KR101787611B1 - 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈 - Google Patents

Abstract

본 발명은 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 데이터를 처리하여 도출된 요소와 미리 정의된 조직의 미션 내 요소를 비교 및 평가하여 DNA 미션을 자가 조직하는 자가 조직 모듈; 상기 자가 조직된 DNA 미션을 이용하여, 딥 러닝 기반으로 학습할 수 있는 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성하는 자가 구성 모듈; 및 상기 자가 구성된 DNA 모델을 자가 학습하는 자가 학습 모듈을 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈에 따르면, 자가 적응 기술과 딥 러닝 기반의 학습 기술을 결합하여, DNA 미션을 자가 조직하고 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성함으로써, 상황을 이해해서 스스로 미션을 파악하고 모델을 만들어 상황을 해결하는 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있다.
또한, 본 발명은, 모듈 형태로 구현되어 다양한 시스템에 적용이 용이하고, 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 이용해 자가 적응 학습을 하므로, 학습 결과를 활용하여 상황 이해 및 스케줄링, 의사결정 및 예측, 추천 및 상황 조치 등에 다양하게 적용할 수 있다.

Description

딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈{SELF-ADAPTIVE LEARNING ENGINE MODULE BASED ON DEEP LEARNING}

본 발명은 학습 엔진 모듈에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈에 관한 것이다.

주어진 상황이나 진행되는 상황을 이해하고 분석해서 의사결정을 내리는 인간의 두뇌 메커니즘을 기술적으로 구현하기 위한 연구는 꾸준히 이루어지고 있다. 특히, 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지면서, 인공 신경망을 기반으로 한 딥 러닝(Deep Learning)을 통해서 AI 기술이 비약적으로 발전하고 있다.

또한, 소프트웨어 공학에서는, 더 나은 사용자 경험을 위하여 사용자와 기기의 상황을 파악하고 맞춤화 된 사용자 서비스를 제공하려는 자가 적응 기술에 대한 요구가 증가하고 있으며, 다양한 분야에 적용되고 있다.

그러나 이러한 딥 러닝 기반의 학습 기술이나 인공신경망과 소프트웨어 공학의 자가 적응 기술을 결합시킨 자가 적응 학습 관련 연구는 거의 진행된 바가 없는 실정이다.

특히, 기존의 인공 신경망 기술이나 자가 적응 기술 등은, 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 없기 때문에 비구조화된 데이터의 처리가 어려운 한계가 있으며, 개별적인 분야에 특화되어 개발됨으로써, 다양한 상황에 적용이 어렵고 효율적이지 못한 한계가 있다.

한편, 본 발명과 관련된 선행기술로서, 공개특허 제10-2012-0057319호(발명의 명칭: 다양한 환경에 적용 및 스마트 환경 구성을 위한 자기 적응이 가능한 지능형 센서 미들웨어 구조, 공개일자: 2012년 06월 05일), 공개특허 제10-1999-0044063호(발명의 명칭: 정보 통신망을 이용한 자가 적응 관리 서비스 제공 방법, 공개일자: 2001년 05월 07일) 등이 개시된 바 있다.

본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 자가 적응 기술과 딥 러닝 기반의 학습 기술을 결합하여, DNA 미션을 자가 조직하고 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성함으로써, 상황을 이해해서 스스로 미션을 파악하고 모델을 만들어 상황을 해결하는 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 모듈 형태로 구현되어 다양한 시스템에 적용이 용이하고, 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 이용해 자가 적응 학습을 하므로, 학습 결과를 활용하여 상황 이해 및 스케줄링, 의사결정 및 예측, 추천 및 상황 조치 등에 다양하게 적용할 수 있는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈은,

자가 적응 학습 엔진 모듈로서,

데이터를 처리하여 도출된 요소와 미리 정의된 조직의 미션 내 요소를 비교 및 평가하여 DNA 미션을 자가 조직하는 자가 조직 모듈;

상기 자가 조직된 DNA 미션을 이용하여, 딥 러닝 기반으로 학습할 수 있는 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성하는 자가 구성 모듈; 및

상기 자가 구성된 DNA 모델을 자가 학습하는 자가 학습 모듈을 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 자가 조직 모듈은,

미션 모듈의 합으로 구성되는 상기 DNA 미션을 자가 조직하며,

상기 미션 모듈은, 상기 데이터에서 추출된 요소(Elements)와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수일 수 있다.

더욱 바람직하게는, 상기 DNA 미션은,

조직의 블록(Blocks of Organization)과 체인(Chains)의 콤비네이션일 수 있다.

더욱 바람직하게는, 상기 DNA 미션은,

체인(Chains)의 콤비네이션으로 구성되는 특수 DNA 미션(Special DNA Mission)을 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 자가 조직 모듈은,

특정 시점에 조직의 DNA 미션이 변경되는 경우, 특정 시점에 조직 구성원에 대한 미션이 변경 또는 구성원 자체가 변경되는 경우, 및 시간의 흐름에 따라 요소가 미리 정해진 한계값을 초과하는 경우에, 상기 조직의 블록 및 체인 중 적어도 하나를 변경하여 시간에 따라 변화하는 DNA 미션을 자가 조직할 수 있다.

바람직하게는, 상기 자가 구성 모듈은,

기능적 하위 모델(Functional Submodel)의 합으로 구성되는 상기 DNA 모델을 자가 구성하며,

상기 기능적 하위 모델은, 상기 데이터에서 추출된 요소(Elements)와 사고 시퀀스(Sequences of Thought)의 함수일 수 있다.

더욱 바람직하게는, 상기 DNA 모델은,

기능 블록(Blocks of Function)과 체인(Chains)의 콤비네이션일 수 있다.

본 발명에서 제안하고 있는 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈에 따르면, 자가 적응 기술과 딥 러닝 기반의 학습 기술을 결합하여, DNA 미션을 자가 조직하고 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성함으로써, 상황을 이해해서 스스로 미션을 파악하고 모델을 만들어 상황을 해결하는 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있다.

또한, 본 발명은, 모듈 형태로 구현되어 다양한 시스템에 적용이 용이하고, 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 이용해 자가 적응 학습을 하므로, 학습 결과를 활용하여 상황 이해 및 스케줄링, 의사결정 및 예측, 추천 및 상황 조치 등에 다양하게 적용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈을 포함하는 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 기술을 이용한 인공지능 플랫폼의 전체 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈의 자가 조직 모듈에서, 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용하여 DNA 미션을 자가 조직하는 방법을 예를 들어 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈의 자가 조직 모듈에서, 시간의 흐름에 따라 DNA 미션을 구성하는 방법을 예를 들어 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈의 자가 구성 모듈에서, 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용하여 DNA 모델을 자가 구성하는 방법을 예를 들어 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈의 기본 구조를 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈의 심볼을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈의 구성을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈의 개념을 도식화한 도면.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈에서, 블록체인 활성화부의 세부적인 구성을 도시한 도면.
도 10 및 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈에서, DNA 미션을 자가 조직하는 세부적인 과정을 예를 들어 도시한 도면.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈의 기본 구조를 도시한 도면.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈의 심볼을 도시한 도면.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈에 의해 구성되는 DNA 모델의 구조를 도시한 도면.
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈의 구성을 도시한 도면.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈에서, DNA 모델을 구성하는 기능적 하위 모델의 개수 구성을 예를 들어 도시한 도면.
도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈에서, 하위 모델 구성부의 세부적인 구성을 도시한 도면.
도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈에서, 레이어 결정부가 레이어 개수를 정하는 방법을 예를 들어 도시한 도면.
도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈에서, 노드 결정부가 노드 개수를 정하는 방법을 예를 들어 도시한 도면.
도 20은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈이 DNA 모델을 구성하는 과정을 예를 들어 도시한 도면.
도 21은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈의 기본 구조를 도시한 도면.
도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈의 심볼을 도시한 도면.
도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈의 구성을 도시한 도면.
도 24는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 체인 학습 및 블록 학습을 각각 도시한 도면.
도 25는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 훈련된 DNA 모델의 자가 학습 과정을 예를 들어 도시한 도면.
도 26은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 블록 학습부의 세부적인 구성을 도시한 도면.
도 27은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 수용적 블록 학습부의 학습 개념을 도시한 도면.
도 28은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 수용적 블록 학습부의 학습 과정을 예를 들어 도시한 도면.
도 29는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 반응적 블록 학습부의 학습 개념을 도시한 도면.
도 30은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈에서, 반응적 블록 학습부의 학습 과정을 예를 들어 도시한 도면.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

