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유사도를 기반으로 하는 시계열 데이터 분류 정확도 향상 방법

유사도를 기반으로 하는 시계열 데이터 분류 정확도 향상 방법

  • 서강대학교 양지훈 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

각 유사도에 대한 가중치를 학습하여 최종 유사도를 얻고, 이를 기반으로 최적의 분류 모델을 선택하여 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 학습 방법에 관한 것임

기술개발배경

전이 학습은 기존 모델을 활용해 학습 비용과 시간을 줄이며, 특히 데이터가 부족한 시계열 분류에서 필수적이기 때문에 성능을 더 높일 필요가 있음

기술내용 및 차별성


 

비즈니스 아이디어


 

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