특허로 보호되는 기술 분류
- 학습용 데이터 셋 획득
- 데이터 전처리 방법
- 딥러닝 모델 구조 설계
- 학습 방법 선택
- 하드웨어 설계
- 딥러닝 응용
학습용 데이터 셋 획득
- 단순 공개 데이터셋은 특허 보호 불가
- 데이터 셋 획득 방법에 특이성이 있는 경우에 한하여 특허로 보호받을 수 있음
데이터 전처리 방법
- 학습용 데이터셋 노이즈 필터링, local minimum에 빠지지 않도록 정규화 수행.
- 종래 데이터 전처리 방법들을 응용 분야에 적합하게 변형해 사용하는 경우 (진보한 특징이 있으면) 특허 보호 가능
딥러닝 모델 구조 설계 및 학습 방법
- 특정 모델을 선택해서 학습했다는 내용은 특허로 보호받기 어려움
- 공개된 모델 구조를 변형하거나, 특정 문제를 해결하기 위해 복수의 모델을 결합하는 등과 같이 모델 구조에 특이성이 인정되어야 특허로 보호받을 수 있음
- 딥러닝 모델을 학습시키는 방법이 종래 기술과 차이가 있는 경우 특허로 보호받을 수 있음
하드웨어 설계
- 딥러닝 모델을 학습시키거나 학습이 완료된 딥러닝 모델을 이용해서 예측 값을 추론할 때 어떤 하드웨어를 사용할지에 대한 기술도 특허로 보호 가능
- 반도체 설계와 밀접한 관련
딥러닝 응용
- 어떤 학습 데이터를 이용해 어떤 모델을 학습시켜서 어느분야에 활용 → 어떤 기술적 효과가 발생한다는 등의 구체적 자료 제시
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