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1. 发明授权

KR102482591B1 반도체 클린룸 파티클 제어에 필요한 환경데이터 특성변수 선정방법 有权
公开(公告)号：KR102482591B1
公开(公告)日：2022-12-29
申请号：KR1020210128399
申请日：2021-09-28
IPC分类号： H01L21/67 , G06F17/15
摘要： 본발명의반도체클린룸환경제어장치의파티클제어에필요한환경데이터특성변수선정방법은, 반도체클린룸의환경에대한제1 환경데이터내지제N 환경데이터를수집하고, 상기반도체클린룸의파티클농도에대한파티클데이터를수집하는단계; 상기파티클데이터로부터목적변수를획득하고, 상기제1 환경데이터내지제N 환경데이터로부터각 환경데이터에대응하는제1 특성변수내지제N 특성변수를획득하는단계; 상기제1 특성변수내지제N 특성변수각각에대하여, 제K 특성변수와상기목적변수간의상관계수를연산하고, 상기제K 특성변수간의상관계수를연산하는단계; 상기제1 특성변수내지제N 특성변수각각에대하여, 상기제K 특성변수와상기목적변수간의상관계수및 상기제K 특성변수간의상관계수를이용하여상기제K 특성변수의상기목적변수에대한영향도를연산하는단계; 및상기연산된제1 특성변수의목적변수영향도내지제N 특성변수의목적변수영향도간의순위를설정하고, 상기제1 특성변수내지제N 특성변수중에서선정된순위이상의영향도를갖는 M개의특성변수를선정하는단계를포함한다.

2. 发明授权

KR102472397B1 합성곱 신경망 모델에 포함된 합성곱 필터의 개수 조정을 통해 합성곱 연산의 효율을 향상시키기 위한 컴퓨팅 장치 및 그 동작 방법 有权
公开(公告)号：KR102472397B1
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：KR1020200046465
申请日：2020-04-17
IPC分类号： G06N3/063 , G06F17/15
摘要： 합성곱신경망모델에포함된합성곱필터의개수조정을통해합성곱연산의효율을향상시키기위한컴퓨팅장치및 그동작방법이개시된다. 본발명은기계학습이완료된합성곱신경망모델이구축되어있는컴퓨팅장치에서, 각합성곱계층에존재하는합성곱필터들중 합성곱연산에활용될합성곱필터의수를적절히조정함으로써, 컴퓨팅장치의연산시간을줄이고, 에너지효율을증가시킬수 있는기법에대한것이다.

3. 发明授权

KR102467203B1 뉴럴 네트워크 프로세서의 컨벌루션 연산 처리 방법 및 장치 有权
公开(公告)号：KR102467203B1
公开(公告)日：2022-11-16
申请号：KR1020220004142
申请日：2022-01-11
IPC分类号： G06N3/063 , G06N3/04 , G06F17/15
摘要： 본발명의일 실시예는, 뉴럴네트워크에있어서, 폭 x 높이 x 입력채널의형태로구성되는입력데이터와상기입력데이터의형태에대응되도록 K x K x 입력채널혹은 K x K(K는 1이상의정수)의형태로형성되는필터의컨벌루션연산을처리하여, 폭 x 높이 x 출력채널의형태로구성되는출력데이터를생성하도록구성되는컨벌루션연산처리장치로서, 상기입력데이터가저장된메모리에서연산기의단위데이터처리량보다많은데이터를갖는데이터군을순차적으로읽어오고상기데이터군을구성하는데이터중 적어도어느하나이상의데이터가상기컨벌루션연산에재사용되도록상기데이터군을상기연산기로제공하는페치유닛, 그리고, 하나이상의상기연산기를이용하여상기단위데이터처리량에맞춰상기데이터군을구성하는데이터와상기필터의컨벌루션연산을복수회수행하는연산유닛을포함하는컨벌루션연산처리장치를제공한다.

