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인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023005970
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법은, 입력 데이터안에 실제 데이터가 존재하는 유효 데이터에 대한 위치 정보인 인덱스 정보를 추출하는 인덱스 정보 추출 단계, 상기 입력 데이터에 대해 컨볼루션 연산을 수행하기 위해 커널이 이동하는 경로 및 상기 인덱스 정보에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 행(row) 정보를 포함하는 제1위치 정보를 생성하는 제1위치 정보 생성 단계, 상기 제1위치 정보, 상기 인덱스 정보 및 상기 커널의 크기에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 열(column) 정보를 포함하는 제2위치 정보를 생성하는 제2위치 정보 생성 단계, 상기 인덱스 정보, 상기 제1위치 정보 및 상기 제2위치 정보를 기초로 상기 유효 데이터와 컨볼루션 출력 데이터의 각 포인트별 연산 규칙(rule)을 생성하는 연산 규칙 생성 단계 및 상기 연산 규칙을 기초로 컨볼루션 연산을 수행하는 컨볼루션 연산 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 3/063 (2023.01.01) G06N 20/10 (2019.01.01) G06F 17/15 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/063(2013.01) G06N 20/10(2013.01) G06F 17/153(2013.01)
출원번호/일자 1020220078048 (2022.06.27)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0097977 (2023.07.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210186873   |   2021.12.24
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.06.27)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최정욱 서울특별시 성동구
2 이민재 서울특별시 성동구
3 이장환 서울특별시 성동구
4 최준원 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 해움특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *** ,동관 ****호 ****호, ****호, ****호 (역삼동, 한신인터밸리**빌딩)

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
2022.06.27 수리 (Accepted) 1-1-2022-0667370-30
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번호 청구항
1 1
프로세서 및 메모리를 이용하여 컨볼루션 연산을 수행하는 방법에 있어서, 입력 데이터 내 실제 데이터가 존재하는 유효 데이터에 대한 위치 정보인 인덱스 정보를 추출하는 인덱스 정보 추출 단계;상기 입력 데이터에 대해 컨볼루션 연산을 수행하기 위해 커널이 이동하는 경로 및 상기 인덱스 정보에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 행(row) 정보를 포함하는 제1위치 정보를 생성하는 제1위치 정보 생성 단계;상기 제1위치 정보, 상기 인덱스 정보 및 상기 커널의 크기에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 열(column) 정보를 포함하는 제2위치 정보를 생성하는 제2위치 정보 생성 단계;상기 인덱스 정보, 상기 제1위치 정보 및 상기 제2위치 정보를 기초로 상기 유효 데이터와 컨볼루션 출력 데이터의 각 포인트별 연산 규칙(rule)을 생성하는 연산 규칙 생성 단계; 및상기 연산 규칙을 기초로 컨볼루션 연산을 수행하는 컨볼루션 연산 단계;를 포함하는, 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 제1위치 정보 생성 단계는,상기 제1위치 정보를 상기 입력 데이터의 행별로 순차적으로 생성하는 단계를 포함하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
3 3
제2항에 있어서상기 제1위치 정보는,상기 입력 데이터와 동일한 크기를 가지는 행렬로 생성되는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
4 4
제3항에 있어서상기 제1위치 정보는,상기 연산 가능 행 정보가 포인트별로 구성되어 있는 제1커널 매핑 정보를 포함하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
5 5