본 발명은, 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현하기 위하여, 인간 뇌의 뉴런에서 이루어지는 판단이나 생각 등이 시작 뉴런과 그 시작 뉴런을 중심으로 한 주변 뉴런 사이에서 뉴런과 뉴런 간의 연결에 의해 이루어진다는 가정을 기반으로 할 수 있다. 활성화 된 뉴런을 포함하는 일정 부분을 블록, 뉴런과 뉴런 간의 연결을 체인으로 보고, 블록과 체인의 조합 즉, 뉴로블록체인 콤비네이션을 통해 인간의 두뇌에서 미션을 자가 조직하고 모델을 자가 구성하여 해결하는 과정을 구현할 수 있다.

본 발명에서는, 이와 같은 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용하여, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습을 통한 인공지능 플랫폼을 구현하여 이를 활용할 수 있다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공지능 플랫폼은, 인간의 옆에서 인간과 더불어 지내면서(로봇이나 차량 등 스스로 움직일 수 있는 형태) 또는 인간 곁에서(인간 몸에 부착하거나 가지고 다닐 수 있는 물건 등의 형태) 인간의 생활이나 행동이나 사고를 모방하거나 학습하는 것, 또한 인간에게 주어지거나 맡겨진 임무 등을 수행하면서 주어진 상황이나 행동 등을 실시간으로 학습하는 것, 이렇게 해서 인간이 수행해야 될 임무(미션)를 인간의 옆에서 실시간으로 지속적으로 보조하거나 지원하는 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있다.

보다 구체적으로는, 비닐하우스에서의 농작물 재배, 가두리 양식장에서의 어류 양식, 학교에서의 학생 교육 등과 같이 기간이 일정 정도 지나야 효과가 발휘되는 분야, 심해나 우주 탐사, 산불 방지, 조류독감이나 구제역 방지, 군의 전투 등과 같이 상황이 불확실하거나 부정확한 분야, 통신망이나 네트워크상에서 상주하면서 사이버 공격이나 침해 발생 시 분석 및 학습하고 이를 기반으로 향후 발생 가능한 사이버 공격이나 침해를 예방하고 대응하는 분야 등에 적용이 가능하다.

본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 기술을 이용한 인공지능 플랫폼은, 기존의 인공지능과 같이 특정 목적을 위해 개발된 알고리즘과 그 특정 목적과 관련된 빅데이터를 이용해 인간에 의해 사전에 연구실 등에서만 학습한 후 현장이나 실전에 투입시키는 방식이 아닌, 빅데이터가 없어도 가능할 정도의 간단한 사전 학습을 시킨 후 현장에 투입하여, 보조(지원)해야 될 인간의 옆에서 같이 임무를 수행하면서 지속적으로 실시간으로 학습할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)을 포함하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 기술을 이용한 인공지능 플랫폼의 전체 구성을 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 기술을 이용한 인공지능 플랫폼은, 전처리기(10), 및 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)을 포함하여 구성될 수 있다.

즉, 본 발명에서는, 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 전처리기(10)에서 처리하여 요소를 도출하고, 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)에서 요소를 이용해 자가 적응 학습을 할 수 있으며, 다양한 상황에 맞는 시스템을 맞춤식으로 제공할 수 있다.

이하에서는, 도 1을 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 기술을 이용한 인공지능 플랫폼을 구성하는 각 구성요소에 대하여 상세히 설명하도록 한다.

전처리기(10)는, 입력 데이터를 처리하여 요소(Elements)를 도출할 수 있다. 즉, 전처리기(10)는 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 포함하는 입력 데이터로부터 추후 상세히 설명할 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 입력 정보인 요소를 도출할 수 있다. 전처리기(10)는, 텍스트 변환 모듈(11), 정보 추출 모듈(12) 및 요소 도출 모듈(13)을 포함하여 구성될 수 있다.

텍스트 변환 모듈(11)은, 입력 데이터 중 텍스트를 제외한 비구조화된 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다(Text Conversion). 특히, 텍스트 변환 모듈(11)은, 이미지, 영상, 음성을 포함하는 텍스트를 제외한 비구조화된 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

정보 추출 모듈(12)은, 텍스트 변환 모듈(11)에서 변환된 텍스트 데이터로부터 정보를 추출할 수 있다(Information Extraction). 또한, 정보 추출 모듈(12)은, 텍스트 변환 모듈(11)에서의 변환 대상이 아닌, 텍스트 형태의 입력 데이터로부터도 필요한 정보를 추출할 수 있다.

요소 도출 모듈(13)은, 추출된 정보로부터 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)에 입력될 요소를 도출할 수 있다(Element Identification & Elicitation).

자가 적응 학습 엔진 모듈(20)은, 전처리기(10)에서 도출된 요소를 이용하여 DNA 미션(DNA Mission)을 자가 조직하고, 자가 조직된 DNA 미션을 이용하여 딥 러닝 기반의 인공신경망 DNA 모델(DNA Model)을 자가 구성하며, 자가 구성된 DNA 모델을 학습시킬 수 있다. 본 발명은, 자가 적응 기술과 딥 러닝 기반의 학습 기술을 결합하여, DNA 미션을 자가 조직하고 DNA 모델을 자가 구성하는 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)을 포함함으로써, 상황을 이해해서 스스로 미션을 파악하고 모델을 만들어 상황을 해결하는 인간 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)은, 자가 조직 모듈(100), 자가 구성 모듈(200) 및 자가 학습 모듈(300)을 포함하여 구성될 수 있다.

자가 조직 모듈(100)은, 데이터를 처리하여 DNA 미션을 자가 조직(Self-Organization)할 수 있다. 즉, 자가 조직 모듈(100)은, 전처리기(10)에서 도출된 요소를 이용하여 DNA 미션을 자가 조직할 수 있는데, 보다 구체적으로는, 자가 조직 모듈(100)은, 시간의 흐름에 따라 입력되는 요소와 미리 정의된 조직의 미션 내 요소를 비교 및 평가하여, 시간의 흐름에 따라 변화하는 DNA 미션을 스스로 조직해서 생성할 수 있다. 여기에서, 미션은 미리 정의된 조직의 미션이고, DNA 미션은 본 발명의 자가 조직 모듈(100)이 자가 조직하는 미션으로 서로 상이하다.

한편, 자가 조직 모듈(100)이 조직하는 DNA 미션은, 조직의 블록(Blocks of Organization)과 체인(Chains)의 콤비네이션일 수 있다. 즉, 자가 조직 모듈(100)은, 뉴로블록체인 콤비네이션(Block Chain Combination) 기술을 이용하여, 조직의 블록과 체인을 조합하여 DNA 미션을 조직할 수 있다. 또한, 실시예에 따라서는, DNA 미션은, 체인(Chains)의 콤비네이션으로 구성되는 특수 DNA 미션(Special DNA Mission)을 포함할 수 있다.

또한, DNA 미션은, 미션 모듈의 합으로 구성될 수 있으며, 미션 모듈은 전처리기(10)로부터 전달받은 요소와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수일 수 있다. 이때, 조직 구성원의 포지션은 미리 정해질 수 있다.