4. 发明授权

KR102442055B1 전자 장치 및 그 제어 방법 有权
公开(公告)号：KR102442055B1
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：KR1020170169668
申请日：2017-12-11
IPC分类号： G06N20/10 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F17/15
摘要： 전자장치가개시된다. 본전자장치는스토리지및 스토리지에저장된대상데이터에커널데이터가적용되는간격을나타내는스트라이드(stride) 정보에기초하여대상데이터및 커널데이터를컨볼루션(convolution) 연산하는프로세서를포함하며, 프로세서는제1 스트라이드정보에기초하여대상데이터를복수의서브데이터로분할하고, 제1 스트라이드정보와상이한제2 스트라이드정보에기초하여복수의서브데이터및 복수의서브데이터에각각대응되는복수의서브커널데이터를컨볼루션연산하며, 복수의연산결과를병합하고, 복수의서브커널데이터는제1 스트라이드정보에기초하여커널데이터가분할된데이터이며, 제2 스트라이드정보는대상데이터에커널데이터가적용되는간격이 1일수 있다.

5. 发明公开

KR1020220095091A 데이터 재사용을 통해 컨볼루션 연산 속도를 향상시킨 3차원 객체 인식 방법 및 장치 审中-实审
公开(公告)号：KR1020220095091A
公开(公告)日：2022-07-06
申请号：KR1020210112911
申请日：2021-08-26
IPC分类号： G06N3/063 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F17/15 , G06T7/20
摘要： 일실시예에따른데이터재사용을통해컨볼루션연산속도를향상시킨 3차원객체인식방법은, 센서로부터취득한 3차원공간에존재하는객체에대한포인트클라우드(point cloud) 데이터에대해복셀화(voxelization)를수행하여제1복셀데이터를생성하는제1복셀데이터생성단계, 상기복셀데이터에포함되어있는포인트들에대한특징정보를추출하여상기포인트들에대한특징정보를포함하고있는제2복셀데이터를생성하는제2복셀데이터생성단계, 커널(kernel)을이용하여상기제2복셀데이터에대해컨볼루션연산을수행하여특징맵(특징맵)을추출하는컨볼루션연산단계및 상기특징맵에서추출된정보를기초로상기객체에대한위치정보및 종류정보를추출하는객체정보추출단계를포함하고, 상기컨볼루션연산단계는, 상기커널과컨볼루션연산을수행하는상기제2복셀데이터의인풋포인트의위치정보, 상기커널의크기정보및 상기커널의스트라이드정보를기초로상기커널의오프셋(offset)들의컨볼루션연산순서를결정하는단계를포함할수 있다.

6. 发明公开

KR1020220076393A 순위정보 비교 시스템 및 방법 审中-实审
公开(公告)号：KR1020220076393A
公开(公告)日：2022-06-08
申请号：KR1020210168822
申请日：2021-11-30
IPC分类号： G06Q40/06 , G06F17/15 , G06Q40/04
摘要： 본발명은순위정보비교시스템및 방법에관한것으로, 복수의아이템에대한제1 순위정보및 제2 순위정보를수신하는순위정보수신부및 상기복수의아이템각각의상기제1 순위정보에다른순위및 상기제2 순위정보에따른순위의차이를나타내는함수값을계산하는함수값계산부를포함하고, 상기함수값계산부는상기제1 순위정보를기준으로, 높은순위의아이템의상기제1 순위정보에따른순위및 상기제2 순위정보에따른순위의차이에높은가중치를부여하도록상기함수값을계산할수 있다.

7. 发明授权

KR102401369B1 자가면역질환 진단을 위한 항핵항체 역가측정 방법 有权
公开(公告)号：KR102401369B1
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：KR1020200066472
申请日：2020-06-02
IPC分类号： G01N33/564 , G01N33/68 , G06F17/15
摘要： 본발명은자가면역질환진단을위한항핵항체역가측정방법에관한것이다. 본발명의자가면역질환진단을위한항핵항체역가측정방법은피검자로부터채혈된혈액중 항핵항체양성판정된혈청시험체를준비하고, 피검자의과거검사결과치를통한형광강도(FI) 값이나최종역가를고려하여상기혈청시험체의선별(1:80) 희석혈청과최소한의희석액개수를이용하고형광강도(FI) 값의선형기울기감소추세에기반하여최종역가를구함으로써, 종래연속희석시리즈또는단일-웰적정을이용한항핵항체검사대비정확도가우수하고, 비용이효율적이며신속한예측이가능하여, 자가면역질환진단에유효하다.

