# 의료 영상 분석용 인공지능 모델 학습 시 과적합 방지 방법 및 학습 데이터 일반화 방법 - 뷰노 특허 분석

최근 들어, 입력 패턴을 특정 그룹으로 분류하는 문제를 해결하는 방안으로 인간이 지니고 있는 효율적인 패턴 인식 방법을 실제 컴퓨터에 적용시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다.

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HOME / NEWS & INSIGHTS NEWS & INSIGHTS 의료 영상 분석용 인공지능 모델 학습 시 과적합 방지 방법 및 학습 데이터 일반화 방법 - 뷰노 특허 분석 최근 들어, 입력 패턴을 특정 그룹으로 분류하는 문제를 해결하는 방안으로 인간이 지니고 있는 효율적인 패턴 인식 방법을 실제 컴퓨터에 적용시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능 2023.06.13 게시 IPLEX 3분 읽기 최근 들어, 입력 패턴을 특정 그룹으로 분류하는 문제를 해결하는 방안으로 인간이 지니고 있는 효율적인 패턴 인식 방법을 실제 컴퓨터에 적용시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구 중 하나로 인간의 생물학적 신경 세포의 특성을 수학적 표현에 의해 모델링한 인공신경망(artificial neural network)에 대한 연구가 있다. 입력 패턴을 특정 그룹으로 분류하는 문제를 해결하기 위해, 인공신경망은 인간이 가지고 있는 학습이라는 능력을 모방한 알고리즘을 이용한다. 이 알고리즘을 통하여 인공신경망은 입력 패턴과 출력 패턴들 사이의 사상(mapping)을 생성해낼 수 있는데, 이를 인공신경망이 학습 능력이 있다고 표현한다. 또한, 인공신경망은 학습된 결과에 기초하여 학습에 이용되지 않았던 입력 패턴에 대하여 비교적 올바른 출력을 생성할 수 있는 일반화 능력을 가지고 있다. 이러한 인공신경망은 비교적 많은 레이어들을 포함하는데 많은 레이어들을 포함하는 큰 구조의 인공신경망을 학습시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 요구되고, 특정 학습 데이터에 과적합(overfitting)되지 않을 필요가 있다. 본 포스팅은 특정 학습 데이터에 과적합이 되지 않도록 데이터 일반화(data generalization)를 수행하는 방법과 관련된 특허 를 하나 설명하고자 한다. 뷰노의 특허 이다. [특허 내용] 이미지를 클릭하면 등록특허공보 전문을 확인할 수 있습니다. 일반적으로 MRI나 X-ray를 촬영하게 되면 실제 원본 데이터들은 사람이 예측할 수 없을 정도의 세밀한 데이터 값들을 가진다. 따라서 전체 데이터 값들 중 일부만 사용해서 뉴럴 네트워크가 식별하기 위한 이미지로 사용하게 된다. 본 특허 내용에 따르면, 전체 데이터 중에서 랜덤하게 일부 데이터만 뽑아서 추출된 데이터들로 재구성된 영상을 이용하여 뉴럴 네트워크를 학습 시킨다. 구체적으로 원본 데이터 내에서 어떤 데이터를 학습 데이터로 이용할지 결정할 때 데이터 추출 범위를 어떻게 설정할지에 대한 윈도우의 중심 값과 너비 값을 변경시키면서 학습 데이터를 결정 하게 된다. 정해진 특정 영역의 데이터만 뽑아내게 되면 뉴럴 네트워크가 해당 범위의 데이터에 대해서만 학습을 하게 되어 문제가 생길 수 있어 데이터를 뽑는 과정을 더 랜덤하게 만들어서 데이터 일반화를 수행하겠다는 것이 본 발명의 핵심 내용이다. 즉, 본 발명의 핵심 내용은 윈도우의 중심 값과 너비 값을 랜덤하게 변경시켜서 학습 데이터를 결정하겠다는 것이다. 본 특허 내용과 같이 윈도우 값을 변경하면서 학습 데이터를 획득하는 경우, 학습 데이터가 일반화될 수 있어 학습 효율이 향상된다. 이 글은 표시된 게시일을 기준으로 작성된 자료입니다. 개별 사안에 대한 검토는 상담을 통해 안내합니다. 관련 업무 상담 ↗ 전체 글 보기 TALK TO IPLEX 우리 기업에 맞는 IP 전략이 필요하다면 기술과 사업의 상황에 맞춰 필요한 업무를 함께 살펴봅니다. ↗ 상담 문의 최근 글 전립선암을 판정하는 인공지능의 후처리 방법 - 제이엘케이인스펙션 특허 분석 ↗ 이전 글 챗봇 학습용 데이터 가공 방법 - 인공지능 기반 자연어 처리 특허 분석 ↗ 함께 읽을 인사이트 인공지능 2026.10.01 AI가 잊는 방식까지 세밀하게, FiX 김용덕 변리사가 FiX의 특징별 망각 게이트, 수치 안정성과 캐시 설계, 실험 결과 및 적용 한계를 분석합니다. ↗ 본문 읽기 인공지능 2026.09.30 층의 정보를 다르게 읽는 MHAR 김용덕 변리사가 MHAR의 깊이 정보 선택 구조, 논문 실험 결과와 구현 비용을 살펴보고 기술적 구성과 효과를 분석합니다. ↗ 본문 읽기 인공지능 2026.09.28 [기고 소식] 클로드 Computer Use 특허 분석, AI는 어떻게 컴퓨터 사용법을 배울까? 김용덕 대표변리사의 클로드 Computer Use·AI 에이전트 특허 분석 칼럼이 인공지능신문(AI Times)에 게재되었습니다. ↗ 본문 읽기

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