제4항에 있어서상기 제1위치 정보는,상기 제1커널 매핑 정보에 대응되는 상기 유효 데이터의 정보를 포함하는 제1인풋 매핑 정보를 포함하는, 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 제2위치 정보 생성 단계는,상기 제1커널 매핑 정보, 상기 커널의 크기 및 상기 인덱스 정보를 기초로 상기 연산 가능 열 정보를 생성하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 제2위치 정보는,상기 연산 가능 행 정보 및 상기 연산 가능 열 정보가 포인트별로 구성되어 있는 제2커널 매핑 정보를 포함하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
8 8
제7항에 있어서상기 제2위치 정보는,상기 제2커널 매핑 정보에 대응되는 상기 유효 데이터의 정보를 포함하는 제2인풋 매핑 정보를 포함하는, 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 연산 규칙 생성 단계는,컨볼루션 연산 출력 데이터의 포인트별로, 상기 제2커널 매핑 정보와 상기 제2인풋 매핑 정보를 대응시킨 규칙을 생성한 후, 상기 규칙을 기초로 컨볼루션 연산을 수행하는, 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
10 10
제 3항에 있어서,상기 커널은 3x3, 4x4 또는 5x5 크기의 행렬을 포함하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
11 11
프로세서 및 메모리를 이용하여 컨볼루션 연산을 수행하는 방법에 있어서, 입력 데이터안에 실제 데이터가 존재하는 유효 데이터에 대한 위치 정보인 인덱스 정보를 추출하는 인덱스 정보 추출 단계;상기 입력 데이터에 대해 컨볼루션 연산을 수행하기 위해 커널이 이동하는 경로 및 상기 인덱스 정보에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 행(row) 정보를 포함하는 제1위치 정보를 생성하는 제1위치 정보 생성 단계;상기 인덱스 정보 및 상기 제1위치 정보를 기초로 상기 유효 데이터와 컨볼루션 출력 데이터의 각 포인트별 연산 규칙(rule)을 생성하는 연산 규칙 생성 단계; 및상기 연산 규칙을 기초로 컨볼루션 연산을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법
12 12
입력 데이터안에 실제 데이터가 존재하는 유효 데이터에 대한 위치 정보인 인덱스 정보를 추출하는 인덱스 정보 추출 모듈;상기 입력 데이터에 대해 컨볼루션 연산을 수행하기 위해 커널이 이동하는 경로 및 상기 인덱스 정보에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 행(row) 정보를 포함하는 제1위치 정보를 생성하는 제1위치 정보 생성 모듈;상기 제1위치 정보, 상기 인덱스 정보 및 상기 커널의 크기에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 열(column) 정보를 포함하는 제2위치 정보를 생성하는 제2위치 정보 생성 모듈;상기 인덱스 정보, 상기 제1위치 정보 및 상기 제2위치 정보를 기초로 상기 유효 데이터와 컨볼루션 출력 데이터의 각 포인트별 연산 규칙(rule)을 생성하고, 상기 연산 규칙을 기초로 컨볼루션 연산을 수행하는 컨볼루션 연산 모듈;을 포함하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 장치
13 13
제 12항에 있어서,상기 제1위치 정보 생성 모듈은,상기 제1위치 정보를 상기 입력 데이터의 행별로 순차적으로 생성하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 장치
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제13항에 있어서상기 제1위치 정보는,상기 입력 데이터와 동일한 크기를 가지는 행렬로 생성되고, 상기 연산 가능 행 정보가 포인트별로 구성되어 있는 제1커널 매핑 정보 및 상기 제1커널 매핑 정보에 대응되는 상기 유효 데이터의 정보를 포함하는 제1인풋 매핑 정보를 포함하는, 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 장치
15 15
제14항에 있어서,상기 제2위치 정보 생성 모듈은, 상기 제1커널 매핑 정보, 상기 커널의 크기 및 상기 인덱스 정보를 기초로 상기 연산 가능 열 정보를 생성하고,상기 제2위치 정보는,상기 연산 가능 행 정보 및 상기 연산 가능 열 정보가 포인트별로 구성되어 있는 제2커널 매핑 정보를 포함하는,인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 장치
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1 WO2023121408 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 에스케이텔레콤(주) 한국연구재단 부설 정보통신기획평가원 / 정보통신방송 연구개발사업 / 차세대지능형반도체기술개발사업(통합이지바로) 2,000 TFLOPS급 서버 인공지능 딥러닝 프로세서 및 모듈 개발
2 산업통상자원부 한양대학교산학협력단 산업기술혁신사업 / 산업기술거점센터육성시범사업 / 산업기술거점센터육성시범사업(RCMS) 제조·공정·물류 산업지능화 산업기술거점센터