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연합학습에서 프록시데이터 세트를 이용한 장치 간 지식 전달 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2023003700
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 발명인 연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법은, 프록시데이터를 다운로드하는 단계, 관리서버에서 제1 인공신경망함수를 이용하여 입력데이터를 기계학습하여 관리서버출력지식을 생성하는 단계, 제1 내지 제n 디바이스에서 제2 인공신경망함수를 이용하여 입력데이터를 기계학습하여 복수의 디바이스출력지식을 생성하는 단계 및 미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 기계학습을 중단하고 관리서버출력지식을 제1 내지 제n 디바이스에 전송하고 복수의 디바이스출력지식을 관리서버에 전송하는 단계를 포함하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/04 (2023.01.01) G06N 20/20 (2019.01.01) G06N 5/02 (2023.01.01)
CPC G06N 3/045(2013.01) G06N 20/20(2013.01) G06N 5/02(2013.01)
출원번호/일자 1020210186279 (2021.12.23)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0096617 (2023.06.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.23)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍충선 경기도 용인시 수지구
2 뉴엔 후 낫 민 경기도 용인시 기흥구
3 레 쾅 후이 경기도 수원시 영통구
4 신종훈 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 백두진 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
2 유광철 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층 (양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
3 김정연 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
4 권성현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** 혜산빌딩 *층(시공특허법률사무소)
5 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

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
2021.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2021-1494362-51
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번호 청구항
1 1
프록시데이터를 다운로드하는 단계;관리서버에서 제1 인공신경망함수를 이용하여 입력데이터를 기계학습하여 관리서버출력지식을 생성하는 단계;제1 내지 제n 디바이스에서 제2 인공신경망함수를 이용하여 상기 입력데이터를 기계학습하여 복수의 디바이스출력지식을 생성하는 단계; 및미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 기계학습을 중단하고 상기 관리서버출력지식을 상기 제1 내지 제n 디바이스에 전송하고 상기 복수의 디바이스출력지식을 상기 관리서버에 전송하는 단계를 포함하는 단계를 포함하는, 연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법
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제1 항에 있어서,상기 관리서버에서 제1 인공신경망함수를 이용하여 입력데이터를 기계학습하여 관리서버출력지식을 생성하는 단계는,상기 제1 내지 제n 디바이스에서 제공된 복수의 제n 디바이스출력지식을 입력받는 단계; 및상기 입력데이터에 기초하여 상기 제1 인공신경망함수에서 생성된 제n 관리서버출력지식 및 상기 프록시데이터에 기초하여 제1 손실함수를 생성하는 단계를 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법
3 3
제2 항에 있어서,상기 관리서버에서 제1 인공신경망함수를 이용하여 입력데이터를 기계학습하여 관리서버출력지식을 생성하는 단계는,상기 복수의 제n 디바이스출력지식, 상기 제n 관리서버출력지식, 및 상기 프록시데이터에 기초하여 제1 정규화함수를 생성하는 단계;상기 제1 손실함수 및 상기 제1 정규화함수에 기초하여 상기 제1 인공신경망함수를 생성하는 단계; 및상기 제1 인공신경망함수에서 상기 입력데이터를 기계학습하고 제n+1 관리서버출력지식을 생성하는 단계를 더 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법
4 4
제3 항에 있어서,상기 제1 내지 제n 디바이스에서 제2 인공신경망함수를 이용하여 상기 입력데이터를 기계학습하여 복수의 디바이스출력지식을 생성하는 단계는,상기 관리서버에서 제공된 제n+1 관리서버출력지식을 입력받는 단계; 상기 제1 내지 제n 디바이스 각각에서 생성된 복수의 제n 디바이스개인데이터를 업로드하는 단계; 및상기 입력데이터에 기초하여 생성된 복수의 제n 디바이스출력지식 각각 및 상기 복수의 제n 디바이스개인데이터 각각에 기초하여 복수의 제2 손실함수를 생성하는 단계를 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법
