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분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022019787
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 방법 및 그 장치가 개시된다. 분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 장치는, 입력 이미지와 타겟 레이블을 신경망 기반 반 사실적 맵 생성 모델에 적용하여 반 사실적 맵(counterfactual map)을 생성하는 단계; 상기 입력 이미지와 상기 반 사실적 맵간의 선형 합을 통해 합성된 타겟 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 합성된 타겟 이미지의 특징값을 추출한 후 분류 모델에 의해 타겟 레이블로 분류되도록 학습하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/62 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01) G06V 10/40 (2022.01.01) G06T 7/60 (2017.01.01)
CPC G06K 9/6267(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 5/025(2013.01) G06V 10/40(2013.01) G06T 7/60(2013.01)
출원번호/일자 1020210045735 (2021.04.08)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0139590 (2022.10.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.08)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 석흥일 서울특별시 성북구
2 오관석 서울특별시 동대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

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		 2021.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0411745-32
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2022.01.10 수리 (Accepted) 1-1-2022-0026839-39
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.02.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0031860-21
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.07.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0521803-76
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.09.05 수리 (Accepted) 1-1-2022-0930584-07
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.09.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0930581-60
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번호 청구항
1 1
입력 이미지와 타겟 레이블을 신경망 기반 반 사실적 맵 생성 모델에 적용하여 반 사실적 맵(counterfactual map)을 생성하는 단계;상기 입력 이미지와 상기 반 사실적 맵간의 선형 합을 통해 합성된 타겟 이미지를 생성하는 단계; 및상기 합성된 타겟 이미지의 특징값을 추출한 후 분류 모델에 의해 타겟 레이블로 분류되도록 학습하는 단계를 포함하는 분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 방법
2 2
제1 항에 있어서, 상기 반 사실적 맵 생성 모델은, 상기 입력 이미지의 구조적 정보를 유지하도록 주기 일관성 손실을 고려하여 상기 입력 이미지에 의존적인 반 사실적 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 방법
3 3
제1 항에 있어서, 상기 반 사실적 맵 생성 모델은 적대적 생성 신경망 기반 모델이되, 상기 합성된 타겟 이미지가 실제 샘플에 매핑되도록 판별부를 적대적 학습시키고, 상기 합성된 타겟 이미지가 타겟 레이블로 예측되기 위한 반 사실적 맵을 생성하도록 학습되는 분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 타겟 레이블은 입력 이미지를 타겟으로 변환하기 위한 속성이 부여된 레이블인 것을 특징으로 하는 분류 결과 설명이 가능한 반 사실적 맵 생성 방법
5 5
입력 이미지를 분석하여 특징값을 추출하는 특징 추출부;상기 입력 이미지의 특징값들과 타겟 레이블을 신경망 기반 반 사실적 맵 생성 모델에 적용하여 반 사실적 맵(counterfactual map)을 생성하는 맵 생성부; 및상기 입력 이미지와 상기 반 사실적 맵간의 선형 합을 통해 합성된 타겟 이미지를 생성하는 타겟 이미지 생성부를 포함하는 장치
6 6
제5 항에 있어서, 상기 반 사실적 맵 생성 모델은 적대적 생성 신경망 기반 모델이되, 상기 합성된 타겟 이미지가 실제 샘플에 매핑되도록 판별부를 적대적 학습하며, 상기 합성된 타겟 이미지가 타겟 레이블로 예측되기 위한 반 사실적 맵을 생성하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 장치
7 7
제5 항에 있어서, 상기 합성된 타겟 이미지의 특징값을 추출한 후 분류 모델에 의해 타겟 레이블로 분류되도록 학습하는 타겟 속성 선택부를 더 포함하는 장치
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 한국과학기술원 혁신성장동력프로젝트(R＆D)(과기정통부) 의사결정 이유를 설명할 수 있는 인간 수준의 학습·추론 프레임워크 개발
2 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 인공지능대학원지원(고려대학교)