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한국어 서술형 수학 문제 해결을 위한 Graph-to-Tree 신경망 모델

한국어 서술형 수학 문제 해결을 위한 Graph-to-Tree 신경망 모델

  • 서강대학교 구명완 교수
  • 전자/전기
  • 협의
특허정보

기술완성도 개발상태 3/9

1 기초 이론/실험

연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계

2 실용목적의 아이디어, 특허 등 개념정립

실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립

3 연구실 규모 기본 성능 검증

연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
모델링/설계기술 확보

4 연구실 규모 부품/시스템 성능 평가

연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
실용화를 위한 핵심요소기술 확보

5 확정된 부품/시스템의 시제품 제작

개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발

6 시제품 성능 평가

경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
시작품 성능평가

7 시제품 신뢰성 평가

시작품의 신뢰성 평가
실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계

8 시제품 인증 및 표준화

일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
- 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등

9 사업화

본격적인 양산 및 사업화 단계

기술개요

한국어 수학 문제를 전처리하고 형태소 단위로 토큰화한, QuantityCell을 구축하고 이를 기반으로 QuantityCellGraphQuantityComparisonGraph를 생성하는 모델임

기술개발배경

대부분 기존 모델들은 영어 또는 중국어 데이터에 최적화되어 있으며, 한국어 데이터에 대한 연구를 수행하여 기술을 개발할 필요가 있음

기술내용 및 차별성


 

비즈니스 아이디어


 

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