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1. 发明专利

KR102239140B1 KR102239140B1 - Apparatus and method for generating and validating customized investment portfolios 有权
公开(公告)号：KR102239140B1
公开(公告)日：2021-04-12
申请号：KR1020200020674A
申请日：2020-02-19
申请人： 에셋플러스자산운용 주식회사
发明人： 박주성 , 이용제 , 신선
IPC分类号： G06Q40/06 , G06F3/023 , G06F3/16 , G06F16/9035 , G06F40/258 , G06N3/08
CPC分类号： G06Q40/06 , G06F16/9035 , G06F3/0233 , G06F3/167 , G06F40/258 , G06N3/08
摘要： 본 발명의 일 실시예에 따른, 맞춤형 투자 포트폴리오 생성 및 검증 방법에 있어서, (a) 사용자 단말로부터 투자 아이디어를 수신하는 단계; (b) 투자 아이디어에 대응되는 투자상품을 선정하고, 각 투자상품에 대한 투자자산 비율배분 방식을 선정하여 투자 포트폴리오를 생성하는 단계; (c) 과거 기간 및 소정의 기준에 따라, 투자 포트폴리오의 위험성 및 수익성을 검증하여, 투자 포트폴리오 생성결과 및 검증결과를 사용자 단말로 제공하는 단계; 및 (d) 사용자 단말의 요청에 따라, 투자 포트폴리오가 서버에 접속한 타 사용자 단말에게 노출되도록 설정하는 단계;를 포함한다.

2. 发明专利

KR102238472B1 KR102238472B1 - Method for correcting error and sensor system 有权
公开(公告)号：KR102238472B1
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：KR1020190044508A
申请日：2019-04-16
申请人： 광주과학기술원
发明人： 류제하 , 배유성 , 차백동 , 정대현
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/04
CPC分类号： G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 오차 보정 방법이 개시된다. 본 발명의 실시 예에 따른 오차 보정 방법은, 공간 센서가 공간 내 오브젝트의 포즈를 측정한 제1 측정값을 획득하는 단계, 정밀 센서가 상기 공간 내 상기 오브젝트의 포즈를 측정한 제2 측정값을 획득하는 단계, 및, 상기 공간 센서의 포즈의 측정 값, 상기 제1 측정값 및 상기 제1 측정값에 대응하는 제2 측정값을 이용하여 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계를 포함한다.

3. 发明专利

KR102236678B1 KR102236678B1 - Method and device for forecasting flood based on data analyzing 有权
公开(公告)号：KR102236678B1
公开(公告)日：2021-04-07
申请号：KR1020190098351A
申请日：2019-08-12
申请人： 한국수자원공사 , 경북대학교 산학협력단
发明人： 채효석 , 한건연 , 김현일
IPC分类号： G06Q50/26 , G06N3/08
CPC分类号： G06Q50/26 , G06N3/08
摘要： 본 발명에 따른 자료해석 기반 침수 예측 방법은 누적강우량 정보와 누적월류량 정보를 학습한 비선형 자기회귀(NARX: nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망을 통해 특정 지역의 하수관에 대한 누적월류량을 예측하는 단계; 강우 시나리오 및 실제 강우에 대한 2차원 침수지도 데이터를 자기조직화 지도(SOM: self organizing map) 인공신경망에 적용하여 2차원 침수지도 데이터를 도출하는 단계; 및 상기 누적월류량 및 상기 2차원 침수지도 데이터에 기반하여 상기 특정 지역의 침수 범위를 예측하는 단계를 포함하여 강우-유출-침수 데이터베이스를 통한 홍수 양상의 사전 파악 및 방재성능 향상을 위한 기초자료를 제공할 수 있는 효과가 있다.

4. 发明专利

KR20210038487A KR20210038487A - Image detection method, device, electronic device, storage medium, and program 审中-公开
公开(公告)号：KR20210038487A
公开(公告)日：2021-04-07
申请号：KR1020210036031A
申请日：2021-03-19
申请人： 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디.
发明人： 레이 쑨 , 빈 후 , 쓰웨 라오
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/08 , G06T7/90
CPC分类号： G06T7/0002 , G06N3/08 , G06T7/90 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30201
摘要： 본 출원은 영상 검측 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체, 및 프로그램을 개시하였으며, 인공지능, 딥러닝, 영상 처리 분야에 관한 것이다. 구체적인 실현방안은: 검측할 이미징 영상에 대해 채집 처리를 실행하여, 채집 영상을 획득하는 것; 검측 처리에 응답하여, 사전에 설정된 영상 검측 네트워크를 통하여 상기 채집 영상중의 목표 대상의 특징 데이터를 추출하는 것; 및 상기 목표 대상의 특징 데이터에 대하여, 상기 영상 검측 네트워크에 근거하여 적어도 이미징 내용 지표 및 컬러바 지표를 포함하는 다차원 검측을 진행하여, 검측 결과를 획득하는 것, 을 포함하며, 여기서, 상기 목표 대상은 이미징 내용과 컬러바를 포함하며, 상기 컬러바는 상기 이미징 내용과 관련되는 컬러 정보를 서술하는데 이용된다. 본 출원을 채용하면, 카메라 또는 카머신 등 채집 기기가 출력한 이미징 영상의 영상(이미징 내용 및 컬러) 검측의 검측 정밀도를 향상시킬 수 있다.

