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학습 모델을 이용한 데이터 처리 방법

  • 기술번호 : KST2022019345
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 학습 모델을 이용한 데이터 처리 방법이 개시된다. 데이터 처리 방법은 타겟 랜드 마크(Landmark)를 추출하고자 하는 이미지 데이터를 일정 간격에 따라 샘플링 하여 각 픽셀 위치를 중심으로 하는 이미지 배치들(image batches)을 생성하는 단계; 및 상기 타겟 랜드 마크에 대한 학습 모델에 상기 생성된 이미지 배치들을 입력하여 상기 이미지 데이터로부터 상기 타겟 랜드 마크에 대응하는 픽셀 위치를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06V 10/764 (2022.01.01) G06V 10/80 (2022.01.01) G06V 10/774 (2022.01.01) G06V 10/776 (2022.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/40 (2006.01.01) G06T 7/73 (2017.01.01) G06T 7/33 (2017.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 34/10 (2016.01.01)
CPC G06V 10/764(2013.01) G06V 10/80(2013.01) G06V 10/774(2013.01) G06V 10/776(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 5/40(2013.01) G06T 7/75(2013.01) G06T 7/337(2013.01) A61B 6/5217(2013.01) A61B 6/501(2013.01) A61B 34/10(2013.01) G06T 2207/30008(2013.01)
출원번호/일자 1020220118766 (2022.09.20)
출원인 이화여자대학교 산학협력단, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0133834 (2022.10.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190156762   |   2019.11.29
대한민국  |   1020190173563   |   2019.12.24
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2020-0160797 (2020.11.26)
관련 출원번호 1020200160797
심사청구여부/일자 Y (2022.09.20)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김진우 서울특별시 양천구
2 최종은 서울특별시 서초구
3 유희진 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2022.09.20 수리 (Accepted) 1-1-2022-0988840-83
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235822-97
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
환자의 타겟 데이터를 서로 다른 모달리티(Modality)를 가지는 상기 타겟 데이터의 특징 정보 및 상기 환자의 속성 정보를 융합 분석하여 복수의 패턴들 중 어느 하나의 패턴으로 분류하는 단계;상기 타겟 데이터의 패턴 분류를 수행하는 학습 모델에 적용하기 위하여 상기 복수의 패턴들에 대응하는 환자의 타겟 데이터들 중 미리 설정된 기준에 따라 일부의 타겟 데이터들을 추출함으로써 훈련 데이터 셋을 결정하는 단계;상기 훈련 데이터 셋에 포함된 상기 타겟 데이터들의 패턴 간 비율을 일치시키는 단계;상기 패턴 간 비율이 일치된 상기 훈련 데이터 셋 내의 타겟 데이터들을 이용하여 상기 학습 모델을 학습하는 단계; 및설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 이용하여 상기 학습된 학습 모델의 질(Quality)을 평가하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 복수의 패턴들 각각에 포함된 상기 환자의 타겟 데이터들 중 패턴 별로 동일한 개수의 타겟 데이터들을 추출하여 상기 학습 모델의 검증을 위한 유효성 검증 셋을 생성하는 단계; 및상기 복수의 패턴들 각각에 포함된 상기 환자의 타겟 데이터들 중 상기 유효성 검증 셋에 포함된 타겟 데이터들을 제외한 타겟 데이터들을 훈련 데이터 셋으로 결정하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 복수의 패턴들 중 가장 적은 개수의 타겟 데이터들을 포함하는 패턴에 기초하여 상기 유효성 검증 셋을 생성하는 데이터 처리 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 일치시키는 단계는,상기 타겟 데이터들에서 발견되는 분산을 고려하여 데이터 확장(Data Augmentation), 오버샘플링(Oversampling), 언더샘플링(Undersampling) 및 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 중 적어도 하나를 수행하는 데이터 처리 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 일치시키는 단계는,상기 타겟 데이터가 이미지 데이터인 경우, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 분할하고, 분할된 영역들 각각에 대한 이미지 히스토그램의 강도를 고르게 분산시키는 히스토그램 등화(histogram equalization) 방법을 이용하는 데이터 처리 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 학습 모델의 부하 감소와 모델 단순화를 위하여 상기 환자의 타겟 데이터에 대한 다운 샘플링을 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 분류하는 단계는,상기 다운 샘플링이 수행된 환자의 타겟 데이터에 상기 환자의 속성 데이터를 이용함으로써 상기 타겟 데이터의 패턴을 분류하는 데이터 처리 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 집단연구지원(R＆D) 다중모드 햅틱 인터페이스 연구실