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41. 发明授权

KR102414958B1 약물 모니터링 툴 有权
公开(公告)号：KR102414958B1
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：KR1020217033877
申请日：2018-01-23
IPC分类号： G16H20/10 , G16H10/60 , G16H50/30 , G16C20/30 , G16C20/90 , G16B50/00 , G16B40/00 , G09C5/00 , H04L9/06 , G06N7/00
摘要： 본개시내용의실시예들은약물모니터링툴에관한것이다. 약물모니터링툴은데이터수신기및 대화형사용자인터페이스를포함한다. 데이터수신기는환자의약동학적(PK) 프로파일을수신하도록구성된다. 대화형사용자인터페이스는환자의시변치료혈장단백질레벨을환자에게디스플레이하도록구성된다. 시변치료혈장단백질레벨은응고인자 VIII의투여량및 환자의 PK 프로파일에기초한다.

42. 发明授权

KR102413648B1 대상 건물의 에너지 운용 정책을 결정하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 有权
公开(公告)号：KR102413648B1
公开(公告)日：2022-06-27
申请号：KR1020200148917
申请日：2020-11-09
IPC分类号： G06Q50/06 , G05B15/00 , G06N20/00 , G06N7/00 , G06N3/08
摘要： 대상건물의에너지운용정책을결정하는장치는상기대상건물에대해기구축된시뮬레이션모델기반학습데이터에기초하여학습된딥러닝모델의미지파라미터와관련된복수의설정정보를복수의관리자단말로부터수신하는수신부, 기설정된알고리즘에기초하여상기복수의설정정보로부터상기미지파라미터에대한사전확률분포를추정하고, 상기추정된사전확률분포를베이지안기계학습모델에입력하여상기미지파라미터에대한사후확률분포를추정하는학습부, 상기추정된사후확률분포및 상기대상건물의에너지운용과관련된복수의제어기준에기초하여상기대상건물에대한에너지운용정책을결정하는에너지운용정책결정부를포함한다.

43. 发明授权

KR102411190B1 다중과제 학습에 근거하는 전체론적 학생 평가 프레임워크 有权
公开(公告)号：KR102411190B1
公开(公告)日：2022-06-22
申请号：KR1020210141504
申请日：2021-10-22
IPC分类号： G06N20/20 , G06N7/00 , G06Q50/20
摘要： 본명세서는전자기기가문제에대한사용자의점수를예측하기위한방법에있어서, DP-MTL(DP-Multi Tasking Learning) 모델을학습시키는단계; 상기 DP-MTL 모델을검증하는단계; 단말을통해, 상기사용자로부터상기문제와관련된보기선택정보를수신하는단계; 및상기보기선택정보에근거하여, 검증된상기 DP-MTL 모델을이용하여, 1) 상기사용자가상기문제를맞힐확률및 2) 사용자의상기문제와관련된점수를예측하는단계; 를포함하며, 상기 DP-MTL 모델은 1) 상기사용자의상기문제에대한정오답여부에대한정보, 2) 상기사용자가오답을선택한경우, 상기문제의보기중 어떠한오답을선택했는지에대한정보, 및 3) 상기사용자의지적수준(Skill level)에근거하여, 상기사용자의점수를예측하기위한모델일수 있다.

44. 发明公开

KR1020220077184A 베이지안 확률 및 폐쇄 패턴 마이닝 방식을 이용한 로그 이상 탐지 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램 有权
公开(公告)号：KR1020220077184A
公开(公告)日：2022-06-09
申请号：KR1020200164103
申请日：2020-11-30
IPC分类号： G06N7/00 , H04L9/40
摘要： 로그이상탐지시스템은, 하나이상의이벤트정보를포함하는로그데이터를수신하도록구성된입력모듈; 상기하나이상의이벤트정보를수치화된하나이상의벡터정보로변환하고, 상기하나이상의벡터정보사이의클래스당 변화도를이용하여분석대상데이터를생성하도록구성된선택모듈; 및상기분석대상데이터로부터이벤트의순차패턴으로정의되는규칙정보를추출하고, 상기규칙정보와미리설정된사전확률(prior probability)을이용하여상기분석대상데이터의이상여부에대한사후확률(posterior probability) 분포를포함하는탐지결과를생성하도록구성된추출모듈을포함한다. 상기로그이상탐지시스템의탐지모델은순차패턴을통해정의되는설명가능한규칙들과이러한규칙에근거한이상또는정상확률을제공하므로, 사용자는이를통하여해당규칙이얼마나판단에영향을끼쳤는지알 수있고판단의근거를파악할수 있으므로종래의머신러닝(machine learning) 또는딥러닝(deep learning) 기반의탐지기법의단점을해소할수 있다.