5. 发明专利

KR102236640B1 KR102236640B1 - Apparatus and method for random number generation based on reinforcement learning 有权
公开(公告)号：KR102236640B1
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：KR1020200141583A
申请日：2020-10-28
申请人： 주식회사 스파이스웨어
发明人： 김근진 , 김경민 , 박성주
IPC分类号： G06F7/58 , G06N3/04 , G06N3/08
CPC分类号： G06F7/588 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 강화 학습 기반의 난수 생성 장치 및 방법이 제공된다. 상기 방법은, 컴퓨터에 의해 실현되는 방법으로서, 컴퓨터에 의해 실현되는 방법으로서, 에이전트부를 통해 딥러닝 기반의 제1 모델을 기초로, 제1 난수를 생성하는 단계, 기 저장된 적어도 하나의 제2 난수 및 제1 난수 간의 각각의 유사도를 산출하는 단계, 상기 각각의 유사도에 기초하여 상기 에이전트의 제1 난수의 생성 행위에 관한 강화학습을 수행하는 단계 및 제1 난수를 메모리에 저장하는 단계를 포함하고, 상기 강화학습을 수행하는 단계는, 환경부를 통해 상기 에이전트부에 상기 각각의 유사도에 기초하여 보상을 제공한 후에, 상기 에이전트부가 제1 난수를 기초로, 제1 모델을 학습하도록 제어한다.

6. 发明专利

KR102235728B1 KR102235728B1 - Fault prediction apparatus and method of electric type side entrance door of electric train 有权
公开(公告)号：KR102235728B1
公开(公告)日：2021-04-05
申请号：KR1020190062709A
申请日：2019-05-28
申请人： 한국철도기술연구원
发明人： 한석윤 , 박기준 , 이호용
IPC分类号： G06Q50/30 , B61D19/02 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/10
CPC分类号： G06Q50/30 , B61D19/02 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/10
摘要： 전동차의 전기식 출입문 고장예측 장치가 개시된다. 전동차의 전기식 출입문 고장예측 장치는 출입문의 현재 상태에 대한 온-라인 데이터 및 상기 출입문의 과거 상태에 대한 오프-라인 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 상기 온-라인 데이터와 상기 오프-라인 데이터 각각을 전처리하는 전처리 모듈; 및 상기 출입문의 고장결함이나 원인 또는 잔존 수명을 진단 및 예측하기 위한 오프-라인 학습모델에 상기 전처리된 오프-라인 데이터를 적용하여 학습을 수행하고, 상기 학습된 오프-라인 학습모델에 상기 전처리된 온-라인 데이터를 적용하여 학습을 수행함으로써 상기 출입문의 고장 또는 수명에 대한 예측 결과를 생성하는 분석예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

7. 发明专利

KR102235712B1 KR102235712B1 - Concrete slump prediction system 有权
公开(公告)号：KR102235712B1
公开(公告)日：2021-04-05
申请号：KR1020200124930A
申请日：2020-09-25
申请人： 주식회사 삼표산업 , 주식회사 삼표
发明人： 박민용 , 임춘식 , 백현수 , 김목규
IPC分类号： G01N11/02 , G01N33/38 , G06F17/18 , G06N3/08 , H04N7/18
CPC分类号： G01N11/02 , G01N33/383 , G06F17/18 , G06N3/08 , H04N7/18
摘要： 본 발명은 콘크리트 믹싱 과정에서 취득 가능한 물리적 데이터인 콘크리트 믹서 감속기의 소요 전력을 매개로 프레시 콘크리트의 슬럼프 예측값을 도출하고, 인공지능 영상분석에 의한 슬럼프 예측값과 교차 검증이 이루어질 수 있도록 하는 콘크리트 슬럼프 예측 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 「콘크리트 믹서 감속기의 소요 전력을 측정하도록 구비된 전력계; 상기 전력계에서 측정된 전력을 믹싱 시간 경과별로 기록하는 데이터로거; 상기 데이터로거에 기록된 데이터 중 콘크리트 원료 투입 완료 후 일정 기간의 전력 데이터를 추출하여 전력 평균값을 도출하는 연산부; 및 상기 전력 평균값을 상기 믹서에서 배출된 프레시 콘크리트의 슬럼프 측정값과 매칭하여 x-y평면상의 좌표데이터로 저장하는 메모리부; 를 포함하며, 상기 연산부는 상기 메모리부에 저장된 다수의 좌표데이터를 회귀분석하여 회귀방정식을 도출하고, 신규 도출된 전력 평균값을 상기 회귀방정식에 대입하여 슬럼프 예측값을 도출하도록 구성된 콘크리트 슬럼프 예측 시스템」을 제공한다.

