맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법 및 그를 이용한 퍼지 인식도 추론 장치

  • 기술번호 : KST2014060815
  • 담당센터 :
  • 전화번호 :
상담신청 PDF 받기
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 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법 및 그를 이용한 퍼지 인식도 추론 장치가 개시된다. 그러한 선형 정규화 함수의 설계 방법은 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 비선형 함수를 배제하고 선형 함수를 사용하기로 결정하면, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계를 포함한다. 또한, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 구하는 단계를 구비한다. 본 발명에 따르면, 선형 정규화 활성화 함수를 설계함으로써 정의역의 값의 비율대로 치역으로의 변환이 가능하다. 그러므로 퍼지 인식도 추론 장치의 연산이 고속화되어 추론 장치의 성능이 최대화 또는 개선된다.
Int. CL G06F 15/18 (2006.01) G06F 9/44 (2006.01)
CPC G06F 16/2468(2013.01) G06F 16/2468(2013.01) G06F 16/2468(2013.01) G06F 16/2468(2013.01)
출원번호/일자 1020110014178 (2011.02.17)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1242508-0000 (2013.03.06)
공개번호/일자 10-2012-0094732 (2012.08.27) 문서열기
공고번호/일자 (20130312) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.02.17)
심사청구항수 28

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 조훈 대한민국 대구광역시 수성구
2 이인근 대한민국 경상북도 경산시
3 김화선 대한민국 대구광역시 수성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 오세준 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)(특허법인 고려)
2 권혁수 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(삼일빌딩, 역삼동)(KS고려국제특허법률사무소)
3 송윤호 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 *** (역삼동) *층(삼일빌딩)(케이에스고려국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대구광역시 북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2011-0114875-80
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.12.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.01.17 수리 (Accepted) 9-1-2012-0005424-77
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.08.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0492070-90
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.10.12 수리 (Accepted) 1-1-2012-0829439-02
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.10.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0829440-48
7 등록결정서
Decision to grant		 2013.02.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0125444-99
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2018-5051994-32
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.23 수리 (Accepted) 4-1-2020-5136893-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,상기 선형 함수의 기울기의 계산 결과는 사용되는 정의역의 범위 내에서 치역이 [0, 1]이 되는 함수의 기울기로서 나타남을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
2 2
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,상기 선형 함수의 공식은 다음의 식과 같이 로서 주어짐을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
3 3
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,상기 정의역의 사용범위는 다음의 부등식 을 이용하여 계산함을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
4 4
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,상기 선형 함수의 역함수는 다음의 식 과 같이 표현됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
5 5
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,선형 함수의 기울기 알파는 로 나타나는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
6 6
삭제
7 7
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,상기 활성화 함수는 상기 퍼지 인식도가 가변될 때마다 갱신됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
8 8
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 공식을 갖는 선형 함수를 리드하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하는 단계를 구비하며,상기 퍼지 인식도의 추론은 인공지능의 구현을 위한 의사 결정 지원에 이용됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
