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라벨링 되지 않은 데이터셋에 대해 비지도학습 기반으로 데이터의 경향성을 학습하는 비지도학습 모듈;경향성에 벗어나는 데이터에 대해서 라벨링을 하는 라벨링 모듈; 상기 라벨링된 정상 데이터 및 비정상 데이터가 저장되는 데이터베이스; 및상기 라벨링된 데이터에 대해 지도학습 기반으로 학습하는 지도학습 모듈을 포함하는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 라벨링 모듈은시스템 운용자 및 규칙기반 식별기 중 하나를 포함하는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 데이터베이스는정상으로 라벨링된 데이터가 저장되는 정상 데이터베이스 및 비정상으로 라벨링된 데이터가 저장되는 비정상 데이터베이스를 포함하는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 비지도학습 모듈은비지도학습시에 정상인 데이터들의 패턴을 파악하여 비정상도를 계산하는 신경망을 포함하는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 비지도학습 모듈은 비지도학습에 의해 비정상도가 높게 나온 데이터만을 상기 라벨링 모듈에 전달하도록 구성되는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 라벨링 모듈은상기 경향성에서 벗어나는 데이터를 확인하여, 정상 데이터인데 비정상도가 높게 나온 상황인지, 비정상 데이터라서 비정상도가 높게 나온 상황인지를 판단하여 라벨링을 수행하도록 구성되는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 지도학습 모듈은지도학습 기반의 학습시 시간에 따라 데이터 경향이 바뀌는 상황이 감지되면 지도학습 트레이닝을 다시 수행하도록 구성되는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 라벨링된 데이터가 상기 지도학습 모듈에 입력되기 전에 정상 데이터 및 비정상 데이터의 양적 균형을 조정하는 입력 데이터 밸런스 조정 모듈을 추가로 포함하는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 지도학습 모듈의 유지 여부와 초기화후 재트레이닝 여부를 결정하는 학습 라이프사이클 관리 모듈을 추가로 포함하는 딥러닝 장치
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제1항에 있어서, 상기 비지도학습 모듈에서 나오는 비지도학습 결과를 기준으로 비정상도가 높은 데이터의 출현 빈도가 높아질 경우에 상기 지도학습 모듈을 초기화 후 재트레이닝하는 것을 결정하도록 구성되는 학습 라이프사이클 관리 모듈을 추가로 포함하는 딥러닝 장치
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제10항에 있어서, 상기 학습 라이프사이클 관리 모듈이 상기 지도학습 모듈의 초기화 후 재트레이닝을 결정한 경우에, 재트레이닝에 투입할 데이터로 최근 데이터를 높은 비중으로 투입하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 장치
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라벨링 되지 않은 데이터셋에 대해 비지도학습 기반으로 데이터의 경향성을 학습하고;경향성에 벗어나는 데이터에 대해서 라벨링을 하고; 상기 라벨링된 정상 데이터 및 비정상 데이터를 데이터베이스에 저장하고; 및상기 라벨링된 데이터에 대해 지도학습 기반으로 학습하는 것을 포함하는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 데이터베이스는 정상으로 라벨링된 데이터가 저장되는 정상 데이터베이스 및 비정상으로 라벨링된 데이터가 저장되는 비정상 데이터베이스를 포함하는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 비지도학습은비지도학습시에 정상인 데이터들의 패턴을 파악하여 비정상도를 계산하는 신경망에 의해 수행되는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 비지도학습에 의해 비정상도가 높게 나온 데이터만이 상기 라벨링 단계로 전달되는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 라벨링은상기 경향성에서 벗어나는 데이터를 확인하여, 정상 데이터인데 비정상도가 높게 나온 상황인지, 비정상 데이터라서 비정상도가 높게 나온 상황인지를 판단하여 라벨링을 수행하는 것을 포함하는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 지도학습은지도학습시 시간에 따라 데이터 경향이 바뀌는 상황이 감지되면 지도학습 트레이닝을 다시 수행하는 것을 포함하는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 라벨링된 데이터가 상기 지도학습되기 전에 정상 데이터 및 비정상 데이터의 양적 균형을 조정하는 것을 추가로 포함하는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 지도학습 과정의 유지 여부와 지도학습 과정의 초기화후 재트레이닝 여부를 결정하는 것을 추가로 포함하는 딥러닝 방법
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제12항에 있어서, 상기 비지도학습의 결과를 기준으로 비정상도가 높은 데이터의 출현 빈도가 높아질 경우에 상기 지도학습을 초기화하고 재트레이닝하는 것을 추가로 포함하는 딥러닝 방법
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