본 발명에서는, 구현된 인공지능 플랫폼이 인간의 임무(미션)를 지원하도록 하기 위하여, 인간이 속해있는 조직(학교, 가정, 정부, 기관, 기업, 전투부대 등), 조직 내에서 미션을 수행하는 구성원, 및 그 구성원이 속해있거나 위치해있는 구성원의 포지션(위치 또는 직위)을 고려할 수 있다. 이러한 조직은 보통 계층형 트리 구조의 형태를 띠고 있으며, 계층형 트리 구조에서는 노드와 노드 간 연결(즉, 조직 구성원의 포지션과 포지션 간 연결(체인))이 되어 있고, 이를 조직 전체로 확장해보면 일정 트리 구조(블록)로 구성된 그룹(조직 내 부서)간의 연결 즉, 체인으로 볼 수 있다.

따라서, 자가 조직 모듈(100)에서 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 이용할 때, 체인이란 조직 구성원의 포지션과 포지션 간 연결 그리고 일정한 조직 구성원을 가진 조직 내 그룹들 간 연결이고, 조직의 블록이란 일정한 조직 구성원의 포지션과 포지션이 서로 연결되어 모여 있는 그룹으로 하나의 조직이 하나의 블록으로 구성되거나 또는 하나의 조직이 여러 개의 블록으로 구성될 수 있다.

예를 들어, 학교가 조직(Organization)이고, 학교 내 인원들(교장, 교감, 교사, 학생 등)이 조직의 구성원이 되고, 교장, 교사, 학생 등은 조직 구성원의 포지션(위치나 직위)이 될 수 있다. 그리고, 학교라는 조직의 교장, 교감, 교사 등에게 주어진 미션은 학생들을 가르치는 것이고, 학생들에게 주어진 미션은 배우는 것일 수 있다. 이와 같이 가르치거나 배우는 미션은 교장, 교감, 교사, 학생들이 연결되는 체인으로 구성될 수 있다.

또한, 위와 같은 예에서, 학교에 교장실, 교무실 및 3개의 학급이 있고, 이들 각각이 미션의 수행을 위해 서로 다른 하위 임무를 가지고 구성되어 있다면, 이 조직의 블록은 5개가 될 수 있다. 다만, 학교를 하나의 임무를 수행하는 조직으로만 간주한다면 1개의 블록으로만 구성될 수도 있다.

한편, 위와 같이 5개의 블록으로 구성된 조직에서는 각 블록이 서로 연결되어 있는 체인이 만들어질 수 있다. 즉, 교장실의 교장과 교무실의 각 과목별 교사, 3개 학급의 반장이 서로 연결되는 체인을 가질 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 자가 조직 모듈(100)에서, 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용하여 DNA 미션을 자가 조직하는 방법을 예를 들어 도시한 도면이다. 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 자가 조직 모듈(100)은, 도 2에 도시된 바와 같은 조직의 블록(Block i, Block j, Block k 등)과 체인(Chain l, Chain m, Chain n 등)을 조합하여 DNA 미션을 구성할 수 있다. 구성된 DNA 미션은 요소와 조직 구성원의 포지션의 함수인 미션 모듈의 합으로 표현될 수 있다.

또한, DNA 미션은, 체인(Chains)의 콤비네이션으로 구성되는 특수 DNA 미션(Special DNA Mission)을 포함할 수 있다. 즉, 실시예에 따라서는, 조직의 블록 없이 체인들만의 조합으로 DNA 미션을 구성할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 자가 조직 모듈(100)에서, 시간의 흐름에 따라 DNA 미션을 구성하는 방법을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 자가 조직 모듈(100)은, 미리 정해진 조직의 미션 및 미션 내의 요소와 데이터에서 추출된 요소들을 비교 및 평가하여, 시간의 흐름에 따라 변화하는 DNA 미션을 스스로 조직할 수 있다.

시간에 따라 변화하는 DNA 미션을 자가 조직하는 방법은, 도 3에 도시된 바와 같이 3가지가 있을 수 있다. 즉, 자가 조직 모듈(100)은, 특정 시점에 조직의 DNA 미션이 변경되는 경우(①), 특정 시점에 조직 구성원에 대한 미션이 변경 또는 구성원 자체가 변경되는 경우(②), 및 시간의 흐름에 따라 요소가 미리 정해진 한계값을 초과하는 경우(③)에, 조직의 블록 및 체인 중 적어도 하나를 변경하여 시간에 따라 변화하는 DNA 미션을 자가 조직할 수 있다.

보다 구체적으로는, 도 3의 상단에 도시된 바와 같이, 특정 시점에 이미 자가 조직된 조직의 DNA 미션이 변경되는 경우(①), 자가 조직 모듈(100)은 블록과 체인을 모두 변경하여 조합함으로써, DNA 미션이 시간에 따라 변화되도록 자가 조직할 수 있다. 또한, 도 3의 중간에 도시된 바와 같이, 특정 시점에 조직 구성원에 대해 미리 설정되어 있던 미션이 변경되거나, 조직 구성원 자체가 변경되는 경우(②), 자가 조직 모듈(100)은 조직의 블록은 그대로 두고 체인을 변경하여 재조합함으로써, 변경 사항이 반영된 DNA 미션을 자가 조직할 수 있다. 마지막으로, 도 3의 하단에 도시된 바와 같이, 시간의 흐름에 따라 요소가 미리 정해진 한계값(Threshold Value)을 초과하는 경우(③)에는, 자가 조직 모듈(100)은 조직의 블록은 그대로 두고 자동으로 체인을 변경하여 조합하여, 시간에 따라 적절하게 변화하는 DNA 미션을 자가 조직할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)의 세부적인 구성에 대해서는 추후 도 5 내지 도 11을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

자가 구성 모듈(200)은, 자가 조직된 DNA 미션을 이용하여, 딥 러닝 기반의 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성할 수 있다(Self-Composition of DNA Model). 즉, 자가 구성 모듈(200)은, 자가 조직 모듈(100)로부터 DNA 미션을 전달받아, 딥 러닝 기반으로 학습할 수 있는 인공신경망 DNA 모델을 스스로 구성해서 만들 수 있다. 자가 구성 모듈(200)에 의해 자가 구성되는 DNA 모델은, 시간의 흐름에 따라 입력되는 요소에 의해 자가 조직된 DNA 미션을 이용해 구성되기 때문에, 입력 데이터에 따라 유연하게 변화하는 모델일 수 있다.

DNA 모델은, 기능 블록(Blocks of Function)과 체인(Chains)의 콤비네이션일 수 있다. 즉, 자가 구성 모듈(200)은, 뉴로블록체인 콤비네이션(Block Chain Combination) 기술을 이용하여, 기능의 블록과 체인을 조합하여 DNA 모델을 조직할 수 있다.

또한, 자가 구성 모듈(200)은, 기능적 하위 모델(Functional Submodel)의 합으로 구성되는 DNA 모델을 자가 구성할 수 있다.

여기에서, 기능 블록은, 인간 뇌의 상황 판단 방식을 모방하여 인공신경망 모델에서 학습이 가능하도록 하는 상황에 대한 기능별 집합으로서, DNA 미션에서의 하나의 조직의 블록은 DNA 모델에서 하나의 기능 블록으로 구성될 수 있다. 단순한 상황은 인간이 한 번의 생각만으로도 판단이 가능하겠지만, 복잡한 상황은 한 번의 생각이 아니라 여러 번의 생각에 의해 판단이 가능하다는 가정을 할 수 있다. 미션을 해결하기 위한 모델을 구성하는 과정에서는, 이와 같은 개념을 이용하여, 복잡한 상황을 기능별로 구분하고 판단을 위해 그룹화하는 방식으로 기능 블록과 체인을 조합하여 DNA 모델을 자가 조직할 수 있다.

