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수집하고자 하는 IoT/IoE 데이터를 데이터 수집/전달장치가 수집할 수 있도록, 수집/전처리 지식을 상기 데이터 수집/전달장치로 제공하고, 기계학습 장치의 지식기반 학습이 가능하도록 지식베이스에 기저장된 학습 지식을 상기 기계학습 장치로 제공하며, 상기 데이터 수집/전달장치로부터 제공되는 지식 전처리 결과데이터와 상기 기계학습 장치로부터 제공되는 학습결과데이터를 증강하여 지식베이스에 저장하는 지식처리 장치; 외부의 IoT/IoE 데이터를 수집하고, 상기 지식처리 장치로부터 제공되는 수집/전처리 지식을 이용하여 수집된 IoT/IoE 데이터의 지식 전처리 과정을 수행한 후 그 지식 전처리 결과데이터를 상기 기계학습 장치와 지식처리 장치로 제공하는 데이터 수집/전달장치; 및 상기 데이터 수집/전달장치로부터 제공된 지식 전처리 결과데이터와, 상기 지식처리 장치로부터 제공된 학습 지식을 제공받아와 지식기반의 학습을 수행한 후 학습 결과데이터를 상기 데이터 수집/전달장치와 지식처리 장치로 제공하는 기계학습 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 장치
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제 1항에 있어서, 상기 지식처리 장치는, 수집하고자 하는 IoT/IoE 데이터를 상기 데이터 수집/전달장치가 수집할 수 있도록, 지식베이스에 기저장된 수집/전처리 지식을 상기 데이터 수집/전달장치로 제공하고, 기계학습 장치의 지식기반 학습이 가능하도록 지식베이스에 기저장된 학습 지식을 상기 기계학습 장치로 제공하며, 상기 데이터 수집/전달 장치는 수집된 IoT/IoE 데이터에 대하여 기본 전처리만 수행하여 상기 지식처리 장치로 전송하고, 그에 대응되는 전처리 지식 데이터를 제공받고, 상기 지식처리 장치로부터 제공된 전처리 지식 데이터를 이용하여 수집된 IoT/IoE 데이터를 지식 전처리를 수행하며, 지식 전처리된 지식 전처리 결과데이터를 상기 지식처리 장치와 상기 기계학습 장치로 제공하고, 상기 지식처리 장치는 상기 데이터 수집/전달장치로부터 지식 전처리 결과데이터를 전송받고, 상기 데이터 수집/전달장치에 제공된 지식 전처리 결과 데이터를 확장하여 상기 지식베이스에 저장하며, 상기 기계학습 장치는 상기 데이터 수집/전달장치로부터 전처리 결과데이터와 상기 지식처리 장치로부터 제공받고, 그 전처리 지식 데이터와 학습 지식을 통해 자가학습 및 점증적 학습을 수행한 후 학습 결과데이터를 상기 지식처리 장치와 상기 데이터 수집/전달장치에 제공하고, 상기 지식처리 장치는 상기 기계학습 장치의 점증적 학습이 이루어진 후 상기 기계학습 장치로부터 제공되는 학습 결과데이터를 전송받고, 상기 기계학습 장치에 제공하였던 학습 지식을 확장하여 지식베이스에 저장하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 장치
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제 1항에 있어서, 상기 지식처리 장치와 연동된 지식베이스에는 지식 전처리 데이터, 기계학습 모델 정보, 하이퍼 파라미터 정보, 도메인 또는 서비스별 전문가에 의한 사전 지식 정보가 기 저장되는 것이 바람직하며, 상기 데이터 수집/전달장치는 IoT/IoE 데이터들을 수집하고, 기본 전처리만 수행된 IoT/IoE 데이터를 상기 지식처리 장치로 전송하고, 그에 대응되는 전처리 지식 데이터를 제공받으며, 상기 지식처리 장치로부터 제공된 전처리 지식 데이터를 이용하여 수집된 IoT/IoE 데이터의 지식 전처리를 수행하고, 그 수행 결과인 지식 전처리 결과데이터를 생성한 후 생성된 지식 전처리 결과데이터를 상기 지식처리 장치와 상기 기계학습 장치로 전달하며, 상기 기계학습 장치는 상기 데이터 수집/전달장치로부터 전처리 결과데이터를 제공받고, 상기 지식처리 장치로부터 학습 지식을 제공받으며, 그 전처리 지식 데이터와 학습 지식을 통해 자가학습을 포함하는 점증적 학습을 수행하고, 점증적 학습에 대한 결과인 학습 결과데이터를 상기 지식처리 장치와 상기 데이터 수집/전달장치에 제공하며, 상기 지식처리 장치는 상기 데이터 수집/전달장치로부터 제공되는 상기 지식 전처리 결과데이터를 이용하여 상기 데이터 수집/전달장치에 제공한 전처리 지식 데이터를 확장하여 지식베이스에 저장하고, 상기 기계학습 장치를 통해 제공되는 학습 결과데이터를 지식베이스에 저장하되, 상기 지식베이스에 기 저장된 하이퍼 파라미터 정보를 이용하여 학습 결과데이터를 하이퍼 파라미터 정보와 융합/생성/확장하고, 이를 기반으로 추론 및 새로운 지식을 발견하여 상기 지식베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 장치