8. 发明专利

KR102235645B1 KR102235645B1 - Apparatus and method for determining a base station to perform energy harvesting in a multiple base station massive mimo system 有权
公开(公告)号：KR102235645B1
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：KR1020190135595A
申请日：2019-10-29
申请人： 서울대학교산학협력단
发明人： 심병효 , 주현규
IPC分类号： H04B7/0413 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02J50/80 , H04B17/30 , H04W88/08
CPC分类号： H04B7/0413 , G06N3/0454 , G06N3/08 , H02J50/80 , H04B17/30 , H04W88/08
摘要： 본 발명은 심층강화학습 모델을 이용하여, 다중 기지국 대용량 안테나 시스템에서 에너지 하베스팅을 수행할 기지국을 결정하는 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명에서는, 사용자 단말들 각각의 하향링크 채널 정보, 사용자 단말들 각각의 데이터 요구량 및 기지국들 각각의 전송 전력 조건을 이용하여 현재 상태를 생성하고, 현재 상태에 기초하여, 에너지 하베스팅을 수행할 기지국을 선택하는 행동을 결정할 수 있으며, 결정된 행동에 따른 사용자 단말들의 총 데이터 전송률을 보상으로 획득할 수 있다.
본 발명에서는 현재 상태, 행동 및 보상을 이용하여, 보상이 최대가 되도록 심층강화학습 모델을 학습하고, 학습된 심층강화학습 모델을 이용하여 에너지 하베스팅을 수행할 기지국을 결정할 수 있다.

9. 发明专利

KR102234097B1 KR102234097B1 - Image processing method and system for deep-learning 有权
公开(公告)号：KR102234097B1
公开(公告)日：2021-04-01
申请号：KR1020190086463A
申请日：2019-07-17
申请人： 부산대학교 산학협력단
发明人： 최윤호 , 고동현 , 최석환 , 신진명 , 황선진
IPC分类号： G06N3/08 , G06F21/62 , H04L9/08
CPC分类号： G06N3/08 , G06F21/6209 , H04L9/0861
摘要： 딥러닝을 위한 이미지 처리 방법 및 이미지 처리 시스템이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝을 위한 이미지 처리 방법은, 적어도 하나의 도형 이미지를 포함하는 이미지 데이터를, 데이터 포맷 변경에 의해, 벡터 이미지로 변환하는 단계와, 상기 벡터 이미지 내, 상기 도형 이미지의 포지션에 관한 적어도 하나의 제1 속성값을 선정된 암호화 기법에 따라 암호화 하는 단계와, 상기 암호화에 의해 변경되는 제2 속성값을 이용하여, 상기 이미지 데이터에 대한 비식별화 이미지를 구성하는 단계, 및 상기 비식별화 이미지를, 딥러닝 모델이 유지되는 클라우드 서버로 전달하여, 상기 클라우드 서버에 의한 상기 비식별화 이미지의 딥러닝 연산을 처리하는 단계를 포함한다.

10. 发明专利

KR102233739B1 KR102233739B1 - Walking robot posture control method using reinforcement learning and artificial neural network 有权
公开(公告)号：KR102233739B1
公开(公告)日：2021-03-31
申请号：KR1020190117375A
申请日：2019-09-24
申请人： 한국생산기술연구원
发明人： 안다운 , 이청화
IPC分类号： B25J9/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20
CPC分类号： B25J9/1679 , B25J9/161 , B25J9/162 , G06N20/20 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 본 발명의 일 실시 예는 자세 제어와 관련된 강화학습을 이용하여 학습데이터를 생성하고, 이와 같은 학습데이터를 인공신경망으로 학습함으로써, 복수 개의 다리가 설치된 보행 로봇의 자세 제어가 자동으로 수행되는 기술을 제공한다. 본 발명의 실시 예에 따른 강화학습과 인공신경망을 이용한 보행 로봇 자세 제어방법은, 보행 로봇이 서 있는 바닥부의 피치각(전후 기울기) 또는 롤각(좌우 기울기)이 변하는 경우, 몸체의 균형이 유지되도록 가변하는 상측관절과 하측관절 각각의 각도 파라미터를 설정하고, 정책 반복(Policy Iteration)을 통해 기존의 정책에서 최적 정책(Optimal Policy)이 도출되도록 강화학습(Reinforcement Learning)을 수행하는 제1단계; 노드(node)의 수를 조절하여, 강화학습에 의한 학습데이터인 기존학습데이터에 존재하고 상측관절과 하측관절을 각각 제어하는 각도 정보를 출력하는 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델인 제1인공신경망 모델을 복수 개 생성하는 제2단계; 기존학습데이터의 상황에 상이한 상황에 대한 학습데이터인 신규학습데이터를 학습한 제1인공신경망 모델은 제2-1인공신경망 모델과 제2-2인공신경망 모델로 나뉘어지는 제3단계; 제2-1인공신경망 모델과 제2-2인공신경망 모델 각각의 데이터와 기존학습데이터를 이용하여 제3인공신경망 모델을 생성하는 제4단계; 및 제3인공신경망 모델에 의한 데이터를 이용하여 자세 제어를 수행하는 제5단계;를 포함한다.

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