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손실 산입 학습 방법, 그의 장치, 기록 매체 및 이를 적용한 전자 디바이스

  • 기술번호 : KST2022005205
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 탑재된 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 실행하는 손실 산입 학습 장치가 개시된다. 본 장치는, GAN(Generative Adversarial Network) 및 순환 일관적 네트워크를 이용하여 손실 산입을 위한 학습을 수행할 수 있다. 이에 따라, 손실 데이터가 정확도 높게 산입될 수 있다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200146311 (2020.11.04)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0060374 (2022.05.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.04)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 변준영 서울특별시 관악구
2 이우진 서울특별시 관악구
3 이성윤 서울특별시 관악구
4 김호기 서울특별시 관악구
5 이재욱 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 남앤남 대한민국 서울특별시 중구 서소문로**(서소문동, 정안빌딩*층)

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
2020.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-1179035-46
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.04.04 수리 (Accepted) 4-1-2022-5079741-71
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전자 디바이스로서,제1 GAN(Generative Adversarial Network), 제2 GAN 및 순환 일관적 네트워크를 이용하여 미리 학습된 손실 산입 모델을 저장한 메모리; 및손실 데이터를 포함하는 테스트용 손실 영상을 상기 손실 산입 모델에 입력하여, 상기 손실 데이터를 대체 데이터로 산입한 테스트용 무손실 영상을 생성하는 컨트롤러를 포함하는, 전자 디바이스
2 2
제1항에 있어서,상기 손실 산입 모델은 학습 단계에서, 미리 마련된 하나 이상의 무손실 레퍼런스 영상 및 손실 레퍼런스 영상을 입력받되, 상기 손실 레퍼런스 영상은 손실 데이터를 포함하고 상기 무손실 레퍼런스 영상에 대응하며,상기 제1 GAN의 제1 손실함수, 상기 제2 GAN의 제2 손실함수 및 상기 순환 일관적 네트워크의 제3 손실함수의 총합이 배치 기간 마다 최소가 되도록 학습되는, 전자 디바이스
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 GAN은 제1 생성자(Generator) 및 제1 식별자(Discriminator)를 포함하고,상기 제1 생성자는,상기 손실 레퍼런스 영상을 제1 무손실 영상으로 생성하고,상기 제1 식별자는,상기 제1 손실함수에 기초하여, 상기 제1 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는, 전자 디바이스
4 4
제3항에 있어서,상기 제2 GAN은 제2 생성자 및 제2 식별자를 포함하고,상기 제2 생성자는,상기 무손실 레퍼런스 영상을 손실 영상으로 생성하고, 상기 제2 식별자는,상기 제2 손실함수에 기초하여, 생성된 손실 영상 및 상기 손실 레퍼런스 영상을 식별하는, 전자 디바이스
5 5
제4항에 있어서,상기 순환 일관적 네트워크는,상기 제2 GAN의 제2 생성자에 의해 생성된 상기 손실 영상을 상기 제1 GAN의 제1 생성자에 입력하여 제2 무손실 영상으로 생성하고, 상기 제3 손실함수에 기초하여, 상기 제2 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는, 전자 디바이스
6 6
프로세서에 의해 수행되는 손실 산입 학습 방법으로서,미리 마련된 하나 이상의 무손실 레퍼런스 영상 및 손실 데이터를 포함하고 상기 무손실 레퍼런스 영상에 대응하는 손실 레퍼런스 영상을 입력받는 단계; 및제1 GAN(Generative Adversarial Network)의 제1 손실함수, 제2 GAN의 제2 손실함수 및 순환 일관적 네트워크의 제3 손실함수의 총합이 최소가 되도록 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN의 파라미터를 배치 기간 마다 업데이트하는 단계를 포함하는, 손실 산입 학습 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 입력받는 단계 이후에,제1 GAN의 제1 생성자에 의해, 상기 손실 레퍼런스 영상을 제1 무손실 영상으로 생성하는 제1 단계; 및 상기 제1 GAN의 제1 식별자에 의해, 상기 제1 손실함수에 기초하여, 상기 제1 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는 제2 단계를 더 포함하는, 손실 산입 학습 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 입력받는 단계 이후에,제2 GAN의 제2 생성자에 의해, 상기 무손실 레퍼런스 영상을 손실 영상으로 생성하는 제3 단계; 및제2 GAN의 제2 식별자에 의해, 상기 제2 손실함수에 기초하여, 생성된 손실 영상 및 상기 손실 레퍼런스 영상을 식별하는 제4 단계를 더 포함하는, 손실 산입 학습 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 제4 단계 이후에,상기 제2 GAN의 제2 생성자에 의해 생성된 상기 손실 영상을 상기 제1 GAN의 제1 생성자에 입력하여 제2 무손실 영상으로 생성하는 단계; 및 상기 제3 손실함수에 기초하여, 상기 제2 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는 단계를 더 포함하는, 손실 산입 학습 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 제1 단계 내지 제4 단계 순으로 프로세스가 수행되거나,상기 제3 단계, 제4 단계, 제1 단계 및 제 2단계 순으로 프로세스가 수행되는, 손실 산입 학습 방법
11 11
컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,미리 마련된 하나 이상의 무손실 레퍼런스 영상 및 손실 데이터를 포함하고 상기 무손실 레퍼런스 영상에 대응하는 하나 이상의 손실 레퍼런스 영상을 입력받는 동작; 및제1 GAN(Generative Adversarial Network)의 제1 손실함수, 제2 GAN의 제2 손실함수 및 순환 일관적 네트워크의 제3 손실함수의 총합이 최소가 되도록 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN의 파라미터를 배치 기간 마다 업데이트하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 수학기반 산업데이터해석 연구센터
2 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업/중견연구자지원사업 안전한 인공지능 시스템 구현을 위한 적대적 공격 방어 기술 개발