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제 1항에 있어서, 상기 지식처리 장치는, 상기 데이터 수집/전달장치로부터 지식 전처리 결과데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 기계학습 장치로부터 학습 결과데이터를 수집하는 ML 수행결과 로딩부; 수집된 데이터에 대하여 시맨틱 변환 작업을 수행하는 시맨틱 변환부; 시맨틱 데이터 지식베이스저장기능을 통해 그 결과인 시맨틱 데이터를 지식베이스에 저장하는 시맨틱 정보 저장부; 저장된 지식베이스를 기반으로 사전에 추론 규칙을 로딩하는 추론규칙 로딩부; 로딩된 추론 규칙으로 추론하여 지식베이스를 자체 증강시키는 시맨틱 추론부; 상기 데이터 수집/전달장치와 기계학습 장치에서 각각 필요한 지식정보 검색을 요청하는지를 판단하는 지식 정보 검색 요청부; 상기 데이터 수집/전달장치와 기계학습 장치로부터 지식정보 검색이 요청되면, 검색 요청을 수행하는 검색 요청 수행부; 및 검색된 지식정보를 상기 데이터 수집/전달장치와 상기 기계학습 장치로 제공하는 검색 지식 전달부;를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 장치
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제 1항에 있어서, 상기 데이터 수집/전달장치는, 다양한 IoT 단말들로부터 IoT/IoE 데이터를 수집하여 기본 전처리를 수행하는 수집 데이터 기본 전처리부; 지식 전처리 수행에 필요한 전처리 지식 데이터를 수신하는 도메인 별 지식 정보 수신부; 전처리 지식 데이터를 통해 IoT/IoE 데이터의 지식 전처리를 수행하는 지식 기반 데이터 전처리부; 및 지식 전처리를 수행하여 생성된 전처리 지식 결과데이터를 지식처리 장치와 기계학습 장치에 전달하는 상기 전처리 결과 정보 전송부;를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 장치
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제 1항에 있어서, 상기 기계학습 장치는, 상기 데이터 수집/전달장치로부터 지식 전처리 결과데이터를 제공받고, 상기 지식처리 장치로부터 학습 지식을 제공받아 데이터 Cleaning, Integration, Selection and Preprocessing를 수행하는 ML 데이터 전처리부; 상기 지식처리 장치로부터 학습 지식에 의거하여 적용되는 도메인 또는 서비스, 데이터 특징 구성 등을 고려하여 추천 받은 최적의 알고리즘을 선택하는 ML 알고리즘 선택부; 선택한 알고리즘의 초기 하이퍼파라미터 및 파라미터 정보를 초기화하여 학습을 실행할 수 있도록 사전 준비작업을 수행하는 알고리즘 조정부;선택한 알고리즘으로 학습 모델을 생성하고, 본 발명장치 또는 사용자가 정의한 임계값에 따라 학습 모델을 갱신하는 ML 학습 수행부; 기계학습 모델에 의해 주어진 임계값 또는 멈춤 조건까지 학습이 완료되면, 학습결과에 대한 만족도를 체크하고, 그 결과가 만족되면 학습 결과와 기계학습에 이용된 명세정보 등을 상기 데이터 수집/전달장치와 상기 지식처리 장치로 제공하는 학습결과 만족도 판단부; 및 학습에 사용된 데이터와 학습결과 만족도를 상기 데이터 수집/전달장치에 보고하는 학습 결과 정보 제공부;를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 장치
