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제로 임퓨테이션의 희소성 편향 보정을 통한 인공 신경망의 누락 데이터 처리 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022009094
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 희소성 정규화(Sparsity Normalization, SN)를 통해 가변 희소성 문제(Variable Sparsity Problem, VSP)를 해결하여 누락 데이터를 간단하면서도 효과적으로 처리할 수 있는 누락 데이터 처리 방법 및 시스템을 제공한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 5/02(2013.01)
출원번호/일자 1020200177368 (2020.12.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0087044 (2022.06.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.17)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양은호 대전광역시 유성구
2 이준영 대전광역시 유성구
3 이주혁 대전광역시 유성구
4 황성주 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
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-1374030-93
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 누락 데이터 처리 방법에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 복수의 입력 벡터 및 복수의 이진 마스크를 포함하는 제1 데이터셋 및 고정 상수를 입력받는 단계;상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 복수의 입력 벡터 각각에 대해 상기 이진 마스크 및 상기 고정 상수를 이용한 희소성 정규화를 적용하는 단계; 및상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 희소성 정규화가 적용된 복수의 입력 벡터를 포함하는 제2 데이터셋을 제공하는 단계를 포함하는 누락 데이터 처리 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 희소성 정규화를 적용하는 단계는,상기 복수의 입력 벡터 중 임의의 입력 벡터에 상기 고정 상수를 곱하고, 상기 임의의 입력 벡터에 대응하는 이진 마스크에 대응하는 벡터의 크기로 나누어 상기 임의의 입력 벡터에 희소성 정규화를 적용하는 것을 특징으로 하는 누락 데이터 처리 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 복수의 입력 벡터 각각의 좌표는 입력 벡터의 특징값 및 대응하는 이진 마스크간의 요소별 곱에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 누락 데이터 처리 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 복수의 이진 마스크 각각은 MCAR(Missing Completely At Random)이고, 다른 이진 마스크 또는 대응하는 입력 벡터의 특징값에 대해 독립적인 것을 특징으로 하는 누락 데이터 처리 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 복수의 이진 마스크 각각은 동일한 분포를 따르는 것을 특징으로 하는 누락 데이터 처리 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 고정 상수는 상기 복수의 이진 마스크 각각에 대응하는 벡터의 크기의 평균으로 계산되는 것을 특징으로 하는 누락 데이터 처리 방법
7 7
컴퓨터 장치와 결합되어 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
8 8
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
9 9
컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,복수의 입력 벡터 및 복수의 이진 마스크를 포함하는 제1 데이터셋 및 고정 상수를 입력받고,상기 복수의 입력 벡터 각각에 대해 상기 이진 마스크 및 상기 고정 상수를 이용한 희소성 정규화를 적용하고,상기 희소성 정규화가 적용된 복수의 입력 벡터를 포함하는 제2 데이터셋을 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,상기 복수의 입력 벡터 중 임의의 입력 벡터에 상기 고정 상수를 곱하고, 상기 임의의 입력 벡터에 대응하는 이진 마스크에 대응하는 벡터의 크기로 나누어 상기 임의의 입력 벡터에 희소성 정규화를 적용하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 복수의 입력 벡터 각각의 좌표는 입력 벡터의 특징값 및 대응하는 이진 마스크간의 요소별 곱에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
12 12
제9항에 있어서,상기 복수의 이진 마스크 각각은 MCAR(Missing Completely At Random)이고, 다른 이진 마스크 또는 대응하는 입력 벡터의 특징값에 대해 독립적인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
13 13
제9항에 있어서,상기 복수의 이진 마스크 각각은 동일한 분포를 따르는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
14 14
제9항에 있어서,상기 고정 상수는 상기 복수의 이진 마스크 각각에 대응하는 벡터의 크기의 평균으로 계산되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (통합EZ)뇌·인지 발달과정의 기초-영아단계 모사형 실세계 상호작용 경험 기반 객체 관련 개념의 기계학습 기술 개발(2020)