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 5/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200041118 (2020.04.03)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0123674 (2021.10.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.03)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정동언 경기도 수원시 장안구
2 이지형 서울특별시 중구
3 최재우 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.04.03 수리 (Accepted) 1-1-2020-0351594-14
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.12.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-1361646-03
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2021.01.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0063606-86
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번호 청구항
1 1
데이터 변환 방법을 이용하여 입력 데이터로부터 적어도 하나의 새로운 데이터를 생성하는 단계;상기 적어도 하나의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 제1 출력 값을 획득하는 단계;상기 획득된 제1 출력 값들을 이용하여 제2 출력 값을 계산하는 단계; 및상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하는 단계를 포함하는, 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 판별하는 단계는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 판별하는 단계는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법
6 6
입력 데이터를 입력 받고, 검출 결과를 출력하는 입출력 인터페이스; 및상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 검출하는 프로세서를 포함하되,상기 프로세서는데이터 변환 방법을 이용하여 상기 입력 데이터로부터 적어도 하나의 새로운 데이터를 생성하고,상기 적어도 하나의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 제1 출력 값을 획득하고,상기 획득된 제1 출력 값들을 이용하여 제2 출력 값을 계산하고, 그리고상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하는, 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 프로세서는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
8 8
제6항에 있어서,상기 프로세서는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
9 9
제6항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
10 10
제6항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
11 11
입력 데이터를 입력 받고, 검출 결과를 출력하는 입출력 수단; 및상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 검출하는 처리 수단을 포함하되,상기 처리 수단은데이터 변환 방법을 이용하여 상기 입력 데이터로부터 적어도 하나의 새로운 데이터를 생성하고,상기 적어도 하나의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 제1 출력 값을 획득하고,상기 획득된 제1 출력 값들을 이용하여 제2 출력 값을 계산하고, 그리고상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하는, 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 처리 수단은상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
13 13
제11항에 있어서,상기 처리 수단은상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
14 14
제11항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
15 15
제11항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치
16 16
컴퓨터가 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 검출하는 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 방법을 수행하도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가:데이터 변환 방법을 이용하여 입력 데이터로부터 적어도 하나의 새로운 데이터를 생성하도록 하는 명령;상기 적어도 하나의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 제1 출력 값을 획득하도록 하는 명령;상기 획득된 제1 출력 값들을 이용하여 제2 출력 값을 계산하도록 하는 명령; 및상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하도록 하는 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
17 17
제16항에 있어서,상기 판별하도록 하는 명령은 상기 컴퓨터가:상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
18 18
제16항에 있어서,상기 판별하도록 하는 명령은 상기 컴퓨터가:상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
19 19
제16항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
20 20
제16항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 성균관대학교(자연과학캠퍼스) 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 2단계 1/2 자가구성 기반 자율 기계학습 프레임워크 기초 원천 기술 개발
2 과학기술정보통신부 성균관대학교 산학협력단 인공지능핵심고급인재양성사업 1단계 2/3 인공지능대학원지원(성균관대학교)