8. 发明授权

KR102358678B1 대규모 소셜 네트워크 분석 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 有权
公开(公告)号：KR102358678B1
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：KR1020210005074
申请日：2021-01-14
IPC分类号： G06Q50/00 , G06Q50/30 , G06F17/16 , G06F17/15
摘要： 대규모소셜네트워크분석방법및 이를수행하기위한장치가개시된다. 본발명의일 실시예에따른대규모소셜네트워크분석방법및 이를수행하기위한장치는, 하나이상의프로세서들, 및상기하나이상의프로세서들에의해실행되는하나이상의프로그램들을저장하는메모리를구비한컴퓨팅장치에서수행되는방법으로서, 특정네트워크에포함된복수의객체에대응되는복수의노드(node) 및복수의엣지(edge)를포함하는네트워크그래프를생성하는단계; 상기네트워크그래프의구조를기반으로상기각 노드에대응하는신호정보를추출하는단계; 및상기추출된신호정보에대한변환(transform)을수행하여상기네트워크그래프의각 노드에상기변환된신호정보를반영하는단계를포함한다.

9. 发明授权

KR102352102B1 인터리빙된 채널 데이터를 위한 구성가능한 컨볼루션 엔진 有权
公开(公告)号：KR102352102B1
公开(公告)日：2022-01-17
申请号：KR1020207025505
申请日：2018-03-06
IPC分类号： G06F17/15 , G06K9/00 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06T1/20 , G06T5/00 , G06T5/20
摘要： 실시예들은, 구성정보를수신하여, 컨볼루션, 및다양한포맷들의입력데이터를스트리밍하는것에대한다른심층기계학습동작들을수행하는구성가능한컨볼루션엔진에관한것이다. 컨볼루션엔진은입력데이터에컨볼루션커널들을적용함으로써값들의스트림을각각생성하는 2개의컨볼루션회로들을포함할수 있다. 값들의스트림은이미지데이터의하나이상의채널들을각각이한정할수 있다. 채널병합회로는선택된동작모드에따라각각의컨볼루션회로로부터의값들의스트림들을조합한다. 하나의모드에서, 컨볼루션회로들로부터의제1 및제2 스트림들은인터리빙된방식으로제1 및제2 스트림들의조합된채널들을갖는출력스트림으로병합된다. 다른모드에서, 제1 컨볼루션회로로부터의제1 스트림은제2 컨볼루션회로의입력에공급된다.

10. 发明授权

KR102293820B1 아날로그 배치 정규화 장치를 포함하는 신경망 학습 장치 有权
公开(公告)号：KR102293820B1
公开(公告)日：2021-08-25
申请号：KR1020190136351
申请日：2019-10-30
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/063 , G06F17/15
摘要： 신경망학습장치가개시된다. 다양한실시예에따른신경망학습장치는, 인공신경망모델학습을위한훈련데이터를입력하기위한입력부와, 훈련데이터를이용하여인공신경망모델을훈련시키는러닝프로세서를포함하고, 인공신경망모델은, 입력부로부터전달받은데이터에대응되는신호를전달받는복수의레이어들및, 복수의레이어들사이에배치되는적어도하나의배치정규화장치 (batch normalization device)를포함하고, 배치정규화장치는복수의레이어들중 제1 레이어로부터전달된제1 아날로그신호를합성곱처리하는저항메모리배열(RRAM array) 및저항메모리배열로부터합성곱처리된제2 아날로그신호를정규화하여제2 레이어로제3 아날로그신호를전달하는복수의능동소자를포함하는회로배열을포함하는것을특징으로한다.

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