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인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020007930
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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 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치에 관한 것으로, 데이터와 라벨을 포함하는 실제 학습 데이터를 입력받는 실제 학습 데이터 처리부, 상기 라벨을 기초로 상기 데이터를 변형하여 적어도 하나의 가상 데이터를 생성하는 가상 학습 데이터 증강부 및 상기 실제 학습 데이터 및 상기 적어도 하나의 가상 데이터와 상기 라벨을 맵핑(mapping)한 가상 학습 데이터를 학습 데이터로서 저장하는 학습 데이터 수집부를 포함한다. 따라서, 본 발명은 데이터 증강 작업의 중복을 피하고 모델링 작업 서버의 부하를 감소시켜 궁극적으로는 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180147383 (2018.11.26)
출원인 국민대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0068050 (2020.06.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.26)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이경용 서울특별시 성북구
2 김준호 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2018.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-1177448-94
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0216803-20
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0415368-81
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.04.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0415350-60
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.08.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0585423-38
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.09.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1017242-36
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.09.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-1017251-47
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
데이터와 라벨을 포함하는 실제 학습 데이터를 입력받는 실제 학습 데이터 처리부;상기 라벨을 기초로 상기 데이터를 변형하여 적어도 하나의 가상 데이터를 생성하는 가상 학습 데이터 증강부; 및상기 실제 학습 데이터 및 상기 적어도 하나의 가상 데이터와 상기 라벨을 맵핑(mapping)한 가상 학습 데이터를 학습 데이터로서 저장하는 학습 데이터 수집부를 포함하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
2 2
제1항에 있어서,상기 학습 데이터 수집부와 상기 학습 데이터에서 필요한 만큼을 가져올 수 있도록 원격 호출기반으로 연결되고 상기 학습 데이터를 기초로 특정 목적을 위한 딥러닝을 수행하는 딥러닝 수행부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 가상 학습 데이터 증강부는각각은 상기 실제 학습 데이터의 입력을 검출하여 독자적인 데이터 증강 알고리즘을 통해 해당 가상 데이터를 생성하는 복수의 데이터 증강 모듈들을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
4 4
제3항에 있어서,상기 학습 데이터를 기초로 특정 목적을 위한 딥러닝을 수행하는 딥러닝 수행부를 더 포함하고,상기 딥러닝 수행부는상기 특정 목적에 따라 상기 독자적인 데이터 증강 알고리즘을 결정하여 해당 데이터 증강 모듈에 의해 생성된 가상 데이터를 가져오는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 딥러닝 수행부는상기 특정 목적에 따라 상기 독자적인 데이터 증강 알고리즘의 확률 분포를 결정하여 상기 확률 분포에 따른 가상 데이터를 가져오는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
6 6
제3항에 있어서, 상기 가상 학습 데이터 증강부는각각이 상기 해당 가상 데이터에 관해 기준 인공지능 알고리즘을 통한 데이터 유효성 검증을 수행하여 유효 가상 데이터를 결정하는 복수의 데이터 유효성 검증 모듈들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 가상 학습 데이터 증강부는상기 기준 인공지능 알고리즘을 해당 독자적인 데이터 증강 알고리즘에 따라 결정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
8 8
제3항에 있어서, 상기 복수의 데이터 증강 모듈들 각각은상기 독자적인 데이터 증강 알고리즘의 수행 과정에서 서버리스 컨테이너를 생성하여 상기 해당 가상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성장치
9 9
데이터와 라벨을 포함하는 실제 학습 데이터를 입력받는 실제 학습 데이터 처리단계;상기 라벨을 기초로 상기 데이터를 변형하여 적어도 하나의 가상 데이터를 생성하는 가상 학습 데이터 증강단계; 및상기 실제 학습 데이터 및 상기 적어도 하나의 가상 데이터와 상기 라벨을 맵핑한 가상 학습 데이터를 학습 데이터로서 저장하는 학습 데이터 수집단계를 포함하는 인공지능 수행을 위한 학습 데이터 생성방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 국민대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(정보화) (기반SW-창조씨앗2단계) 효율적인 빅데이터 분석을 위한 자율 자원 할당 클라우드 시스템 연구
2 과학기술정보통신부 국민대학교 신진연구지원사업 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용한 딥러닝 통합 작업 관리 시스템
3 문화체육관광부 한국과학기술연구원 문화기술연구개발 지능형 증강 인터랙션 기반의 식물원, 동물원의 디지털 체험관화 기술
4 교육부 국민대학교 기본연구지원사업 주변사각형 검출 기반 딥러닝 영상기반 모델링
5 과학기술정보통신부 국민대학교 융합분야(CRC) 모듈형 스마트 패션 플랫폼 연구센터