전술한 바와 같은 학교의 예에서, 교장실, 교무실, 및 3개의 학급이 서로 다른 하위 임무를 가지고 있으면 조직의 블록은 5개가 되는데, 학교의 최종 목표인 가르치고 배우는 미션의 수행을 위해 5개의 조직의 블록이 각각의 기능별로 하위 임무를 맡아 5개의 기능 블록으로 변환될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 자가 구성 모듈(200)에서, 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용하여 DNA 모델을 자가 구성하는 방법을 예를 들어 도시한 도면이다. 본 발명의 일실시예에 따른 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 모듈(20)의 자가 구성 모듈(200)은, 도 4에 도시된 바와 같은, 기능 블록(Block)과 체인(Chain)들을 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 통해 조합하여 기능적 하위 모델(Functional Submodel i, Functional Submodel j, Functional Submodel k, Functional Submodel m, Functional Submodel n 등)을 구성하고, 기능적 하위 모델의 합으로 DNA 모델을 구성할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 구성 모듈(200)의 세부적인 구성에 대해서는 추후 도 12 내지 도 20을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

자가 학습 모듈(300)은, 자가 구성된 DNA 모델을 자가 학습할 수 있다(Self-Learning of DNA Model). 즉, 자가 학습 모듈(300)은, 자가 구성 모듈(200)에서 구성된 DNA 모델을 학습시키는 구성으로서, 인공 신경망 기술을 통해 학습을 할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 학습 모듈(300)의 세부적인 구성에 대해서는 추후 도 21 내지 도 30을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

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도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)의 기본 구조를 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)은, 2개의 입력과 1개의 출력으로 구성되며, 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 이용할 수 있다.

즉, 본 발명의 자가 조직 모듈(100)은, 미리 정의된 조직 미션과 입력 데이터에서 추출된 요소를 입력으로 하고, 블록과 체인의 콤비네이션을 이용해 자가 조직한 DNA 미션을 출력으로 할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)에 따르면, 다양한 데이터를 이용해 스스로 미션을 파악하여 DNA 미션을 조직할 수 있고, 이를 이용해 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)의 심볼을 도시한 도면이다. 도 6에서, 파란색 사각형은 요소, 주황색 원은 포지션, 별은 특수 요소, 녹색 사각형은 미션 모듈, 하늘색 사각형은 DNA 미션을 각각 나타내며, 미션 모듈 내의 사각형은 블록을, 원은 체인을 각각 나타낸다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)에서는, 하단의 화살표 방향으로 시간이 진행됨에 따라 뉴로블록체인의 활성화 조건이 충족되면, 우측 말단의 녹색 사각형인 미션 모듈과 하늘색 사각형인 DNA 미션이 만들어질 수 있다. 따라서 시간의 흐름에 따라 요소와 조직 구성원의 포지션의 함수, 블록과 체인의 콤비네이션에 따라 미션 모듈과 DNA 미션이 스스로 조직될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)의 구성을 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)은, 블록체인 비교부(110), 블록체인 활성화부(120) 및 포지션 식별부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)의 개념을 도식화한 도면이다. 이하에서는, 도 7 및 도 8을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)을 구성하는 각 구성요소에 대하여 상세히 설명하도록 한다.

블록체인 비교부(110)는, 요소(Elements)와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수로 미리 정의된 조직 미션과, 입력 데이터에서 추출된 요소를 이용해 자가 조직 중인 DNA 미션을 상호 비교할 수 있다. 보다 구체적으로는, 블록체인 비교부(110)는, 입력 데이터에서 추출된 요소(Elements)와 조직 미션을 구성하는 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 요소를 상호 비교할 수 있다.

여기에서, 조직 미션은 관리자, 조직 등에 의해 미리 정의된 임무일 수 있으며, DNA 미션은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)이 자가 조직한 임무일 수 있다. DNA 미션은 미션 모듈의 합이며, 미션 모듈은 요소와 조직 구성원의 포지션의 함수일 수 있다. 또한, DNA 미션은, 블록과 체인의 콤비네이션으로 구성될 수 있다. 실시예에 따라서는, 특정 조직에 속하지 않는 포지션의 연결로만 구성된 특수 DNA 미션(Special DNA Mission)도 있을 수 있다.

블록체인 활성화부(120)는, 블록체인 비교부(110)의 비교 결과를 이용하여, 입력 데이터에서 추출된 요소를 이용해 체인 및 블록을 구성하며, 구성된 블록과 체인의 콤비네이션인 미션 모듈 및 미션 모듈의 합인 DNA 미션을 조직하고 활성화할 수 있다.

즉, 블록체인 활성화부(120)가 포지션의 활성화 조건이 충족되면 해당 포지션을 활성화 시킬 수 있고, 미션 모듈이나 DNA 미션의 활성화 조건이 충족되면 해당 미션 모듈 또는 DNA 미션을 활성화시킬 수 있다. 입력 데이터에서 추출된 요소는 시간이 지남에 따라 단일 요소 또는 복수의 요소가 순차적으로 또는 무작위로 입력되므로, 미리 정의되어 있는 포지션과 미션 모듈의 활성화 조건에 따라 가변적으로 활성화될 수 있다.

블록체인 활성화부(120)의 세부적인 구성에 대해서는, 추후 도 9를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

포지션 식별부(130)는, 입력 데이터에서 추출된 요소 중에서 조직 미션에 포함된 요소와 대응되지 않는 특수 요소(Special Element)와 연결되는 포지션을 식별할 수 있다. 즉, 입력 데이터에서 추출된 요소가 미리 정의되어 있는 포지션의 요소와 대응되지 않는 경우에는, 포지션 식별부(130)가 그 요소가 속하게 될 미션 모듈 및 포지션을 결정하고, 블록체인 활성화부(120)가 결정된 미션 모듈 및 포지션에 대한 특수 요소의 형태로 체인을 형성할 수 있다. 따라서 DNA 미션은 상황의 변화에 따라 포지션, 미션 모듈 및 미션이 스스로 조직되는, 신축성 있는 유연한 구조를 가질 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)에서, 블록체인 활성화부(120)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)의 블록체인 활성화부(120)는, 포지션 활성화부(121), 체인 생성부(122), 블록 구축부(123), 미션 모듈 활성화부(124) 및 미션 조직부(125)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 10 및 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)에서, DNA 미션을 자가 조직하는 세부적인 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 이하에서는, 도 9 내지 도 11을 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)에서, 블록체인 활성화부(120)의 각 구성요소가 블록체인 비교부(110) 및 포지션 식별부(130)와 상호작용을 하면서 DNA 미션을 자가 조직하는 과정을 상세히 설명하도록 한다.

포지션 활성화부(121)는, 블록체인 비교부(110)의 비교 결과를 이용하여 입력 데이터에서 추출된 요소 즉, 전처리부(10)에서 전달받은 요소와 매칭되는 포지션을 연결시키고, 활성화 조건을 만족하는 포지션을 활성화할 수 있다. 블록체인 비교부(110)가, 도 10의 왼쪽 두 번째 하단 박스의 “1단계”와 같이, 첫 번째 박스에 도시된 바와 같은 미리 정의된 조직 미션(“Predefined Mission”)과의 비교를 통해, 입력 데이터에서 추출된 요소를 포지션에 연결할 수 있다.

또한, 포지션 활성화부(121)는, 입력 데이터에서 추출된 요소가 시간의 흐름에 따라 입력됨에 따라, 포지션의 활성화 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 활성화 조건은, 포지션에 따라 서로 상이할 수 있으며, 포지션에 연결되는 요소의 수일 수 있다. 예를 들어, 포지션 A의 활성화 조건은 5개 이상의 요소가 연결되는 것일 수 있다.

한편, 포지션 활성화부(121)는, 포지션 식별부(130)에서 식별된 포지션에 특수 요소를 연결할 수 있다. 즉, 도 10에 도시된 “4단계”에서 특수 요소(Special Elements)가 특정 포지션에 연결되는 것과 같이, 미리 정의된 조직 미션에는 없는 특수 요소가 연결될 수 있다.

