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적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023002214
  • 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 본 발명은 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 시스템 및 그 방법으로서, 태스크 클래스를 이용하여 실험 과제를 정의하고, 모델 클래스를 이용하여 상기 실험 과제에서 가정하는 수리적 모델을 정의하는 단계; 그리드 기반 탐색을 위하여 사용할 설계 공간 및 파라미터 공간을 정의하는 단계; 상기 태스크 클래스, 상기 모델 클래스 및 상기 그리드 공간 정의에 기반하여 엔진 클래스를 초기화하는 단계; 상기 엔진 클래스를 기반으로 설계 최적화를 통해서 다음 실험에서 사용할 최적의 실험 설계를 계산하는 단계; 상기 엔진 클래스의 특정 메소드를 통해서 최적의 실험 설계를 반환받는 단계; 상기 최적의 실험 설계를 이용하여 실험을 진행하는 단계; 및 상기 사용한 실험 설계와 그에 대응하는 실험 결과를 바탕으로 베이지안 업데이트(Bayesian update)를 진행하는 단계를 포함하는, 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 실험 과제와 수리적 모델에 대한 명세만 정의하면 그에 대응하여 최적의 실험 설계를 계산하여 이를 제공하는 것이 가능하다. 이를 통해 사용자는 실험 최적화를 일일이 개별적으로 구현하고 계산하는데에 발목 잡히지 않고 그 결과로 계산되는 최적의 실험 설계를 이용할 수 있으며, 다양한 분야에서의 유사 실험 환경에 적용하는 것이 가능하다.
Int. CL G06F 30/20 (2020.01.01) G06F 30/12 (2020.01.01) G06N 20/20 (2019.01.01) G06F 111/06 (2020.01.01) G06F 111/10 (2020.01.01)
CPC G06F 30/20(2013.01) G06F 30/12(2013.01) G06N 20/20(2013.01) G06F 2111/06(2013.01) G06F 2111/10(2013.01)
출원번호/일자 1020220113407 (2022.09.07)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0036545 (2023.03.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210119150   |   2021.09.07
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안우영 서울특별시 관악구
2 양재영 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

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		 2022.09.07 수리 (Accepted) 1-1-2022-0943179-12
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235636-01
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번호 청구항
1 1
태스크 클래스를 이용하여 실험 과제를 정의하고, 모델 클래스를 이용하여 상기 실험 과제에서 가정하는 수리적 모델을 정의하는 단계; 그리드 기반 탐색을 위하여 사용할 설계 공간 및 파라미터 공간을 정의하는 단계; 상기 태스크 클래스, 상기 모델 클래스 및 상기 그리드 공간 정의에 기반하여 엔진 클래스를 초기화하는 단계; 상기 엔진 클래스를 기반으로 설계 최적화를 통해서 다음 실험에서 사용할 최적의 실험 설계를 계산하는 단계; 상기 엔진 클래스의 특정 메소드를 통해서 최적의 실험 설계를 반환받는 단계; 상기 최적의 실험 설계를 이용하여 실험을 진행하는 단계; 및 상기 사용한 실험 설계와 그에 대응하는 실험 결과를 바탕으로 베이지안 업데이트(Bayesian update)를 진행하는 단계를 포함하는, 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 태스크 클래스에는 상기 실험 설계를 포함하며, 상기 실험 결과 또는 참가자의 반응을 정의하는, 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 모델클래스에는 모델 파라미터를 정의하고, 상기 실험 설계와 상기 모델 파라미터에 의해 상기 실험결과가 나올 가능성을 계산하는 방법을 정의하는, 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 방법
4 4
제 1항에 있어서,그리드 기반 탐색을 위해 사용되는 설계 공간 및 파라미터 공간을 정의하는 단계를 더 포함하는, 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 방법
5 5
태스크 클래스, 모델 클래스, 그리드 공간 정의를 포함하는 사용자 지정 정보가 입력되는 사용자 단말;상기 사용자 지정 정보를 수신하고, 사용자로부터 상기 사용자 단말을 통해 피드백되는 추가정보를 수신하는 커뮤니케이션 유닛; 및상기 커뮤니케이션 유닛을 제어하는 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 태스크 클래스를 이용하여 실험 과제를 정의하고, 상기 모델 클래스를 이용하여 상기 실험 과제에서 가정하는 수리적 모델을 정의하며, 그리드 기반 탐색을 위하여 사용할 설계 공간 및 파라미터 공간을 정의하고, 상기 태스크 클래스, 상기 모델 클래스 및 상기 그리드 공간 정의에 기반하여 엔진 클래스를 초기화하며, 상기 엔진 클래스를 기반으로 설계 최적화를 통해서 다음 실험에서 사용할 최적의 실험 설계를 계산하고, 상기 엔진 클래스의 특정 메소드를 통해서 최적의 실험 설계를 반환받으며, 상기 사용한 실험 설계와 그에 대응하는 진행된 실험 결과를 바탕으로 베이지안 업데이트(Bayesian update)를 진행하는 단계를 포함하는, 적응적 설계 최적화 기반으로 하는 실험 최적화 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 기초연구사업/신진연구자지원사업 기계학습을 이용한 빠르고 높은 신뢰도의 멀티모달 금연 표지 개발