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저밀도 패리티 검사 부호를 활용한 고장 방지 능력을 갖춘 분산 기계 학습 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2020003655
  • 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 저밀도 패리티 검사 부호를 활용한 고장 방지 능력을 갖춘 분산 기계 학습 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 기계 학습 오류 복구 방법은 일꾼들(workers)로부터 계산 결과 값들을 수신하는 단계; 변수 노드들(variable nodes) 중 이레이저(erasure)의 변수 노드 및 상기 이레이저의 변수 노드와 연결된 검사 노드(check node)를 제거하는 단계; 검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 변수 노드들 중 오류 후보를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 오류 후보와 연결된 검사 노드에 연결된 변수 노드들 각각의 계산 결과 값에 기초하여 해당 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 11/10 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 11/10(2013.01) G06F 11/10(2013.01)
출원번호/일자 1020190035590 (2019.03.28)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2096737-0000 (2020.03.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200402) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.28)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 하정석 대전광역시 유성구
2 김대진 대전광역시 유성구
3 오경목 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 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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		 2019.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0317494-35
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.12.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.12.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0035309-10
5 등록결정서
Decision to grant		 2020.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0215816-45
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
일꾼들(workers)로부터 계산 결과 값들을 수신하는 단계;변수 노드들(variable nodes) 중 이레이저(erasure)의 변수 노드 및 상기 이레이저의 변수 노드와 연결된 검사 노드(check node)를 제거하는 단계;검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 변수 노드들 중 오류 후보를 결정하는 단계; 및상기 결정된 오류 후보와 연결된 검사 노드에 연결된 변수 노드들 각각의 계산 결과 값에 기초하여 해당 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정하는 단계를 포함하는 분산 기계 학습 오류 복구 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는상기 검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 상기 검사 노드들 각각에 대하여 상기 오류 후보를 감지하기 위한 제1 판정 값을 계산하고, 상기 검사 노드들 각각에 대해 계산된 제1 판정 값에 기초하여 상기 오류 노드를 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 결정하는 단계는상기 변수 노드들 각각에 대하여, 해당 변수 노드와 연결된 모든 검사 노드의 제1 판정 값이 미리 설정된 값인 경우 상기 해당 변수 노드를 오류 후보로 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 수정하는 단계는상기 결정된 오류 후보 중 하나의 오류 후보만을 포함하는 제1 검사 노드에 연결된 변수 노드들 각각의 계산 결과 값의 합이 미리 설정된 값이 되도록 상기 제1 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 제1 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정한 후 상기 결정하는 단계 내지 상기 수정하는 단계를 미리 설정된 일정 횟수만큼 반복 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 일정 횟수만큼 반복 수행한 후 상기 검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 이레이저 복호를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 방법
7 7
일꾼들(workers)로부터 계산 결과 값들을 수신하는 수신부;변수 노드들(variable nodes) 중 이레이저(erasure)의 변수 노드 및 상기 이레이저의 변수 노드와 연결된 검사 노드(check node)를 제거하고, 검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 변수 노드들 중 오류 후보를 결정하는 결정부; 및상기 결정된 오류 후보와 연결된 검사 노드에 연결된 변수 노드들 각각의 계산 결과 값에 기초하여 해당 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정하는 수정부를 포함하는 분산 기계 학습 오류 복구 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 결정부는상기 검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 상기 검사 노드들 각각에 대하여 상기 오류 후보를 감지하기 위한 제1 판정 값을 계산하고, 상기 검사 노드들 각각에 대해 계산된 제1 판정 값에 기초하여 상기 오류 노드를 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 결정부는상기 변수 노드들 각각에 대하여, 해당 변수 노드와 연결된 모든 검사 노드의 제1 판정 값이 미리 설정된 값인 경우 상기 해당 변수 노드를 오류 후보로 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 장치
10 10
제8항에 있어서,상기 수정부는상기 결정된 오류 후보 중 하나의 오류 후보만을 포함하는 제1 검사 노드에 연결된 변수 노드들 각각의 계산 결과 값의 합이 미리 설정된 값이 되도록 상기 제1 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 결정부와 상기 수정부는상기 제1 검사 노드와 연결된 오류 노드의 계산 결과 값을 수정한 후 오류 후보를 결정하고 오류 후보에 대한 계산 결과 값을 수정하는 과정을 미리 설정된 일정 횟수만큼 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 일정 횟수만큼 반복 수행한 후 상기 검사 노드들 각각에 연결된 변수 노드들의 계산 결과 값에 기초하여 이레이저 복호를 수행하는 복호부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 기계 학습 오류 복구 장치
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 이공분야기초연구사업 (EZBARO)차세대 반도체 메모리 저장장치를 위한 기계학습 기반의 적응형 신호처리 및 오류정정 기술(2018)