체인 생성부(122)는, 포지션 활성화부(121)에 의해 활성화 된 포지션과 연결되어 있는 포지션을 연속적으로 연결시켜, 복수의 포지션을 상호 연결하는 체인을 생성할 수 있다. 즉, 도 10에 도시된 “2단계”와 같이, 체인 생성부(122)는, 미리 정의된 조직 미션에서 정의되어 있는 포지션들을 찾아서, 입력 데이터에서 추출된 요소가 연결된 4개의 포지션과 연결되어 있는 포지션들을 연속적으로 연결하여 체인을 구성할 수 있다. 이와 같은 체인 생성부(122)를 통해, 미리 정의된 조직 미션의 모든 포지션들을 연결하는 체인이 자동으로 형성될 수 있다.

블록 구축부(123)는, 체인 생성부(122)에서 생성된 체인을 구성하는 포지션을 포함하는 블록을 구축할 수 있다. 즉, 도 10에 도시된 “3단계”와 같이, 블록 구축부(123)가 체인의 포지션을 포함하는 블록을 자동으로 구축할 수 있다. 이와 같이 구축되는 블록과 체인의 콤비네이션이 미션 모듈이 될 수 있다.

한편, 입력 데이터에서 추출된 요소들이 시간의 흐름에 따라 추가적으로 입력되며, 도 10에 도시된 “4단계”와 같이, 입력되는 특수 요소를 포함하는 여러 요소들이 포지션에 연결될 수 있다.

미션 모듈 활성화부(124)는, 구축된 블록에 포함된 포지션에 대하여, 조직 미션에 따라 정해진 조건이 충족되면, 미션 모듈을 활성화할 수 있다. 보다 구체적으로는, 미션 모듈 활성화부(124)는, 블록에 포함된 포지션에 대하여, 조직 미션에 따라, 해당 포지션에 연결된 요소와 대응되는 입력 데이터에서 추출된 요소가 모두 연결되면 미션 모듈을 활성화할 수 있다.

즉, 도 10에 도시된 “4단계”와 같이, 미리 정해진 조직 미션과의 비교를 통해, 블록 내의 포지션들이 포함하고 있는 요소가 모두 연결되면, 녹색으로 미션 모듈이 활성화될 수 있다. 또한, 도 11에 도시된 “5단계” 및 “6단계”와 같이, 입력 데이터에서 추출된 요소들이 지속적으로 입력되면서, 블록 내의 포지션에 연결된 요소들이 연결되어 채워지게 되며, 미리 정해진 조직 미션에 정의된 미션 모듈이 구축될 수 있다. 경우에 따라, 특수 요소가 해당 포지션에 연결될 수도 있다.

미션 조직부(125)는, 조직 미션의 미션 모듈에 대응하는 모든 미션 모듈이 활성화되면, DNA 미션을 조직할 수 있다. 즉, 시간의 흐름에 따라 미리 정해진 조직 미션의 모든 미션 모듈이 구축되어 완성되면, DNA 미션이 조직될 수 있다. 즉, 도 11에 도시된 “7단계”와 같이, 모든 미션 모듈이 녹색으로 활성화되면 DNA 미션이 조직될 수 있다.

이와 같이, DNA 미션은 미리 정해진 조직 미션과 유사한 형태로 조직될 수 있다. 그러나 상황의 변화에 따라 정의되어 있는 요소가 입력되지 않을 수 있고, 특수 요소와 같이 미리 정의되어 있지 않은 요소가 입력될 수도 있기 때문에, 자가 조직된 DNA 미션의 구조는 조직 미션과 상이할 수 있다. 따라서 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 미션의 자가 조직 모듈(100)은, 시간의 흐름이나 상황 변화에 따라 가변적으로 변하는 구조의 DNA 미션을 자가 조직할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)의 기본 구조를 도시한 도면이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)은, 각각 1개의 입력 및 출력으로 구성되며, 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 이용할 수 있다.

즉, 본 발명은, 미리 정의된 조직 미션과 입력 데이터에서 추출된 요소를 이용하여 뉴로블록체인 콤비네이션을 통해 조직된 DNA 미션을 입력으로 하고, 기능적 하위 모델로 구성된 인공신경망 DNA 모델을 출력으로 할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에 따르면, 시간의 흐름과 상황의 변화에 따라 가변적으로 변하는 DNA 미션을 이용해, 가변적으로 변하는 인공신경망 DNA 모델을 스스로 구성할 수 있고, 이를 통해 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)의 심볼을 도시한 도면이다. 도 13에서, 파란색 사각형은 요소, 주황색 원은 노드, 별은 특수 요소, 회색 사각형은 은닉층(Hidden Layer), 노란색 사각형은 기능적 하위 모델(Functional Submodel), 노란색 사각형의 우측 말단에 위치한 사각형은 각 기능적 하위 모델의 출력을 각각 나타낸다.

도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서는, 시간의 흐름에 따라 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 기반으로 요소와 사고의 시퀀스의 함수로 인공신경망 DNA 모델이 스스로 구성되어 만들어질 수 있다. 보다 구체적으로는, 도 13의 하단의 화살표 방향으로 시간이 진행됨에 따라 기능적 하위 모델이 구성되며, 각 기능적 하위 모델이 완성되어 동작되면 그 결과로 우측 말단과 같이 출력이 만들어질 수 있다.

도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에 의해 구성되는 DNA 모델의 구조를 도시한 도면이다. 도 14에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에 의해 자가 구성되는 DNA 모델은, 적어도 하나 이상의 기능적 하위 모델(Functional Submodel)로 구성되는 다층 구조의 인공신경망 모델일 수 있다.

도 14에 도시된 바와 같이, 기능적 하위 모델은, 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 및 출력층(Output Layer)을 포함하는 3계층 구조로 구성될 수 있다. 입력층은 요소로 구성되고, 출력층은 최종 결과값을 갖는다. 은닉층은 적어도 하나 이상의 레이어(Layer), 적어도 하나 이상의 노드(Node), 및 특수 요소(Special Elements)로 구성될 수 있다. 여기에서 특수 요소는, 사전 정의된 요소는 아니지만 상황의 변화에 따라 새로운 입력으로 사용되는 요소를 의미할 수 있다. 이와 같은 기능적 하위 모델에서는, 입력되는 DNA 미션의 구조가 시간에 따라 변화함에 따라 은닉층의 구성이 변화될 수 있다.

도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)의 구성을 도시한 도면이다. 도 15에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)은, 입력부(210), 하위 모델 구성부(220) 및 DNA 모델 구성부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.

입력부(210)는, 시간에 따라 변화하는 DNA 미션을 입력받을 수 있다. 여기에서, DNA 미션은 적어도 하나 이상의 미션 모듈(Mission Module)의 합으로 구성될 수 있으며, DNA 미션을 구성하는 미션 모듈은 데이터에서 추출된 요소(Elements)와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수일 수 있다. 또한, 미션 모듈은 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 통해 체인 및 블록의 콤비네이션으로 구성될 수 있다.

본 발명에서는, 입력부(210)가 시간의 흐름에 따른 상황 변화에 따라 구조가 변하는 DNA 미션을 입력받고, 이를 하위 모델 구성부(220) 및 DNA 모델 구성부(230)에서 입력 정보로 사용할 수 있다. 따라서, 시간의 흐름에 따른 상황 변화에 맞추어 스스로 은닉층이 변화되는 유연한 구조를 갖는 DNA 모델을 구성할 수 있다.

하위 모델 구성부(220)는, DNA 미션을 구성하는 미션 모듈에 대응하여, 기능적 하위 모델(Functional Submodel)을 자가 구성할 수 있다. 여기에서, 기능적 하위 모델은, 기능 블록(Blocks of Function)과 체인(Chains)의 콤비네이션일 수 있다.

