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데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022009594
  • 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 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치는, 이미지 데이터 및 텍스트 데이터를 획득하도록 형성되는 데이터 획득부; 획득한 상기 이미지 데이터 및 상기 텍스트 데이터의 전처리를 각각 수행하여 전처리 데이터를 생성하도록 형성되는 데이터 전처리부; 상기 전처리 데이터를 획득하여 상기 데이터의 특징인 통합 벡터 특징을 추출하도록 형성되는 데이터 특징 추출부; 및 상기 통합 벡터 특징을 이용하여 데이터 학습을 수행하여 학습 결과를 생성하고, 상기 학습 결과를 이용하여 신규 데이터의 분류를 수행하도록 형성되는 데이터 학습부;를 포함한다.
Int. CL G06K 9/62 (2022.01.01) G06K 9/00 (2022.01.01) G06V 10/46 (2022.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/627(2013.01) G06V 30/40(2013.01) G06V 10/469(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06V 30/10(2013.01)
출원번호/일자 1020200189633 (2020.12.31)
출원인 중앙대학교 산학협력단, 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0097814 (2022.07.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.31)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
2 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임창원 경기도 성남시 분당구
2 이영섭 서울특별시 송파구
3 이종가 경상북도 포항시 북구
4 박정훈 서울특별시 용산구
5 배강일 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 정기택 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
3 나성곤 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)

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
2020.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-1441177-45
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2021-0003756-20
3 보정요구서
Request for Amendment
2021.01.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0006033-47
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.01.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-0077364-04
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.08.20 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0192055-35
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.02.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0141845-70
8 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2022.04.21 수리 (Accepted) 1-1-2022-0430510-45
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.05.19 수리 (Accepted) 1-1-2022-0531132-81
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.05.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0531133-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이미지 데이터 및 텍스트 데이터를 획득하도록 형성되는 데이터 획득부;획득한 상기 이미지 데이터 및 상기 텍스트 데이터의 전처리를 각각 수행하여 전처리 데이터를 생성하도록 형성되는 데이터 전처리부;상기 전처리 데이터를 획득하여 상기 데이터의 특징인 통합 벡터 특징을 추출하도록 형성되는 데이터 특징 추출부; 및상기 통합 벡터 특징을 이용하여 데이터 학습을 수행하여 학습 결과를 생성하고, 상기 학습 결과를 이용하여 신규 데이터의 분류를 수행하도록 형성되는 데이터 학습부;를 포함하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
2 2
제 1항에 있어서,상기 데이터 획득부는,상기 이미지 데이터를 획득하는 이미지 데이터 획득 모듈; 및상기 텍스트 데이터를 획득하는 텍스트 데이터 획득 모듈;을 포함하여 형성되는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
3 3
