| 1 |
1
시계열 데이터에 기초하여 학습된 인공신경망에 있어서,상기 인공신경망의 각 레이어 별로, 미리 정해진 조건을 만족하는 복수의 활성화 노드들을 탐색하는 단계;상기 인공신경망의 수용 영역(receptive field)에 기초하여, 상기 활성화 노드들을 입력 시계열 데이터에 매핑하여 복수의 서브 시퀀스들(sub-sequences)을 추출하는 단계; 및상기 서브 시퀀스들에 기초하여, 상기 활성화 노드를 상기 입력 시계열 데이터와 매핑하여 시각화(visualization)하는 단계를 포함하는 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 시각화하는 단계는상기 서브 시퀀스들을 클러스터링(clustering)하여 그룹화된 패턴을 생성하는 단계; 및상기 그룹화된 패턴을 이용하여, 상기 활성화 노드를 상기 입력 시계열 데이터와 매핑하여 시각화하는 단계를 포함하는 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 그룹화된 패턴을 생성하는 단계는최대 평균 불일치(MMD; maximum mean discrepancy) 알고리즘에 기초하여, 상기 서브 시퀀스들에 대응하는 프로토타입(prototype)을 결정하는 단계를 포함하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 그룹화된 패턴은상기 인공신경망의 출력과 가까운 레이어일수록 긴 시간 구간에 대응하는 패턴을 갖는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 5 |
5
제2항에 있어서,상기 시각화하는 단계는상기 그룹화된 패턴의 불확실성(uncertainty)을 획득하는 단계; 및상기 그룹화된 패턴 및 상기 불확실성 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 활성화 노드를 상기 입력 시계열 데이터와 매핑하여 시각화하는 단계를 포함하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 복수의 활성화 노드들을 탐색하는 단계는상기 인공신경망의 각 레이어를 구성하는 노드들 중에서, 액티베이션 값(activation value)이 미리 정해진 임계값 이상인 노드들을 상기 활성화 노드로 결정하는 단계를 포함하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 인공신경망은컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 포함하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 방법
|
| 8 |
8
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
| 9 |
9
시계열 데이터에 기초하여 학습된 인공신경망에 있어서,상기 인공신경망의 각 레이어 별로, 미리 정해진 조건을 만족하는 복수의 활성화 노드들을 탐색하고, 상기 인공신경망의 수용 영역(receptive field)에 기초하여, 상기 활성화 노드들을 입력 시계열 데이터에 매핑하여 복수의 서브 시퀀스들(sub-sequences)을 추출하고, 상기 서브 시퀀스들에 기초하여, 상기 활성화 노드를 상기 입력 시계열 데이터와 매핑하여 시각화(visualization)하는 프로세서를 포함하는 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 서브 시퀀스들을 클러스터링(clustering)하여 그룹화된 패턴을 생성하고, 상기 그룹화된 패턴을 이용하여, 상기 활성화 노드를 상기 입력 시계열 데이터와 매핑하여 시각화하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 프로세서는최대 평균 불일치(MMD; maximum mean discrepancy) 알고리즘에 기초하여, 상기 서브 시퀀스들에 대응하는 프로토타입(prototype)을 결정하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
| 12 |
12
제10항에 있어서,상기 그룹화된 패턴은상기 인공신경망의 출력과 가까운 레이어일수록 긴 시간 구간에 대응하는 패턴을 갖는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
| 13 |
13
제10항에 있어서,상기 프로세서는상기 그룹화된 패턴의 불확실성(uncertainty)을 획득하고, 상기 그룹화된 패턴 및 상기 불확실성 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 활성화 노드를 상기 입력 시계열 데이터와 매핑하여 시각화하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
| 14 |
14
제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 인공신경망의 각 레이어를 구성하는 노드들 중에서, 액티베이션 값(activation value)이 미리 정해진 임계값 이상인 노드들을 상기 활성화 노드로 결정하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
| 15 |
15
제9항에 있어서,상기 인공신경망은컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 포함하는, 시계열 데이터 기반의 인공신경망 설명 장치
|