도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서, DNA 모델을 구성하는 기능적 하위 모델의 개수 구성을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 16의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서 하위 모델 구성부(220)는, 기본적으로 DNA 미션 내의 하나의 미션 모듈을 하나의 기능적 하위 모델로 구성할 수 있다. 또한, 실시예에 따라서는, 도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, DNA 미션 내의 둘 이상의 미션 모듈을 합하여 하나의 기능적 하위 모델로 구성할 수도 있다.

하위 모델 구성부(220)의 세부적인 구성에 대해서는, 추후 도 17을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

DNA 모델 구성부(230)는, 하위 모델 구성부(220)에서 구성된 적어도 하나 이상의 기능적 하위 모델의 합인 인공신경망 DNA 모델을 자가 구성할 수 있다. 즉, 본 발명에 의해 구성되는 DNA 모델은, 기능적 하위 모델의 합으로 구성될 수 있다. DNA 미션이 하나의 미션 모듈만 가지는 경우, 하나의 기능적 하위 모델만을 갖는 DNA 모델이 구성될 수도 있다.

도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서, 하위 모델 구성부(220)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 17에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)의 하위 모델 구성부(220)는, 레이어 결정부(221), 노드 결정부(222) 및 은닉층 구성부(223)를 포함하여 구성될 수 있다.

레이어 결정부(221)는, 미션 모듈의 포지션을 이용해 레이어의 개수를 결정할 수 있다. 이하에서는, 도 18을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서, 하위 모델 구성부(220)의 레이어 결정부(221)에 대하여 상세히 설명하도록 한다.

도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서, 레이어 결정부(221)가 레이어 개수를 정하는 방법을 예를 들어 도시한 도면이다.

도 18의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)의 레이어 결정부(221)는, 미션 모듈의 동일 레벨에 있는 포지션에 동일한 레이어 수를 할당하며(“규칙 5-1”), 포지션의 레벨이 높아짐에 따라 레이어 수를 추가 할당할 수 있다(“규칙 5-2”). 즉, DNA 미션 내의 미션 모듈의 어떤 레벨보다 한 단계 상위 레벨에 있는 포지션은 +1 만큼의 레이어 수를 가지며, 계속해서 최종 레벨의 포지션에 도달할 때까지 동일한 방법으로 레이어의 수가 증가할 수 있다. 도 18의 (a)에서, 미션 모듈의 포지션은 2개의 레벨에 있으므로, 총 2개의 레이어가 할당될 수 있다.

또한, 도 18의 (b) 및 (c)에 도시된 바와 같이, 레이어 결정부(221)는, 미션 모듈의 포지션 중, 한계값(T, Threshold Value)을 초과하는 개수의 요소가 연결된 포지션에는, 한계값에 대한 초과된 요소의 개수의 비 만큼 레이어 수를 추가 할당할 수 있다(“규칙 5-3”). 즉, 각 레벨의 포지션에 연결된 요소의 개수가 사전에 미리 정해진 한계값 이하이면 +1 만큼의 레이어를 가지며, 한계값을 초과하면 추가된 요소의 개수가 한계값의 배수대로 +1 만큼씩 레이어의 수를 추가할 수 있다. 단, 동일 레벨에서 가질 수 있는 최대 레이어의 개수는 해당 레벨에서 최대의 레이어 개수를 가지고 있는 포지션의 레이어 개수로 한정할 수 있다.

예를 들어, 도 18의 (b)에서, 미션 모듈의 첫 번째 레벨의 포지션 중 하나에 한계값인 5개를 초과하여 총 7개의 요소가 연결되었으므로, 해당 포지션에는 +1 만큼의 레이어가 추가되어, 첫 번째 레벨의 포지션에는 2개의 레이어가 할당되고, 두 번째 레벨의 포지션에는 1개의 레이어가 할당될 수 있다.

한편, 도 18의 (d)에 도시된 바와 같이, 레이어 결정부(221)는, 특수 요소가 입력된 경우에는, 특수 요소가 입력된 포지션에 레이어 수를 추가 할당할 수 있다(“규칙 5-4”). 즉, 특수 요소를 입력으로 받는 해당 포지션에 대해 +1 만큼의 레이어를 증가시킬 수 있다. 만약, 해당 포지션에 입력되는 특수 요소가 둘 이상이면 전술한 “규칙 5-3”을 적용할 수 있다. 이때, 요소 및 특수 요소를 합하여 한계값을 초과하는지 판단할 수 있다.

마지막으로, 레이어 결정부(221)는, 도 18의 (a) 내지 (d)에서 제시된 모든 경우의 레이어 수를 합해서 은닉층의 총 레이어 개수를 결정할 수 있다.

예를 들어, 도 18의 (d)에서, 한계값을 넘는 요소가 연결된 포지션은 없으므로, 각 레벨당 하나의 레이어가 할당되나, 세 번째 레벨의 포지션에 특수 요소가 연결되어 있으므로 해당 포지션에 하나의 레이어가 추가되어, 해당 기능적 하위 모델에는 총 4개의 레이어가 할당될 수 있다.

노드 결정부(222)는, 미션 모듈의 포지션을 이용해 각 레이어의 노드의 개수를 결정할 수 있다. 이하에서는, 도 19를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서, 하위 모델 구성부(220)의 노드 결정부(222)에 대하여 상세히 설명하도록 한다.

도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)에서, 노드 결정부(222)가 노드 개수를 정하는 방법을 예를 들어 도시한 도면이다.

도 19의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)의 노드 결정부(222)는, 미션 모듈의 각 레벨의 포지션의 수와 은닉층의 각 레이어의 노드의 개수를 동일하게 결정하되(“규칙 6-1”), 둘 이상의 레이어가 할당된 레벨에 대해서는 한 단계 상위 레이어로 올라갈 때마다 노드의 개수를 감소시킬 수 있다(“규칙 6-2”). 즉, 미션 모듈의 해당 레벨의 레이어 수가 둘 이상인 경우, 레이어가 한 단계 상위 레이어로 올라갈 때마다 노드의 개수를 하나씩 감소시키며, 최종 레이어에 도달할 때까지 동일한 방법으로 노드의 개수를 줄일 수 있다.

예를 들어, 도 19의 (b)에서, 미션 모듈의 첫 번째 레벨의 포지션에 한계값을 넘는 개수의 요소가 연결되어 있으므로, 첫 번째 레벨에는 2개의 레이어, 두 번째 레벨에는 1개의 레이어가 각각 할당된다. 미션 모듈의 첫 번째 레벨의 2개의 포지션은 기능적 하위 모델의 첫 번째 레이어의 2개의 노드로 결정되고, 두 번째 레이어에는 노드를 하나 감소시켜 1개의 노드가 배치될 수 있다. 세 번째 레이어에는 미션 모듈의 두 번째 레벨의 1개의 포지션과 동일한 1개의 노드가 배치될 수 있다.

또한, 도 19의 (c)에 도시된 바와 같이, 노드 결정부(222)는, 특수 요소에 의해 추가 할당된 레이어의 노드 수는 해당 레벨의 노드 수를 유지할 수 있다(“규칙 6-3”).

은닉층 구성부(223)는, DNA 미션의 포지션이 활성화되면, 미션 모듈의 포지션들의 관계를 고려하여, 레이어 결정부(221) 및 노드 결정부(222)를 이용해 은닉층을 구성할 수 있다. 즉, 은닉층 구성부(223)는, DNA 미션의 포지션이 활성화 조건을 만족하여 활성화되자마자, 미션 모듈의 기반이 되는 블록 내 포지션들의 관계를 고려하여 체인과 블록의 콤비네이션으로 은닉층을 구성하기 시작할 수 있다. 따라서, 시간의 흐름 및 상황의 변화에 따라 DNA 미션의 구조가 변화되는 한, DNA 모델의 은닉측도 이와 연동하여 계속 변화할 수 있다.