9 9
제5항에 있어서, 은 (의 최대 고유치(eigenvalue))1/2로서 주어지는 유클리드 놈임을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
10 10
제5항에 있어서, 은 로서 계산되는 프로비니우스 놈으로 대체됨을 특징으로 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 프로비니우스 놈일 경우에 상기 추론은 모바일 프로그램상에서 수행됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 모바일 프로그램은 개인용 휴대 단말기나 스마트 폰에 탑재된 것을 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
13 13
제9항에 있어서, 상기 유클리드 놈일 경우에 상기 추론은 퍼스널 컴퓨터의 프로그램상에서 수행됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
14 14
제13항에 있어서, 상기 퍼스널 컴퓨터는 선형 정규화 함수의 공식 이외에 시그모이드 활성화 함수나 사인 형태의 함수에 관한 공식을 더 저장하고 있음을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
15 15
프로그램 상에서 가변되는 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 선형 함수의 공식을 저장하는 메모리와;상기 퍼지 인식도의 추론을 위해 컨셉 값을 수신하는 입력부와;상기 메모리로부터 상기 선형 함수의 공식을 리드하고, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정 후, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하여 추론 연산을 얻는 퍼지 인식도 추론 제어부를 구비하며,상기 퍼지 인식도 추론 제어부는 사용되는 정의역의 범위 내에서 치역이 [0, 1]이 되는 함수의 기울기를 계산함을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
16 16
프로그램 상에서 가변되는 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 설정된 선형 함수의 공식을 저장하는 메모리와;상기 퍼지 인식도의 추론을 위해 컨셉 값을 수신하는 입력부와;상기 메모리로부터 상기 선형 함수의 공식을 리드하고, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정 후, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 결정하여 추론 연산을 얻는 퍼지 인식도 추론 제어부를 구비하며,상기 선형 함수의 공식은 다음의 식과 같이 로서 주어짐을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
17 17
제16항에 있어서, 상기 정의역의 사용범위는 다음의 부등식 을 이용하여 계산함을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
18 18
제17항에 있어서, 상기 선형 함수의 역함수는 다음의 식 과 같이 표현됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
19 19
제18항에 있어서, 선형 함수의 기울기 알파는 로 나타남을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
20 20
삭제
21 21
제19항에 있어서, 상기 활성화 함수는 상기 퍼지 인식도가 가변될 때마다 갱신됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
22 22
제21항에 있어서, 상기 퍼지 인식도의 추론은 인공지능의 구현을 위한 의사 결정 지원에 이용됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
23 23
제22항에 있어서, 은 (의 최대 고유치(eigenvalue))1/2로서 주어지는 유클리드 놈임을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
24 24
제22항에 있어서, 은 로서 계산되는 프로비니우스 놈으로 대체됨을 특징으로 퍼지 인식도 추론 장치
25 25
제24항에 있어서, 상기 프로비니우스 놈일 경우에 상기 추론은 모바일 프로그램상에서 수행됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
26 26
제25항에 있어서, 상기 모바일 프로그램은 개인용 휴대 단말기나 스마트 폰에 탑재된 것을 퍼지 인식도 추론 장치
27 27
제23항에 있어서, 상기 유클리드 놈일 경우에 상기 추론은 퍼스널 컴퓨터의 프로그램상에서 수행됨을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
28 28
제27항에 있어서, 상기 퍼스널 컴퓨터는 선형 정규화 함수의 공식 이외에 시그모이드 활성화 함수나 사인 형태의 함수에 관한 공식을 더 저장하고 있음을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
29 29
제22항에 있어서, 상기 퍼지 인식도 추론 제어부의 추론 연산의 결과를 화면으로 표시하는 표시부와, 퍼지 인식도 추론을 위한 데이터를 축적하고 있는 데이터 저장부를 더 구비함을 특징으로 하는 퍼지 인식도 추론 장치
30 30
퍼지 인식도 추론 장치에 포함된 퍼지 인식도 추론 제어부가, 퍼지 인식도의 추론을 위한 활성화 함수로서 비선형 함수를 배제하고 선형 함수를 사용하기로 결정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 상기 선형 함수가 사용되는 정의역에 대한 사용범위를 지정하는 단계와;상기 퍼지 인식도 추론 제어부가, 활성화 함수의 추론 모델에서 유도된 정의역의 범위를 상기 선형 함수의 역함수에 대입하여 상기 선형 함수의 기울기를 구하는 단계를 구비하며,상기 선형 함수의 기울기의 계산 결과는 사용되는 정의역의 범위 내에서 치역이 [0, 1]이 되는 함수의 기울기로서 나타남을 특징으로 하는 퍼지 인식도의 추론을 위한 선형 정규화 함수의 설계 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 경북대학교 산학협력단 산업원천기술개발사업 원격건강관리서비스 운영표준화 기술