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협업 작업에서 시간적 관계를 활용한 트랜스포머 기반 활동 예측 방법

  • 기술번호 : KST2022022570
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 실시예에 따른 협업 작업에서 시간적 관계를 활용한 트랜스포머 기반 활동 예측 방법은, 협업 작업의 에피소드에 포함된 복수의 활동에 대한 복수의 튜플을 입력받고, 각 튜플과 이전 튜플 사이의 시간적 관계를 계산하는 단계; 임베딩 레이어에서 상기 각 튜플에 포함된 활동 세트 및 시간적 관계를 복수의 벡터로 변환하는 단계; 인코더에서 상기 복수의 벡터에 대한 복수회의 어텐션 과정을 수행하여 활동과 이전 활동 간의 관계를 학습하는 단계; 디코더에서 상기 복수의 벡터에 대한 복수회의 마스킹된 어텐션 과정 및 상기 인코더의 결과에 대한 어텐션 과정을 수행하여 예측할 활동과 이전 활동 간의 관계를 학습하는 단계; 및 상기 어텐션 과정에서 획득한 어텐션 값을 사용하여 다음 활동과 이의 현재 활동과의 시간적 관계를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 10/06 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06Q 10/10 (2022.01.01)
CPC G06Q 10/06375(2013.01) G06Q 10/04(2013.01) G06Q 10/103(2013.01) G06Q 10/0633(2013.01)
출원번호/일자 1020210066635 (2021.05.25)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0158963 (2022.12.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.31)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이동만 대전광역시 유성구
2 김현주 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

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		 2021.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2021-0598066-23
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
 2022.05.31 수리 (Accepted) 1-1-2022-0572692-21
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2022.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0584624-63
4 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2022.06.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2022.06.09 9-1-2022-0008206-91
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번호 청구항
1 1
협업 작업의 에피소드에 포함된 복수의 활동에 대한 복수의 튜플을 입력받고, 각 튜플과 이전 튜플 사이의 시간적 관계를 계산하는 단계;임베딩 레이어에서 상기 각 튜플에 포함된 활동 세트 및 시간적 관계를 복수의 벡터로 변환하는 단계;인코더에서 상기 복수의 벡터에 대한 복수회의 어텐션 과정을 수행하여 활동과 이전 활동 간의 관계를 학습하는 단계;디코더에서 상기 복수의 벡터에 대한 복수회의 마스킹된 어텐션 과정 및 상기 인코더의 결과에 대한 어텐션 과정을 수행하여 예측할 활동과 이전 활동 간의 관계를 학습하는 단계; 및상기 어텐션 과정에서 획득한 어텐션 값을 사용하여 다음 활동과 이의 현재 활동과의 시간적 관계를 예측하는 단계를 포함하는 협업 작업에서 시간적 관계를 활용한 트랜스포머 기반 활동 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 복수의 벡터로 변환하는 단계는,위치 인코딩 값을 각 벡터에 추가하여 상기 벡터 간의 순차적 관계를 표현하는 것을 특징으로 하는 협업 작업에서 시간적 관계를 활용한 트랜스포머 기반 활동 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 인코더 및 상기 디코더는 피드 포워드를 사용하고, 선형 활성화를 사용하여 활동 간의 시간적 관계를 보존하는 것을 특징으로 하는 협업 작업에서 시간적 관계를 활용한 트랜스포머 기반 활동 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 기술개발사업 (N01210160)(통합EZ)자가 학습 기반 Autonomic IoT 엣지 컴퓨팅 핵심 요소 기술 연구(2021년도)