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대규모 범주형 데이터 처리 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022001460
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 대규모 범주형 데이터 처리 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 범주형 데이터 처리 방법은 대규모 범주형 데이터 처리 장치의 대규모 범주형 데이터 처리 방법에 있어서, 입력 받은 데이터를 벡터 공간으로 표현한 범주형 데이터로 변환하는 단계; 상기 범주형 데이터를 기설정된 개수의 구간으로 나누고, 상기 기설정된 개수의 구간에 포함된 값들의 평균값을 산출하는 단계 및 상기 기설정된 개수의 구간 마다의 상기 평균값들을 결과 데이터로 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 5/02 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 5/02(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200095391 (2020.07.30)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0015182 (2022.02.08)
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정영섭 충청남도 천안시 서북구
2 강아름 충청남도 아산시 남부
3 우지영 충청남도 천안시 서북구
4 이상민 대전광역시 유성구
5 김정태 대전광역시 서구
6 김종현 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

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		 2020.07.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-0801799-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
대규모 범주형 데이터 처리 장치의 대규모 범주형 데이터 처리 방법에 있어서,입력 받은 데이터를 벡터 공간으로 표현한 범주형 데이터로 변환하는 단계;상기 범주형 데이터를 기설정된 개수의 구간으로 나누고, 상기 기설정된 개수의 구간에 포함된 값들의 평균값을 산출하는 단계; 및상기 기설정된 개수의 구간 마다의 상기 평균값들을 결과 데이터로 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 범주형 데이터로 변환하는 단계는상기 입력 받은 데이터를 기설정된 차원의 실수 벡터로 표현하도록 임베딩 기법을 수행하여 상기 범주형 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 평균값을 산출하는 단계는상기 범주형 데이터를 행(ROW) 방향 및 열(COLUMN) 방향 중 어느 하나의 방향에 대해서 상기 기설정된 개수의 구간으로 나누는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 평균값을 산출하는 단계는상기 결과 데이터에서 필요로 하는 결과값의 개수를 상기 기설정된 개수로 설정하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 방법
5 5
청구항 4에 있어서,상기 평균값을 산출하는 단계는상기 결과 데이터를 학습하기 위한 인공신경망 모델의 모델 파라메터 개수에 상응하도록 상기 기설정된 개수를 설정하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 방법
6 6
하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리;를 포함하고,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은입력 받은 데이터를 벡터 공간으로 표현한 범주형 데이터로 변환하고,상기 범주형 데이터를 기설정된 개수의 구간으로 나누고, 상기 기설정된 개수의 구간에 포함된 값들의 평균값을 산출하고,상기 기설정된 개수의 구간 마다의 상기 평균값들을 결과 데이터로 출력하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 장치
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청구항 6에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 입력 받은 데이터를 기설정된 차원의 실수 벡터로 표현하도록 임베딩 기법을 수행하여 상기 범주형 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 장치
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청구항 7에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 범주형 데이터를 행(ROW) 방향 및 열(COLUMN) 방향 중 어느 하나의 방향에 대해서 상기 기설정된 개수의 구간으로 나누는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은 상기 결과 데이터에서 필요로 하는 결과값의 개수를 상기 기설정된 개수로 설정하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 장치
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청구항 9에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은 상기 결과 데이터를 학습하기 위한 인공신경망 모델의 모델 파라메터 개수에 상응하도록 상기 기설정된 개수를 설정하는 것을 특징으로 하는 대규모 범주형 데이터 처리 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정보통신 방송연구개발사업 지능화된 악성코드 위협으로부터 ICT 인프라 보호