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재귀적 신경망에서 시계열 데이터의 데이터 누락 및 노이즈에 강건한 GRU 기반의 셀 구조 설계

  • 기술번호 : KST2019020991
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 예측하고자 하는 문제에 맞추어 시계열 데이터의 결측값 대치 및 노이즈 완화가 동시에 가능한 재귀적 인공 신경망 모델을 제공하는 것으로서, (a) 시계열 데이터에서 학습가능한 노이즈 완화 필터를 이용한 가중평균 방법으로 노이즈를 완화하는 단계, (b) 결측값을 대치하는 단계, (c) GRU연산을 통해 현재 시점에서 기억해야하는 정보를 잠재 상태 벡터에 저장하는 단계를 단일 셀 구조에 모두 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 재귀적 인공 신경망 모델을 구성함에 있어서, 상기 (a) 단계에서, 셀 구조 내에 포함된 노이즈 완화를 위한 가중치 파라미터가 재귀적 인공 신경망 모델을 예측 과제에 적합하도록 학습하는 과정에서, 과제에 최적화되도록 학습되는 것을 특징으로 한다. 상기와 같은 방법에 의하여, 별도의 전처리 없이 시계열 데이터의 결측값 대치 및 노이즈 완화를 동시에 수행하는 재귀적 인공 신경망 모델을 활용해, 다양한 기계학습 과제에 활용할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180048801 (2018.04.27)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0124846 (2019.11.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.05)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오혜연 대전광역시 유성구
2 박성준 대전광역시 유성구
3 박정국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.04.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0418552-42
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.05.03 수리 (Accepted) 4-1-2018-5079324-17
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.05.03 수리 (Accepted) 4-1-2018-5080345-01
4 보정요구서
Request for Amendment		 2018.05.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0068520-19
5 [출원서등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)		 2018.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0438874-07
6 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2019.04.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0379222-76
7 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-0417090-16
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.12.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1256105-60
10 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.12.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-1256112-80
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
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번호 청구항
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예측하고자 하는 문제에 맞추어 시계열 데이터의 결측값 대치 및 노이즈 완화가 동시에 가능한 재귀적 인공 신경망 모델을 제공하는 것에 있어서, (a) 시계열 데이터에서 학습가능한 노이즈 완화 필터를 이용한 가중평균 방법으로 노이즈를 완화하는 단계, (b) 결측값을 대치하는 단계, (c) GRU연산을 통해 현재 시점에서 기억해야하는 정보를 잠재 상태 벡터에 저장하는 단계를 단일 셀 구조에 모두 포함하는 것을 특징으로 하는 재귀적 인공 신경망 모형
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2019208998 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부(P71) 한국과학기술원 차세대정보·컴퓨팅기술개발(13111015015111001159401) 기계학습 기반 컨텍스트 연상 및 스마트 인터랙션 제안 기술 개발
2 과학기술정보통신부(P71) 한국과학기술원 개인기초연구(미래부)(13111015015112001234301) 개별 운전자의 운전패턴추론을 위한 순환형-합성곱 신경망 모형 알고리즘 개발