도 20은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)이 DNA 모델을 구성하는 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 20에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 구성 모듈(200)은, 입력부(210)를 통해 DNA 미션이 입력됨에 따라, 하위 모델 구성부(220)가 레이어 및 노드의 수를 결정하고 은닉층을 구성하며, DNA 모델 구성부(230)가 기능적 하위 모델들을 연결하여 DNA 모델을 구성할 수 있다. 입력되는 DNA 미션이 시간의 흐름에 따라 변화하므로, 자가 구성되는 DNA 모델도 시간의 흐름에 따라 변화하는 유연한 구조를 가질 수 있다.

도 21은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 기본 구조를 도시한 도면이다. 도 21에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)은, DNA 미션 및 DNA 모델을 포함하는 2개의 입력과, 학습된 DNA 모델의 1개의 출력으로 구성될 수 있으며, 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 이용할 수 있다.

즉, 본 발명은, DNA 미션 및 DNA 모델을 입력받아 체인 학습 및 블록 학습을 수행함으로써, 체인 학습 및 블록 학습의 콤비네이션에 의해 DNA 모델을 학습시켜, 학습된 DNA 모델을 출력할 수 있다. 실제 현장에서 체인 학습 및 블록 학습의 콤비네이션에 의해 DNA 모델이 스스로 학습하게 되므로, 시간의 흐름과 상황의 변화에 따라 DNA 모델이 자가 학습을 통해 유연하게 변화할 수 있고, 이를 이용해 인간의 두뇌 메커니즘을 효과적으로 구현할 수 있다.

도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 심볼을 도시한 도면이다. 도 22에서, 파란색 사각형은 요소(Elements), 주황색 원은 포지션(Position) 또는 노드, 별은 특수 요소(Special Elements), 회색 사각형은 은닉층(Hidden Layer), 노란색 사각형은 기능적 하위 모델(Functional Submodel), 노란색 사각형의 우측 말단에 위치한 사각형은 각 기능적 하위 모델의 출력을 각각 나타낸다.

본 발명에서 DNA 모델은 적어도 하나 이상의 기능적 하위 모델의 합으로 구성되며, 기능적 하위 모델이 체인 학습 및 블록 학습의 콤비네이션에 의해 시간의 흐름에 따라 각각 변화하면서 학습되어, 학습된 DNA 모델을 생성할 수 있다. 도 22에서는, 톱니바퀴 모양을 이용해 각각의 하위 모델이 시간의 흐름에 따라 유연하게 변하면서 학습되고 있음을 나타내었다. 하단의 화살표 방향과 같이 시간이 진행됨에 따라 각 기능적 하위 모델이 학습되면, 도 22의 우측 말단과 같이 학습된 결과(output)가 만들어질 수 있다.

도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 구성을 도시한 도면이다. 도 23에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)은, 입력부(310), 체인 학습부(320) 및 블록 학습부(330)를 포함하여 구성될 수 있다.

입력부(310)는, 요소(Elements)와 포지션(Positions)의 함수이며 적어도 하나 이상의 미션 모듈로 구성되는 DNA 미션, 및 DNA 미션을 이용해 구성된 인공신경망 모델인 DNA 모델을 입력받을 수 있다. 여기에서, DNA 미션은 적어도 하나 이상의 미션 모듈(Mission Module)의 합으로 구성될 수 있으며, DNA 미션을 구성하는 미션 모듈은 데이터에서 추출된 요소(Elements)와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수일 수 있다. 또한, 미션 모듈은 뉴로블록체인 콤비네이션 기술을 이용해 체인 및 블록의 콤비네이션으로 구성될 수 있다.

도 24는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 체인 학습 및 블록 학습을 각각 도시한 도면이다. 이하에서는, 도 24를 참고하여 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)을 구성하는, 체인 학습부(320) 및 블록 학습부(330)에 대해 상세히 설명하도록 한다.

체인 학습부(320)는, 입력받은 DNA 미션의 활성화된 포지션과 다른 포지션을 상호 연결하는 체인에 대한 학습을 수행할 수 있다. 여기에서, 체인 학습은, 도 10 및 도 11 등에 도시된 바와 같이, 사전 정의된 미션(Predefined mission)으로부터 도출되는 체인의 형성을 학습하는 것일 수 있다. 데이터에서 추출된 요소가 입력됨에 따라 미리 정해진 개수의 요소가 포지션에 연결되는 등으로 활성화 조건이 만족되면, DNA 미션에 포함된 해당 포지션이 활성화될 수 있다. 체인 학습부(320)는 도 24의 (a)에 도시된 바와 같이, 활성화된 포지션과 포지션을 연결하는 체인을 학습할 수 있으며, 이와 같이 포지션과 포지션 간에 이루어지는 학습을 체인 학습이라 할 수 있다.

블록 학습부(330)는, 입력받은 DNA 미션을 구성하는 미션 모듈이 활성화되면, 활성화된 미션 모듈 내에서 학습을 수행할 수 있다. 여기에서, 블록 학습은, 도 10 및 도 11 등에 도시된 바와 같이, 사전 정의된 미션(Predefined mission)으로부터 도출되는 블록의 형성을 학습하는 것일 수 있다. 데이터에서 추출된 요소가 입력됨에 따라 블록 내의 모든 포지션에 사전에 정해진 요소가 모두 연결되는 등으로 활성화 조건이 만족되면, 미션 모듈이 활성화될 수 있다. 블록 학습부(330)는 도 24의 (b)에 도시된 바와 같이, 활성화된 미션 모듈 내에서 학습을 할 수 있으며, 이와 같이 미션 모듈 내에서 이루어지는 학습을 블록 학습이라 할 수 있다.

한편, 체인 학습부(320) 및 블록 학습부(330)에 의해 각각 수행되는 체인 학습 및 블록 학습의 콤비네이션에 의해, DNA 모델이 학습될 수 있다. 이하에서는, 학습 시기에 따른 DNA 모델의 학습 방법에 대해 상세히 설명하도록 한다.

먼저, DNA 모델의 사전 훈련의 경우, 체인 학습부(320)는 활성화된 포지션과 다른 포지션을 상호 연결하는 모든 체인에 대한 체인 학습을 수행할 수 있다. 즉, 사전 훈련을 위해 DNA 모델을 학습시키는 경우에는, 활성화된 포지션과 포지션 간 연결된 모든 체인에 대해 체인 학습을 수행할 수 있다. 이때에는, 블록 학습을 수행하지 않을 수 있다.

사전 훈련된 DNA 모델의 자가 학습의 경우, 블록 학습부(330)는 시간의 흐름에 따라 입력되는 요소에 의해 활성화된 미션 모듈 내에서 사전 훈련된 DNA 모델의 블록 학습을 자가 수행하며, 블록 학습이 종료되면, 체인 학습부(320)는 미션 모듈 내의 포지션에 연결된 모든 상위 포지션에 대하여 체인 학습을 자가 수행할 수 있다.

도 25는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 훈련된 DNA 모델의 자가 학습 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 25에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)은, 훈련된 DNA 모델이 실제 현장에 적응하면서 스스로 학습하는 경우에, 블록 학습이 먼저 수행되고 이어서 체인 학습이 수행될 수 있다.

즉, 시간의 흐름에 따른 상황 변화에 따라 입력되는 요소가 미션 모듈을 활성화시키고, 미리 정의된 자가 학습 조건이 충족되면, 활성화된 미션 모듈이 블록 학습부(330)에 의해 스스로 블록 학습을 수행할 수 있다. 블록 학습이 종료되면, 바로 이어서 체인 학습부(320)에 의해 해당 미션 모듈 내의 포지션에 연속적으로 연결된 모든 상위 포지션에 대한 체인 학습을 스스로 수행할 수 있다. 이와 같이, 체인 학습과 블록 학습의 콤비네이션에 의해 DNA 모델을 학습시킬 수 있다.

