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딥 러닝을 이용한 클래스 분류 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022010326
  • 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 발명의 일 실시 예에 따른 클래스 분류 장치는 데이터에 대한 주성분 분석을 수행하여 중요 파라미터를 생성하는 주성분 분석부, 컨볼루션 신경망을 통해 상기 데이터를 하나 이상의 클래스로 분류하여 분류 데이터를 생성하는 분류부, 상기 중요 파라미터를 기준으로 상기 클래스별 군집화를 수행하여 군집을 생성하고, 각 상기 군집 간의 구분이 되는 경우, 상기 각 군집에 대한 클래스를 설정하여 학습하도록 하는 학습 데이터를 생성하는 군집화부 및 상기 학습 데이터에 따라 상기 컨볼루션 신경망을 학습시키는 학습부를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01) G06K 9/00 (2022.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 5/025(2013.01) G06V 40/172(2013.01)
출원번호/일자 1020200168148 (2020.12.04)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0079722 (2022.06.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.04)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이영숙 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지담 대한민국 경기도 성남시 분당구 대왕판교로***, A동 ***호(삼평동, 유스페이스*)

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		 2020.12.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-1313879-64
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-1321665-33
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번호 청구항
1 1
데이터에 대한 주성분 분석을 수행하여 중요 파라미터를 생성하는 주성분 분석부;컨볼루션 신경망을 통해 상기 데이터를 하나 이상의 클래스로 분류하여 분류 데이터를 생성하는 분류부;상기 중요 파라미터를 기준으로 클래스별 군집화를 수행하여 군집을 생성하고, 각 군집 간의 구분이 되는 경우, 상기 각 군집에 대한 클래스를 설정하여 학습하도록 하는 학습 데이터를 생성하는 군집화부; 및상기 학습 데이터에 따라 상기 컨볼루션 신경망을 학습시키는 학습부;를 포함하는 클래스 분류 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 군집화부는 각 상기 군집 간의 구분이 되지 않는 경우, 상기 분류 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 클래스 분류 장치
3 3
제2 항에 있어서, 상기 군집화부는 미리 지정된 기준에 따라 각 상기 군집 간의 구분이 되는 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 클래스 분류 장치
4 4
제1 항에 있어서, 상기 데이터는 동물의 얼굴을 포함하는 이미지이고, 상기 컨볼루션 신경망은 상기 데이터를 상기 동물의 종에 상응하는 클래스로 분류하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 클래스 분류 장치
5 5
클래스 분류 장치가 클래스를 분류하는 방법에 있어서,데이터에 대한 주성분 분석을 수행하여 중요 파라미터를 생성하는 단계;컨볼루션 신경망을 통해 상기 데이터를 하나 이상의 클래스로 분류하여 분류 데이터를 생성하는 단계;상기 중요 파라미터를 기준으로 클래스별 군집화를 수행하여 군집을 생성하고, 각 군집 간의 구분이 되는 경우, 상기 각 군집에 대한 클래스를 설정하여 학습하도록 하는 학습 데이터를 생성하는 단계; 및상기 학습 데이터에 따라 상기 컨볼루션 신경망을 학습시키는 단계;를 포함하는 클래스 분류 방법
6 6
제5 항에 있어서,각 상기 군집 간의 구분이 되지 않는 경우, 상기 분류 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클래스 분류 방법
7 7
제6 항에 있어서, 상기 중요 파라미터를 기준으로 상기 클래스별 군집화를 수행하여 군집을 생성하고, 각 상기 군집 간의 구분이 되는 경우, 상기 각 군집에 대한 클래스를 설정하여 학습하도록 하는 학습 데이터를 생성하는 단계는,미리 지정된 기준에 따라 각 상기 군집 간의 구분이 되는 여부를 판단하는 단계인 것을 특징으로 하는 클래스 분류 방법
8 8
제5 항에 있어서, 상기 데이터는 동물의 얼굴을 포함하는 이미지이고, 상기 컨볼루션 신경망은 상기 데이터를 상기 동물의 종에 상응하는 클래스로 분류하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 클래스 분류 방법
9 9
제5항 내지 8항 중 어느 하나의 클래스 분류 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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 교육부 동국대학교 개인기초연구(교육부)(R＆D) 딥러닝 기반 의인화동물캐릭터 마스킹 구현