45. 发明授权

KR102397581B1 영상 인식 장치 및 방법 有权
公开(公告)号：KR102397581B1
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：KR1020200064978
申请日：2020-05-29
IPC分类号： G06N7/00 , G06N20/00
摘要： 영상인식장치및 방법이제공된다. 영상인식장치는, GT(Ground Truth)의객체정보에기초하여, 입력영상에대해스킵프레임액션을수행하고새로운객체를선택하는에이전트(agent); 및확률모델을이용하여스킵프레임액션에대한예측을수행하고, 예측결과에따라스킵프레임액션에대한리워드를결정하는인스펙터(inspector)를포함하되, 스킵프레임액션은, GT가가리키는이미지프레임을기준으로, 입력영상내에서전방또는후방으로프레임을스킵하는액션이고, 인스펙터는리워드에따라선택된스킵프레임액션에기초하여 GT를업데이트할수 있다.

46. 发明授权

KR102387886B1 인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 방법 및 장치 有权
公开(公告)号：KR102387886B1
公开(公告)日：2022-04-18
申请号：KR1020210155973
申请日：2021-11-12
IPC分类号： G06N5/02 , G06N20/20 , G06N7/00
摘要： 본발명은인공지능학습을위한클린라벨데이터정제방법및 장치에관한것으로서, 그인공지능학습을위한클린라벨데이터정제방법은, 복수의라벨중 어느하나를가지며클린라벨정제대상인입력데이터에대해, 입력데이터가복수의라벨각각을가질수 있는확률을출력하며, 입력데이터가갖는라벨의정확성을높이도록학습되는제1 기계학습(machine learning) 모형을생성하는단계; 상기제1 기계학습모형과동일한모형으로학습되는모형의은닉층이며, 상기입력데이터의특징을추출하는모형인제2 기계학습모형을생성하는단계; 상기라벨을갖는입력데이터들에대해상기제2 기계학습모형을이용하여특징을추출하여상기클린라벨정제대상인입력데이터와의유사도를측정하는단계; 측정된유사도중에서유사도가높은복수의입력데이터들을주변(neighbor) 데이터들로선정하는단계; 선정된주변데이터들각각에대해제1 기계학습모형을이용하여상기입력데이터의라벨을가질수 있는확률을점수로산출하는단계; 및산출된라벨의점수를이용하여상기입력데이터가클린라벨데이터인지판단하는단계를포함한다.

47. 发明公开

KR1020220046467A 기계 학습을 통한 심볼릭 실행의 탐색 공간 자동 축소 방법 审中-实审
公开(公告)号：KR1020220046467A
公开(公告)日：2022-04-14
申请号：KR1020210122949
申请日：2021-09-15
IPC分类号： G06F11/36 , G06N7/00
摘要： 심볼릭실행장치, 심볼릭실행방법및 심볼릭실행을위한확률분포갱신방법에관한것으로, 심볼릭실행장치는, 제1 확률분포및 제2 확률분포중 적어도하나를저장하는저장부및 상기제1 확률분포로부터가중치벡터를샘플링하여획득하고, 상기제2 확률분포로부터제거비율을샘플링하여획득하고, 적어도하나의후보상태로부터획득된적어도하나의특질벡터에상기가중치벡터를부가하여상기적어도하나의후보상태각각에대한점수를획득하고, 상기적어도하나의후보상태각각의점수및 상기제거비율을이용하여상기적어도하나의후보상태중에서제거대상상태를선정하는프로세서를포함할수 있다.