5 5
제4 항에 있어서,상기 제1 내지 제n 디바이스에서 제2 인공신경망함수를 이용하여 상기 입력데이터를 기계학습하여 복수의 디바이스출력지식을 생성하는 단계는,상기 복수의 제n 디바이스출력지식 각각, 상기 제n+1 관리서버출력지식, 및 상기 프록시데이터에 기초하여 복수의 제2 정규화함수를 생성하는 단계; 상기 복수의 제2 손실함수 및 상기 복수의 제2 정규화함수에 기초하여 복수의 상기 제2 인공신경망함수를 생성하는 단계; 및상기 복수의 제2 인공신경망함수에 기초하여 상기 입력데이터를 기계학습하고 복수의 제n+1 디바이스출력지식 생성하는 단계를 더 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법
6 6
제5 항에 있어서,미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 기계학습을 중단하고 상기 관리서버출력지식을 상기 제1 내지 제n 디바이스에 전송하고 상기 복수의 디바이스출력지식을 상기 관리서버에 전송하는 단계를 포함하는 단계는,상기 미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 제1 인공신경망함수에서 상기 입력데이터의 기계학습을 중단하고 상기 제n+1 관리서버출력지식을 상기 제1 내지 제n 디바이스에 전송하는 단계; 및상기 미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 제2 인공신경망함수에서 상기 입력데이터의 기계학습을 중단하고 상기 복수의 제n+1 관리디바이스출력지식을 상기 관리서버에 전송하는 단계를 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달방법
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프록시데이터 및 제1 인공신경망함수를 이용하여 입력데이터를 기계학습하고 관리서버출력지식을 생성하는 관리서버;상기 프록시데이터 및 제2 인공신경망함수를 이용하여 상기 입력데이터를 기계학습하고 복수의 디바이스출력지식을 생성하는 제1 내지 제n 디바이스; 및미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 기계학습을 중단하는 제어서버를 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달시스템
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제7 항에 있어서,상기 관리서버는,상기 제1 내지 제n 디바이스에서 복수의 제n 디바이스출력지식을 입력받는 제1 입력부;상기 입력데이터에 기초하여 상기 제1 인공신경망함수에서 생성된 제n 관리서버출력지식 및 상기 프록시데이터에 기초하여 제1 손실함수를 생성하고상기 복수의 제n 디바이스출력지식, 상기 제n 관리서버출력지식, 및 상기 프록시데이터에 기초하여 제1 정규화 함수를 생성하고 상기 제1 손실함수 및 상기 제1 정규화 함수에 기초하여 상기 제1 인공신경망함수를 생성하는 제1 모델링부; 및상기 제1 인공신경함수에서 상기 입력데이터를 기계학습한 결과인 제n+1 관리서버출력지식을 상기 제1 내지 제n 디바이스에 출력하는 제1 출력부를 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달시스템
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상기 제1 내지 제n 디바이스 각각은,상기 제n+1 관리서버출력지식을 입력받는 제2 입력부;미리 저장된 제n 디바이스개인데이터와 상기 프록시 데이터에 기초하여 상기 기계학습한 상기 복수의 제n 디바이스출력지식을 업로드시키는 디바이스데이터셋저장부;상기 입력데이터에 기초하여 생성된 제n 디바이스출력지식 및 상기 미리 저장된 제n 디바이스개인데이터에 기초하여 제2 손실함수를 생성하고 상기 제n 디바이스출력지식, 상기 제n+1 관리서버출력지식, 및 상기 프록시데이터에 기초하여 제2 정규화함수를 생성하고, 상기 제2 손실함수 및 상기 제2 정규화함수에 기초하여 상기 제2 인공신경망함수를 생성하는 제2 모델링부; 및상기 제2 인공신경망함수에 기초하여 상기 입력데이터를 기계학습하고 제n+1 디바이스출력지식을 생성하는 제2 출력부를 포함하는,연합학습에서 프록시 데이터셋을 이용한 장치 간 지식 전달시스템
10 10
제9 항에 있어서,상기 제어서버는, 상기 미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 제1 인공신경망함수에서 상기 입력데이터의 기계학습을 중단하고 상기 제n+1 관리서버출력지식을 상기 제1 내지 제n 디바이스에 전송하고 상기 미리 설정된 횟수에 도달한 경우 상기 제2 인공신경망함수에서 상기 입력데이터의 기계학습을 중단하고 상기 복수의 제n+1 관리디바이스출력지식을 상기 관리서버에 전송하도록 제어하는,연합학습에서 프록시데이터를 이용한 데이터 전달시스템
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1 WO2023120776 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교(국제캠퍼스) 집단연구지원(R&D) Meta Federated Learning기반 이동엣지 컴퓨팅시스템 핵심구조 개발
2 과학기술정보통신부 경희대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 인공지능 혁신 허브 연구 개발