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적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는, 인공신경망 기반의 특성 곡선 예측 방법으로서,제 1 요소 및 상기 제 1 요소와 상이한 제 2 요소를 포함하는 입력 벡터를 수신하는 단계;제 1 신경망을 통해, 상기 제 2 요소에 대한 잠재 변수(latent variable)를 생성하는 단계; 및제 2 신경망을 통해, 상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 기초로 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선을 예측하는 단계;를 포함하는,방법
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제 1 항에 있어서,상기 입력 벡터는,스칼라 값에 대응되는 상기 제 1 요소와 벡터 값에 대응되는 상기 제 2 요소가 연접(concatenation)된 벡터인,방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 1 요소는,소재의 물리적 변수들 중 상기 소재의 물성 변화를 나타내는 특성 곡선의 예측을 위한 타겟(target) 변수를 포함하고,상기 제 2 요소는,상기 소재의 물리적 변수들 중 상기 제 1 요소를 제외한 나머지 변수를 포함하는,방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 1 신경망을 통해, 상기 제 2 요소에 대한 잠재 변수를 생성하는 단계는,상기 제 2 요소를 상기 제 1 신경망으로 입력하여, 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선의 형태를 예측하기 위한 잠재 공간에 존재하는 잠재 변수를 생성하는 단계;를 포함하는,방법
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제 4 항에 있어서,상기 잠재 공간의 차원은,상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선의 형태를 결정하는 물리적 요인(factor)에 대응되는,방법
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제 5 항에 있어서,상기 제 1 신경망의 마지막 레이어에 포함된 노드의 수는,상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선의 형태를 단순화하기 위한 기준 값 이하인,방법
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제 6 항에 있어서,상기 제 1 신경망의 마지막 레이어에 포함된 노드의 수는,상기 잠재 공간의 차원에 대응되는,방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 신경망을 통해, 상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 기초로 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선을 예측하는 단계는,상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 연접하여 중간 벡터를 생성하는 단계; 및상기 중간 벡터를 상기 제 2 신경망에 입력하여, 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선의 형태를 추정하는 단계;를 포함하는,방법
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제 1 항에 있어서,상기 입력 벡터는,상기 제 1 요소와 상기 제 2 요소가 연접(concatenation)된 벡터이고, 그리고상기 제 1 요소와 상기 제 2 요소가 벡터 값인 경우,상기 제 2 신경망을 통해, 상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 기초로 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선을 예측하는 단계는,상기 제 2 신경망을 통해, 상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 기초로 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡면을 예측하는 단계;를 포함하는,방법
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컴퓨터 판독가능 저장 매체 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우, 인공신경망을 기반으로 특성 곡선을 예측하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:제 1 요소 및 상기 제 1 요소와 상이한 제 2 요소를 포함하는 입력 벡터를 수신하는 동작;제 1 신경망을 통해, 상기 제 2 요소에 대한 잠재 변수(latent variable)를 생성하는 동작; 및제 2 신경망을 통해, 상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 기초로 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선 또는 곡면을 예측하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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인공신경망을 기반으로 특성 곡선을 예측하는 컴퓨팅 장치로서,적어도 하나의 코어를 포함하는 프로세서;상기 프로세서에서 실행 가능한 프로그램 코드들을 포함하는 메모리; 및제 1 요소 및 상기 제 1 요소와 상이한 제 2 요소를 포함하는 입력 벡터를 수신하는 네트워크부;를 포함하고,상기 프로세서는,제 1 신경망을 통해, 상기 제 2 요소에 대한 잠재 변수(latent variable)를 생성하고,제 2 신경망을 통해, 상기 잠재 변수 및 상기 제 1 요소를 기초로 상기 입력 벡터에 대한 특성 곡선 또는 곡면을 예측하는,장치
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