48. 发明授权

KR102382956B1 n-gram을 이용한 공유 콘텐츠 불법 유출 방지 시스템 및 그 방법 有权
公开(公告)号：KR102382956B1
公开(公告)日：2022-04-06
申请号：KR1020200158368
申请日：2020-11-24
IPC分类号： G06F21/10 , G06F16/16 , H04N7/14 , H04N21/274 , H04N21/235 , G06N7/00
摘要： 본발명은 n-gram을이용한공유콘텐츠불법유출방지시스템및 그방법에관한것으로서, 더욱상세하게는, 콘텐츠공유서비스를통해서제공되는원본콘텐츠데이터를전달받아, 기설정된분석알고리즘에적용하여원본정보를생성하는원본데이터처리부(100), 콘텐츠공유서비스를통해서상기원본콘텐츠데이터에의한제공되는공유콘텐츠데이터를전달받아, 상기공유콘텐츠데이터가제공되는동안임시저장되는데이터를감시하여, 감시결과에따라임시저장되는데이터를수집하여기설정된분석알고리즘에적용하여감시정보를생성하는공유데이터처리부(200) 및상기원본정보와감시정보를비교분석하여, 상기감시정보가상기원본정보에포함되는지여부를판단하여, 상기공유콘텐츠데이터의불법유출여부를판단하는유출방지부(300)를포함하여구성되는것을특징으로하는 n-gram을이용한공유콘텐츠불법유출방지시스템에관한것이다.

49. 发明授权

KR102342172B1 제작자 제공 콘텐츠 기반 인터랙티브 대화 애플리케이션 테일링 有权
公开(公告)号：KR102342172B1
公开(公告)日：2021-12-23
申请号：KR1020197036742
申请日：2018-10-03
IPC分类号： G06F40/35 , G06F40/216 , G06F40/253 , G06F40/295 , G06F9/451 , G06N20/00 , G06N3/00 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N7/00 , G10L15/18 , G10L13/027 , G10L15/22
摘要： 구현들은동적인터랙티브대화애플리케이션의맞춤형버전을실행하는것에관한것이며, 맞춤형버전은맞춤형버전의제작자가지정한구조화된콘텐츠에기초하여맞춤된다. 인터랙티브대화애플리케이션의맞춤형버전을실행하는것은비서애플리케이션의비서인터페이스를통해맞춤형버전에할당된호출문구및/또는맞춤형버전을식별하는다른사용자인터페이스입력을수신함에응답하여이루어질 수있다. 일부구현들에서, 동적인터랙티브대화애플리케이션의맞춤형버전은맞춤형버전의제작자에의해지정되고그리고/또는구조화된콘텐츠및/또는맞춤형버전을제작할때 제작자가제공한다른입력에기초하여예측되는페르소나값(들)으로실행된다. 일부구현들에서, 인터랙티브대화애플리케이션의맞춤형버전을제작할때 제작자가제공하는구조화된콘텐츠및/또는다른입력이맞춤형버전을인덱싱하는데이용된다.

50. 发明授权

KR102313215B1 특징 생성 기술을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치 및 방법 有权
公开(公告)号：KR102313215B1
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：KR1020190157416
申请日：2019-11-29
IPC分类号： G06N20/00 , G06N7/00
摘要： 본발명은결함분류기술에관한것으로서, 상세하게는데이터확대및 분류기능을일체화한딥러닝모델을구성함으로써적은양의데이터를사용해도제품결함의분류성능을향상시킬수 있는특징생성기술을이용한머신러닝기반결함분류장치및 방법에관한것이다. 이를위해, 본발명에따른특징생성기술을이용한머신러닝기반결함분류장치는제품영상으로부터특징값을추출하는특징추출부와, 상기특징값에대한확률분포에근거해기본특징값을샘플링하고기본특징값으로부터복수의특징값을샘플링하는특징샘플링부와, 상기샘플링된복수의특징값을입력받아심층신경망을통해분석하여제품결함분류를수행하는분류부를포함한다.

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