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딥러닝을 이용한 지진 분류 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020006344
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 딥러닝을 이용한 지진 분류 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 시계열 원시 데이터로 구성되는 지진 샘플 데이터를 입력 받고, 상기 입력된 지진 샘플 데이터를 중심화(centering) 전처리하고, n개(n은 1이상의 자연수)의 콘볼루션 레이어를 통해 상기 전처리된 지진 샘플 데이터의 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징을 이용하여 상기 지진 샘플 데이터의 카테고리를 분류하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하되, 제1 내지 제n 콘볼루션 레이어 중 제2 내지 제n 콘볼루션 레이어는 1x1 콘볼루션 기반 병목 구조가 적용되는 딥러닝을 이용한 지진 분류 장치가 제공된다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01) G01V 1/30 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190151637 (2019.11.22)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0061307 (2020.06.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180146206   |   2018.11.23
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.22)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고한석 서울특별시 용산구
2 구본화 서울특별시 성북구
3 김승일 경기도 성남시 수정구
4 민정기 서울특별시 영등포구
5 김관태 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.11.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-1206246-83
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번호 청구항
1 1
딥러닝을 이용한 지진 분류 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 시계열 원시 데이터로 구성되는 지진 샘플 데이터를 입력 받고, 상기 입력된 지진 샘플 데이터를 중심화(centering) 전처리하고, n개(n은 1이상의 자연수)의 콘볼루션 레이어를 통해 상기 전처리된 지진 샘플 데이터의 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징을 이용하여 상기 지진 샘플 데이터의 카테고리를 분류하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하되, 제1 내지 제n 콘볼루션 레이어 중 제2 내지 제n 콘볼루션 레이어는 1x1 콘볼루션 기반 병목 구조가 적용되는 딥러닝을 이용한 지진 분류 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 제2 내지 제n 콘볼루션 레이어는 1x1, 3x1, 1x1 필터가 순차적으로 적용되는 딥러닝을 이용한 지진 분류 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 제1 내지 제n 콘볼루션 레이어에 의해 추출된 특징을 일괄 정규화하여 정규화된 특징 정보를 생성하고, 상기 정규화된 특징 정보에 대해 Relu 함수를 통해 비선형 매핑하고, fully-connected 레이어와 softmax를 통해 지진 샘플 데이터의 카테고리를 분류하는 딥러닝을 이용한 지진 분류 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 fully-connected 레이어에는 과대적합을 방지하기 위해 드랍아웃 정규화가 적용되는 딥러닝을 이용한 지진 분류 장치
5 5
프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 딥러닝을 이용한 지진 분류 방법으로서, 시계열 원시 데이터로 구성되는 지진 샘플 데이터를 입력 받는 단계; 상기 입력된 지진 샘플 데이터를 중심화(centering) 전처리하는 단계; n개(n은 1이상의 자연수)의 콘볼루션 레이어를 통해 상기 전처리된 지진 샘플 데이터의 특징을 추출하는 단계; 상기 추출된 특징을 이용하여 상기 지진 샘플 데이터의 카테고리를 분류하는 단계를 포함하되, 제1 내지 제n 콘볼루션 레이어 중 제2 내지 제n 콘볼루션 레이어는 1x1 콘볼루션 기반 병목 구조가 적용되는 딥러닝을 이용한 지진 분류 방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 기상청 고려대학교 산학협력단 기상씨앗기술개발사업 인공지능 기술 활용 지진감지업무 적용 기술 연구