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지식처리 장치가 데이터 수집부를 통해 데이터 수집/전달장치로부터 지식 전처리 결과데이터를 수집하는 단계; 상기 지식처리 장치가 ML 수행결과 로딩부를 통해 기계학습 장치로부터 학습 결과데이터를 수집하는 단계; 상기 지식처리 장치가 시맨틱 변환부를 통해 수집된 데이터에 대하여 시맨틱 변환 작업을 수행하는 단계; 상기 지식처리 장치가 시맨틱 데이터 지식베이스 저장기능을 통해 그 결과인 시맨틱 데이터를 지식베이스에 저장하는 단계; 상기 지식처리 장치가 추론규칙 로딩부를 통해 저장된 지식베이스를 기반으로 사전에 추론 규칙을 로딩하는 단계; 상기 지식처리 장치가 시맨틱 추론부를 통해 로딩된 추론 규칙으로 시맨틱 데이터를 추론하여 지식베이스에 자체 증강시키는 단계; 상기 지식처리 장치가 지식 정보 검색 요청부를 통해 상기 데이터 수집/전달장치와 상기 기계학습 장치에서 각각 필요한 지식정보 검색을 요청하는지를 판단하는 단계; 상기 판단단계에서 데이터 수집/전달장치와 기계학습 장치로부터 지식정보 검색이 요청되면, 상기 지식처리 장치가 검색 요청 수행부를 통해 검색 요청을 수행하는 단계; 및 상기 지식처리 장치가 검색 지식 전달부를 통해 검색된 지식정보를 상기 데이터 수집/전달장치와 상기 기계학습 장치로 제공하는 단계를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 방법
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제 7항에 있어서, 상기 데이터 수집/전달 장치가 수집 데이터 기본 전처리부를 통해 다양한 IoT 단말들로부터 IoT/IoE 데이터를 수집하여 기본 전처리를 수행단계; 상기 데이터 수집/전달 장치가 도메인 별 지식 정보 수신부를 통해 지식 전처리 수행에 필요한 전처리 지식 데이터를 수신하는 단계; 상기 데이터 수집/전달 장치가 지식 기반 데이터 전처리부를 통해 IoT/IoE 데이터의 지식 전처리를 수행하는 단계; 및 상기 데이터 수집/전달 장치가 전처리 결과 정보 전송부를 통해 지식 전처리를 수행하여 생성된 전처리 지식 결과데이터를 상기 지식처리 장치와 상기 기계학습 장치에 전달하는 단계;를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 방법
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제 7항에 있어서, 상기 기계학습 장치가 ML 데이터 전처리부를 통해 데이터 수집/전달장치로부터 지식 전처리 결과데이터를 제공받고, 상기 지식처리 장치로부터 학습 지식을 제공받아 데이터 클리닝, 통합, 선택 및 분석을 수행하는 단계; 상기 기계학습 장치가 ML 알고리즘 선택기능을 통해 상기 지식처리 장치로부터 학습 지식에 의거하여 적용되는 도메인 또는 서비스, 데이터 특징 구성 등을 고려하여 추천 받은 최적의 알고리즘을 선택하는 단계; 상기 기계학습 장치가 알고리즘 조정부를 통해 선택한 알고리즘의 초기 하이퍼 파라미터 및 파라미터 정보를 초기화하여 학습을 실행할 수 있도록 사전 준비작업을 수행하는 단계; 상기 기계학습 장치가 ML 학습 수행기능을 통해 선택한 알고리즘으로 학습 모델을 생성하고, 본 발명장치 또는 사용자가 정의한 임계값에 따라 학습 모델을 갱신하는 단계;를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 방법
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제 7항에 있어서, 상기 지식처리 장치는 사용자 단말이 상기 지식처리 장치에 지식 쿼리를 요청하면 그 쿼리에 대한 결과를 사용자 단말에 리턴하는 단계; 상기 지식처리 장치는 사용자 단말이 결과에 대한 케이스 적용 및 실행을 요구하면, 학습지식 장치에 학습지식 수행을 위한 학습 지식 중 케이스 정보를 전달하고, 상기 데이터 수집/전달 장치에는 케이스 적용 및 실행을 위한 데이터 전처리 지식을 전달하는 단계; 상기 데이터 수집/전달 장치가 케이스 적용/실행을 위한 데이터 전처리 지식을 기반으로 IoT/IoE 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 IoT/IoE 데이터를 지식처리 장치로 전달하는 단계; 상기 지식처리 장치는 수집한 IoT/IoE 데이터에 대하여 지식 변환 및 확장을 수행하는 단계; 상기 데이터 수집/전달 장치는 지식기반 데이터 전처리를 수행하고 상기 학습지식 장치로 지식기반 데이터 처리된 데이터를 제공하는 단계; 및 상기 학습지식 장치는 상기 데이터 수집/전달 장치로부터 전달받은 데이터를 분할한 후 학습을 수행하고, 학습된 결과 데이터를 상기 지식처리 장치로 전달하며, 학습 모델/결과를 통해 지식을 확장 변환하여 저장 관리하는 단계;를 포함하는 지식 증강을 위한 선순환 자가 학습 방법
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