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기계 학습을 이용한 자바스크립트 해석 엔진 테스트 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020004869
  • 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 기계 학습을 이용한 자바스크립트 해석 엔진 테스트 방법 및 장치가 개시된다. 자바스크립트 해석 엔진 테스트 방법은, 자바스크립트 파일을 순차적 데이터로 가공하는 단계; 상기 순차적 데이터를 학습하는 단계; 상기 순차적 데이터를 학습한 모델을 이용하여 새로운 자바스크립트 파일을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 자바스크립트 파일을 이용하여 자바스크립트 해석 엔진을 테스트하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 11/36 (2006.01.01) G06F 8/30 (2018.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC G06F 11/3696(2013.01) G06F 11/3696(2013.01) G06F 11/3696(2013.01) G06F 11/3696(2013.01)
출원번호/일자 1020180129843 (2018.10.29)
출원인 한국과학기술원, 엘아이지넥스원 주식회사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0052433 (2020.05.15) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.10.29)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
2 엘아이지넥스원 주식회사 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 손수엘 대전광역시 유성구
2 차상길 대전광역시 유성구
3 이수영 대전광역시 유성구
4 김인성 경기도 성남시 분당구
5 김태규 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 엘아이지넥스원 주식회사 경기도 용인시 기흥구
2 한국과학기술원 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		 2018.10.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-1066421-92
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2018.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-1146905-32
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5200925-99
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.12.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0905976-68
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.02.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0117632-28
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.02.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-0117630-37
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0429857-14
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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컴퓨터로 구현되는 자바스크립트 해석 엔진(JavaScript Interpretation Engine) 테스트 방법에 있어서,자바스크립트 파일을 순차적 데이터로 가공하는 단계;상기 순차적 데이터를 학습하는 단계;상기 순차적 데이터를 학습한 모델을 이용하여 새로운 자바스크립트 파일을 생성하는 단계; 및상기 생성된 자바스크립트 파일을 이용하여 자바스크립트 해석 엔진을 테스트하는 단계를 포함하며,상기 가공하는 단계는, 자바스크립트 코드를 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree)로 파싱하는 단계; 및 상기 추상 구문 트리를 추상 구문 트리 조각들로 분할하여 상기 추상 구문 트리 조각들의 순차적 데이터로 표현하는 단계를 포함하고,상기 표현하는 단계는, 각 추상 구문 트리의 깊이가 1이 되도록 분할하여 전위 순회(Preorder Traversal)하는 방식을 통해 상기 추상 구문 트리를 상기 추상 구문 트리 조각들의 순차적 데이터로 표현하며,상기 학습하는 단계는, 기계 학습의 일종인 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 상기 자바스크립트 코드의 특성을 자바스크립트 문법을 구성하는 비단말 기호(Nonterminal Symbols), 단말 기호(Terminal Symbols), 생성 규칙(Production Rules) 사이의 관계로 모델링하며,상기 모델은 상기 추상 구문 트리 조각들의 순차적 데이터를 학습한 언어 모델이며,상기 생성하는 단계는, 상기 모델을 이용하여 새로운 순차적 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 순차적 데이터를 다시 추상 구문 트리로 변환하여 최종 자바스크립트 파일을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 가공하는 단계는,상기 파싱하는 단계 이전에, 자바스크립트 파일의 변수들의 식별자를 정규화하는 단계를 더 포함하는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 방법
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삭제
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삭제
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삭제
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제1항에 있어서,상기 테스트하는 단계는,상기 생성된 자바스크립트 파일을 상기 자바스크립트 해석 엔진에서 실행시켜 상기 자바스크립트 해석 엔진을 크래쉬(crash) 내는 자바스크립트 파일을 상기 자바스크립트 해석 엔진이 크래쉬가 났을 때의 콜 스택(call stack)과 함께 저장하는 단계를 포함하는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 방법
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컴퓨터로 구현되는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 장치에 있어서,메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,자바스크립트 파일을 순차적 데이터로 가공하는 과정;상기 순차적 데이터를 학습하는 과정;상기 순차적 데이터를 학습한 모델을 이용하여 새로운 자바스크립트 파일을 생성하는 과정; 및상기 생성된 자바스크립트 파일을 이용하여 자바스크립트 해석 엔진을 테스트하는 과정을 처리하며,상기 가공하는 과정은, 자바스크립트 코드를 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree)로 파싱하는 과정, 및 상기 추상 구문 트리를 추상 구문 트리 조각들로 분할하여 상기 추상 구문 트리 조각들의 순차적 데이터로 표현하는 과정을 포함하고,상기 표현하는 과정은, 각 추상 구문 트리의 깊이가 1이 되도록 분할하여 전위 순회(Preorder Traversal)하는 방식을 통해 상기 추상 구문 트리를 상기 추상 구문 트리 조각들의 순차적 데이터로 표현하며,상기 학습하는 과정은, 기계 학습의 일종인 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 상기 자바스크립트 코드의 특성을 자바스크립트 문법을 구성하는 비단말 기호(Nonterminal Symbols), 단말 기호(Terminal Symbols), 생성 규칙(Production Rules) 사이의 관계로 모델링하며,상기 모델은 상기 추상 구문 트리 조각들의 순차적 데이터를 학습한 언어 모델이며,상기 생성하는 과정은, 상기 모델을 이용하여 새로운 순차적 데이터를 생성하고, 상기 생성된 순차적 데이터를 다시 추상 구문 트리로 변환하여 최종 자바스크립트 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 장치
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삭제
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제8항에 있어서,상기 가공하는 과정은,상기 파싱하는 과정 이전에, 자바스크립트 파일의 변수들의 식별자를 정규화하는 과정을 더 포함하는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 장치
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제8항에 있어서,상기 테스트하는 과정은,상기 생성된 자바스크립트 파일을 상기 자바스크립트 해석 엔진에서 실행시켜 상기 자바스크립트 해석 엔진을 크래쉬 내는 자바스크립트 파일을 상기 자바스크립트 해석 엔진이 크래쉬가 났을 때의 콜 스택과 함께 저장하는 단계를 포함하는 자바스크립트 해석 엔진 테스트 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.