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홀로그램 기술 기반의 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템

  • 기술번호 : KST2018007738
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 발명은 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템은 입력 광학부, 콘볼루션 뉴럴 광학부, 홀로그램 뉴럴 광학부, 및 출력 광학부를 포함할 수 있다. 입력 광학부는 입력 데이터를 수신하여 제 1 광 정보로 변환하고, 콘볼루션 뉴럴 광학부는 상기 제 1 광 정보를 수신하여 특징 맵을 추출하고, 콘볼루션 커널 값의 변화를 학습하고, 홀로그램 뉴럴 광학부는 상기 특징 맵을 수신하여 연결 가중치의 변화를 학습하고, 그리고 출력 광학부는 상기 홀로그램 뉴런 광학부의 제 2 광 정보를 수신하여 출력 데이터를 생성할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/084(2013.01) G06N 3/084(2013.01) G06N 3/084(2013.01)
출원번호/일자 1020160165301 (2016.12.06)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0064884 (2018.06.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 채병규 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 고려 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)

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
2016.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2016-1196879-79
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번호 청구항
1 1
입력 데이터를 수신하여 제 1 광 정보로 변환하는 입력 광학부;상기 제 1 광 정보를 수신하여 특징 맵을 추출하고, 콘볼루션 커널 값의 변화를 학습하는 콘볼루션 뉴럴 광학부;상기 특징 맵을 수신하여 연결 가중치의 변화를 학습하는 홀로그램 뉴럴 광학부; 그리고상기 홀로그램 뉴런 광학부로부터 제 2 광 정보를 수신하여 출력 데이터를 생성하는 출력 광학부를 포함하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 입력 광학부는 뉴런 정보를 공간 광 변조기에 입력하여 가간섭성 평행광을 출력하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
3 3
제 1 항에 있어서,상기 콘볼루션 뉴럴 광학부는 제 1 및 제 2 푸리에 렌즈들을 포함하고, 그리고 상기 제 1 및 제 2 푸리에 렌즈들의 공통 초점면에 위치하여 광 정보를 저장 또는 삭제하는 공간 필터를 포함하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
4 4
제 3 항에 있어서,상기 콘볼루션 뉴럴 광학부는 상기 제 1 및 제 2 푸리에 렌즈들 각각의 다른 초점면에 위치하는 제 1 및 제 2 비선형 에탈론 패널들을 포함하고,상기 제 1 및 제 2 비선형 에탈론 패널들 및 상기 공간 필터는 하나의 콘볼루션 뉴럴 퍼셉트론을 형성하여 오류 역전파 알고리즘을 수행하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
5 5
제 4 항에 있어서,상기 제 1 광 정보는 상기 공간 필터를 통하여 비회절 빔 및 회절 빔으로 분리되고,상기 제 2 비선형 에탈론 패널은 상기 회절 빔을 반사하고,PCM(phase conjugate mirror)은 상기 비회절 빔을 반사하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
6 6
제 5 항에 있어서,상기 공간 필터는 상기 반사된 회절 빔 및 상기 반사된 비회절 빔에 의해 형성되는 간섭무늬를 기록하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
7 7
제 5 항에 있어서,상기 공간 필터는 목표 광 정보에 대한 오차를 포함하는 상기 반사된 회절 빔을 통하여 상기 콘볼루션 커널 값을 갱신하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
8 8
제 1 항에 있어서,상기 콘볼루션 뉴럴 광학부는 광학적으로 오류 역전파 알고리즘을 반복하여 상기 콘볼루션 커널 값을 순차적으로 갱신하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
9 9
제 1 항에 있어서,상기 홀로그램 뉴럴 광학부는 체적 홀로그램에 상기 연결 가중치를 기록하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
10 10
제 1 항에 있어서,상기 홀로그램 뉴럴 광학부는 비선형 에탈론 소자를 이용하여 상기 연결 가중치를 순차적으로 갱신하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
11 11
제 1 항에 있어서,상기 홀로그램 뉴럴 광학부는 제 1 및 제 2 비선형 에탈론 패널들 사이에 배치된 체적 홀로그램을 포함하고,상기 체적 홀로그램은 상기 제 2 비선형 에탈론 패널에 의해 반사된 회절 빔 및 PCM에 의해 반사된 비회절 빔의 간섭무늬를 기록하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
12 12
제 11 항에 있어서,상기 기록된 간섭무늬는 상기 연결 가중치이고,상기 홀로그램 뉴럴 광학부는 광학적으로 오류 역전파 알고리즘을 반복하여 상기 연결 가중치를 순차적으로 갱신하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
13 13
제 1 항에 있어서,상기 출력 광학부는 학습 과정의 경우 목표 광 정보를 설정하고, 상기 목표 광 정보와 상기 출력 데이터를 비교하여 오차 값을 계산하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
14 14
제 1 항에 있어서,상기 출력 광학부는 시험 과정의 경우 상기 출력 데이터를 출력하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
15 15
입력 데이터를 수신하여 제 1 광 정보로 변환하는 입력 광학부;상기 제 1 광 정보를 수신하여 복수의 특징 맵들을 추출하고, 콘볼루션 커널 값의 변화를 학습하는 콘볼루션 뉴럴 광학부;상기 특징 맵들을 수신하여 연결 가중치의 변화를 학습하는 홀로그램 뉴럴 광학부; 그리고상기 홀로그램 뉴럴 광학부로부터 제 2 광 정보를 수신하여 출력 데이터를 생성하는 출력 광학부를 포함하되,상기 콘볼루션 뉴럴 광학부는 복수의 콘볼루션 뉴럴 네트워크 층들을 포함하고, 상기 콘볼루션 뉴럴 네트워크 층들은 서로 다른 특징 맵들을 추출하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
16 16
제 15 항에 있어서,상기 콘볼루션 뉴럴 네트워크 층들 각각은 복수의 콘볼루션 뉴럴 단위 셀들을 포함하고,상기 콘볼루션 뉴럴 단위 셀들 각각은 서로 다른 공간 필터를 포함하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
17 17
제 16 항에 있어서,상기 콘볼루션 뉴럴 단위 셀들은 병렬로 조합되어 상기 특징 맵들을 추출하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
18 18
제 16 항에 있어서,상기 콘볼루션 뉴럴 광학부는 상기 콘볼루션 뉴럴 네트워크 층들 사이에서 광 정보를 전달하는 분광부를 포함하는 광학 콘볼루션 뉴럴 네트워크 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 지식경제부 한국산업기술평가관리원 산업원천기술개발사업 디지털 홀로그래픽 3D 디스플레이 및 기록 시스템 원천 기술 개발