제 1항에 있어서,상기 데이터 전처리부는,상기 이미지 데이터의 전처리인 이미지 전처리를 수행하는 이미지 데이터 전처리 모듈; 및상기 텍스트 데이터의 전처리인 텍스트 전처리를 수행하는 텍스트 데이터 전처리 모듈;을 포함하며,상기 이미지 전처리는 상기 이미지 데이터의 크기를 기 설정된 크기로 규격화 처리하여 이미지 전처리 데이터를 생성하고,상기 텍스트 전처리는 상기 텍스트를 형태소로 분류하여 학습하고, skip-gram 알고리즘을 이용하여 중심 단어로부터 주변 단어를 추측하도록 처리하여 텍스트 전처리 데이터를 생성하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
4 4
제 3항에 있어서,상기 데이터 특징 추출부는,상기 이미지 전처리 데이터의 특징을 추출하기 위해 CNN 알고리즘을 이용하여 이미지 데이터 벡터를 추출하도록 형성되는 이미지 데이터 벡터 추출 모듈;상기 텍스트 전처리 데이터의 특징을 추출하기 위해 CNN 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터 벡터를 추출하도록 형성되는 텍스트 데이터 벡터 추출 모듈; 및상기 이미지 데이터 벡터와 텍스트 데이터 벡터를 통합한 통합 벡터의 특징을 CNN 알고리즘을 이용하여 추출하도록 형성되는 통합 벡터 특징 추출 모듈;을 포함하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
5 5
제 4항에 있어서,상기 통합 벡터는, 상기 텍스트 데이터 벡터와 상기 이미지 데이터 벡터가 행별로 교차 배치되어 형성되며, 상기 이미지 데이터 벡터를 상기 텍스트 데이터 벡터와 동일한 개수만큼 이용하기 위해 상기 이미지 데이터 벡터가 부족한 개수만큼 상기 이미지 데이터 벡터를 복제하여 형성되는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
6 6
제 1항에 있어서,상기 데이터 학습부는,상기 통합 벡터 특징을 이용하여 데이터 학습을 수행하여 상기 기본 데이터 학습 결과를 생성하는 기본 데이터 학습 모듈; 및분류를 위해 획득한 상기 신규 데이터를 상기 학습 결과를 이용하여 분류하도록 형성되는 신규 데이터 분류 모듈;을 포함하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
7 7
제 6항에 있어서,상기 신규 데이터 분류 모듈은, 상기 신규 데이터의 분류 결과가 기 설정된 정확도 이상인 경우, 해당 신규 데이터를 상기 기본 데이터 학습 결과를 생성하기 위한 데이터로 사용하기 위해 상기 데이터 전처리부로 전달하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 장치
8 8
제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항의 데이터 분류 장치를 이용하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법에 있어서,이미지 데이터 및 텍스트 데이터를 획득하는 단계;획득한 상기 이미지 데이터 및 상기 텍스트 데이터의 전처리를 각각 수행하여 전처리 데이터를 생성하는 단계;상기 전처리 데이터를 획득하여 상기 데이터의 특징인 통합 벡터 특징을 추출하는 단계; 및상기 통합 벡터 특징을 이용하여 데이터 학습을 수행하여 학습 결과를 생성하고, 상기 학습 결과를 이용하여 신규 데이터의 분류를 수행하는 단계;를 포함하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 전처리 데이터를 생성하는 단계;는상기 이미지 데이터의 전처리인 이미지 전처리를 수행하는 단계; 및상기 텍스트 데이터의 전처리인 텍스트 전처리를 수행하는 단계;를 포함하며,상기 이미지 전처리는 상기 이미지 데이터의 크기를 기 설정된 크기로 규격화 처리하여 이미지 전처리 데이터를 생성하고,상기 텍스트 전처리는 상기 텍스트를 형태소로 분류하여 학습하고, skip-gram 알고리즘을 이용하여 중심 단어로부터 주변 단어를 추측하도록 처리하여 텍스트 전처리 데이터를 생성하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법
10 10
제 9항에 있어서,상기 통합 벡터 특징을 추출하는 단계;는, 상기 이미지 전처리 데이터의 특징을 추출하기 위해 CNN 알고리즘을 이용하여 이미지 데이터 벡터를 추출하는 단계;상기 텍스트 전처리 데이터의 특징을 추출하기 위해 CNN 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터 벡터를 추출하는 단계; 및상기 이미지 데이터 벡터와 텍스트 데이터 벡터를 통합한 통합 벡터의 특징을 CNN 알고리즘을 이용하여 추출하는 단계;를 포함하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법
11 11
제 10항에 있어서,상기 통합 벡터는, 상기 텍스트 데이터 벡터와 상기 이미지 데이터 벡터가 행별로 교차 배치되어 형성되며, 상기 이미지 데이터 벡터를 상기 텍스트 데이터 벡터와 동일한 개수만큼 이용하기 위해 상기 이미지 데이터 벡터가 부족한 개수만큼 상기 이미지 데이터 벡터를 복제하여 형성되는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법
12 12
제 8항에 있어서,상기 신규 데이터의 분류를 수행하는 단계;는,상기 통합 벡터 특징을 이용하여 데이터 학습을 수행하여 상기 기본 데이터 학습 결과를 생성하는 단계; 및분류를 위해 획득한 상기 신규 데이터를 상기 학습 결과를 이용하여 분류하는 단계;를 포함하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법
13 13
제 12항에 있어서,상기 신규 데이터를 상기 학습 결과를 이용하여 분류하는 단계;는,상기 신규 데이터의 분류 결과가 기 설정된 정확도 이상인 경우, 해당 신규 데이터를 상기 기본 데이터 학습 결과를 생성하기 위한 데이터로 사용하기 위해 상기 전처리 데이터를 생성하는 단계로 전달하는 데이터 통합 분석 학습을 이용한 데이터 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 차세대정보·컴퓨팅기술개발(R&D) (2단계_3차)딥러닝 기법을 이용한 이종 빅데이터 통합 처리 모델 개발