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피드백 데이터 기반 자가 학습 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022020205
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 일 실시예에 따른 피드백 데이터 기반 자가 학습 장치에 의해 수행되는 피드백 데이터 기반 자가 학습 방법은 이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력 받는 단계와, 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 이용하여 상기 질문에 대한 답변 데이터를 생성하는 단계와, 상기 답변 데이터에 기초한 피드백 데이터를 상기 사용자로부터 입력 받아, 상기 피드백 데이터를 기초로 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0445(2013.01)
출원번호/일자 1020210047767 (2021.04.13)
출원인 한국원자력연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0141537 (2022.10.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.13)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국원자력연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임경태 대전광역시 서구
2 이유한 대전광역시 유성구
3 서호건 대전광역시 유성구
4 류승형 세종특별자치시 시청대로 ***
5 전병일 대전광역시 유성구
6 김승근 서울특별시 노원구
7 유용균 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

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
2021.04.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-0429173-92
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번호 청구항
1 1
피드백 데이터 기반 자가 학습 장치에 의해 수행되는 피드백 데이터 기반 자가 학습 방법에 있어서,이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력 받는 단계와,기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 이용하여 상기 질문에 대한 답변 데이터를 생성하는 단계와,상기 답변 데이터에 기초한 피드백 데이터를 사용자로부터 입력 받아, 상기 피드백 데이터를 기초로 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계를 포함하는피드백 데이터 기반 자가 학습 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 피드백 데이터는,상기 답변 데이터에 대한 답변 만족도 및 상기 질문에 대한 기대 답변 데이터 중 적어도 하나를 포함하는피드백 데이터 기반 자가 학습 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계는,상기 답변 만족도를 기초로 상기 답변 데이터에 대한 가중치를 조절하여 상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는피드백 데이터 기반 자가 학습 방법
4 4
제 2 항에 있어서,상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계는,상기 이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력으로, 상기 기대 답변 데이터를 레이블 데이터로 하여 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는피드백 데이터 기반 자가 학습 방법
5 5
제 2 항에 있어서,상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계는,상기 이미지를 기초로 서로 상이하게 소정 부분 변형된 다수의 이미지를 생성하는 단계와,상기 이미지, 상기 다수의 이미지 및 상기 이미지에 관한 질문을 입력으로, 상기 기대 답변 데이터를 레이블 데이터로 하여 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계를 포함하는피드백 데이터 기반 자가 학습 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 다수의 이미지를 생성하는 단계는,상기 이미지를 기초로 상기 이미지의 각도 또는 상기 이미지의 색을 변형하여 상기 이미지에서 서로 상이하게 소정 부분 변형된 다수의 이미지를 생성하는피드백 데이터 기반 자가 학습 방법
7 7
이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력 받는 입출력부;메모리; 및상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 이용하여 상기 질문에 대한 답변 데이터를 생성하고, 상기 입출력부를 통해 상기 답변 데이터에 기초한 피드백 데이터를 사용자로부터 입력 받아, 상기 피드백 데이터를 기초로 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는피드백 데이터 기반 자가 학습 장치
8 8
제 7 항에 있어서,상기 피드백 데이터는,상기 답변 데이터에 대한 답변 만족도 및 상기 질문에 대한 기대 답변 데이터 중 적어도 하나를 포함하는피드백 데이터 기반 자가 학습 장치
9 9
제 8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 답변 만족도를 기초로 상기 답변 데이터에 대한 가중치를 조절하여 상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는피드백 데이터 기반 자가 학습 장치
10 10
제 8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력으로, 상기 기대 답변 데이터를 레이블 데이터로 하여 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는피드백 데이터 기반 자가 학습 장치
11 11
제 8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 이미지를 기초로 서로 상이하게 소정 부분 변형된 다수의 이미지를 생성하고, 상기 이미지, 상기 다수의 이미지 및 상기 이미지에 관한 질문을 입력으로, 상기 기대 답변 데이터를 레이블 데이터로 하여 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는피드백 데이터 기반 자가 학습 장치
12 12
제 11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 이미지를 기초로 상기 이미지의 각도 또는 상기 이미지의 색을 변형하여 상기 이미지에서 서로 상이하게 소정 부분 변형된 다수의 이미지를 생성하는피드백 데이터 기반 자가 학습 장치
13 13
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력 받는 단계와,기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 이용하여 상기 질문에 대한 답변 데이터를 생성하는 단계와,상기 답변 데이터에 기초한 피드백 데이터를 사용자로부터 입력 받아, 상기 피드백 데이터를 기초로 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
14 14
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,이미지와 상기 이미지에 관한 질문을 입력 받는 단계와,기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 이용하여 상기 질문에 대한 답변 데이터를 생성하는 단계와,상기 답변 데이터에 기초한 피드백 데이터를 사용자로부터 입력 받아, 상기 피드백 데이터를 기초로 상기 기 학습되어 있는 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국원자력연구원 주요사업 하나로 및 연구시설 운영 지능화 플랫폼 구축