한편, 블록 학습부(330)는, 훈련된 DNA 모델이 실제 현장에 적응하면서 스스로 학습을 하는 경우에 블록 학습을 수행하게 되는데, 주어진 미션, 미션 모듈 내의 포지션에 사전에 정의된 요소와 시간의 흐름에 따라 입력되는 요소와의 관계를 고려하여 두 종류의 블록 학습을 수행할 수 있다. 이하에서는, 도 26을 참조하여 블록 학습부(330)의 세부적인 구성에 대해 상세히 설명하도록 한다.

도 26은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 블록 학습부(330)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 26에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 블록 학습부(330)는, 수용적 블록 학습부(331) 및 반응적 블록 학습부(332)를 포함하여 구성될 수 있다.

수용적 블록 학습부(331)는, 적어도 하나 이상의 단위 시간으로 구성된 시간 블록(Time Block) 내에서, 입력된 요소와 미션 모듈의 포지션에 사전에 정의된 요소와의 상호 관계에 따라 최적의 비교 보상값(Reward Comparison)을 산출하여 무조건적으로 학습을 할 수 있다.

도 27은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 수용적 블록 학습부(331)의 학습 개념을 도시한 도면이다. 도 27에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 수용적 블록 학습부(331)는, 현 상황의 분석이나 예측 등을 통해 미래 상황을 판단해서 인간의 의사 결정에 간접적이고 중도적인 지원을 제공하는 미션에 사용되는 무조건적(Unconditional) 학습일 수 있다.

도 28은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 수용적 블록 학습부(331)의 학습 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 28에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 수용적 블록 학습부(331)는, 미션 모듈이 활성화된 시점을 기준 시간으로 설정하고, 기준 시간을 기점으로 단위 시간 및 시간 블록을 설정할 수 있다. 즉, 시간 블록은 기준 시간부터 시작되며, 단위 시간과 시간 횟수(time number)의 곱으로서, 복수의 단위 시간으로 구성될 수 있다.

기준 시간부터 시작하여 시간 블록 내에서, 설정된 매 단위 시간마다 비교 보상값을 산출하여 저장할 수 있다. 여기에서, 비교 보상값은, 매 단위 시간에 미션 모듈 내 포지션에 연결되어 있는 요소로 들어오는 데이터의 횟수, 들어오지 않는 데이터의 횟수, 및 특수 요소를 포함하는 각각의 요소에 대해 미리 정의된 보상 가중치를 이용해 계산될 수 있다. 이때, 미리 정의된 보상 가중치와 관련하여, 사전에 정의된 포지션에 연결되어 있는 요소의 가중치와 특수 요소의 가중치는 서로 상이하게 정의될 수 있다.

설정된 시간 블록이 종료되면 저장된 비교 보상값 중에서 중도적 의사결정을 지원할 수 있는 최적의 비교 보상값을 선정하여 블록 학습을 할 수 있다. 여기에서, 최적의 비교 보상값을 선정하는 방법은, 미션 및 애플리케이션, 보상값 선정 전략 등에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 비교 보상값들 중에서 중앙값, 평균값, 최빈값 등을 최적의 비교 보상값으로 선정할 수 있고, 실시예에 따라서는 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) 기반의 보상값을 최적의 비교 보상값으로 선정할 수도 있다.

반응적 블록 학습부(332)는, 단위 시간 동안 입력된 요소와 미션 모듈의 포지션에 사전에 정의된 요소와의 상호 관계에 따라 기준 보상값 및 비교 보상값을 산출하고 조건적으로 학습을 할 수 있다.

도 29는 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 반응적 블록 학습부(332)의 학습 개념을 도시한 도면이다. 도 29에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 반응적 블록 학습부(332)는, 현 상황의 분석이나 예측 등을 통해 미래 상황을 판단해서 인간의 행동 결정에 직접적이고 즉각적인 지원을 제공하는 미션에 사용되는 조건적(Conditional) 학습일 수 있다.

도 30은 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)에서, 반응적 블록 학습부(332)의 학습 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 30에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 뉴로블록체인 콤비네이션을 이용한 인공신경망 모델의 자가 학습 모듈(300)의 반응적 블록 학습부(332)는, 미션 모듈이 활성화된 시점을 기준 시간으로 설정하고, 기준 시간을 기점으로 단위 시간을 설정하며, 설정된 단위 시간 내에서 기준 보상값(Reward Reference)을 산출할 수 있다. 즉, 기준 시간으로부터 첫 번째 단위 시간에서 기준 보상값을 산출하는데, 이때 기준 보상값은, 기준 시간부터 단위 시간까지 미션 모듈 내의 포지션에 연결되어 있는 요소로 들어오는 데이터의 횟수, 들어오지 않는 데이터의 횟수, 및 특수 요소를 포함하는 각각의 요소에 대해 미리 정의된 보상 가중치의 함수를 이용해 계산될 수 있다.

그 다음 단위 시간 내에서 산출한 비교 보상값이 기준 보상값보다 크면 비교 보상값을 기준 보상값으로 변경하고 블록 학습을 할 수 있다. 즉, 기준 보상값이 계산된 단위 시간이 끝난 시점부터 시작하는 단위 시간 내에서 비교 보상값을 계산할 수 있으며, 이때 비교 보상값은 기준 보상값의 계산 시 사용하는 항목을 고려하여 계산할 수 있다. 산출된 비교 보상값과 기준 보상값을 비교하여 학습 여부를 결정할 수 있는데, 보다 구체적으로는 비교 보상값이 기준 보상값보다 큰 경우에는 비교 보상값을 기준 보상값으로 변경하고 블록 학습을 시작할 수 있다. 비교 보상값이 기준 보상값보다 작거나 같은 경우에는 블록 학습을 시작하지 않으며, 그 다음 단위 시간에 대해 비교 보상값을 계산한 후 기존 보상값과 비교하는 과정을 반복해서 수행할 수 있다.

이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

10: 전처리기 11: 텍스트 변환 모듈
12: 정보 추출 모듈 13: 요소 도출 모듈
20: 본 발명의 일실시예에 따른 자가 적응 학습 엔진 모듈
100: 자가 조직 모듈 110: 블록체인 비교부
120: 블록체인 활성화부 121: 포지션 활성화부
122: 체인 생성부 123: 블록 구축부
124: 미션 모듈 활성화부 125: 미션 조직부
130: 포지션 식별부 200: 자가 구성 모듈
210, 310: 입력부 220: 하위 모델 구성부
221: 레이어 결정부 222: 노드 결정부
223: 은닉층 구성부 230: DNA 모델 구성부
300: 자가 학습 모듈 320: 체인 학습부
330: 블록 학습부 331: 수용적 블록 학습부
332: 반응적 블록 학습부

Claims (7)

1. 자가 적응 학습 엔진 장치로서,
   데이터를 처리하여 도출된 요소와 미리 정의된 조직의 미션 내 요소를 비교 및 평가하여 DNA 미션을 조직하는 자가 조직 모듈(100);
   상기 조직된 DNA 미션을 이용하여, 인공신경망 DNA 모델을 구성하는 자가 구성 모듈(200); 및
   상기 구성된 DNA 모델을 학습하는 자가 학습 모듈(300)을 포함하며,
   상기 자가 조직 모듈(100)은, 특정 시점에 조직의 DNA 미션이 변경되는 경우, 특정 시점에 조직 구성원에 대한 미션이 변경 또는 구성원 자체가 변경되는 경우, 또는 시간의 흐름에 따라 요소가 미리 정해진 한계값을 초과하는 경우에, 상기 조직의 블록 및 체인 중 적어도 하나를 변경하여 시간에 따라 변화하는 DNA 미션을 자가 조직하되,
   상기 자가 조직 모듈(100)은,
   인공신경망 모델에 입력될 요소(Elements)와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수로 미리 정의된 조직 미션과, 입력 데이터에서 추출된 요소를 이용해 자가 조직 중인 DNA 미션을 상호 비교한 비교 결과를 이용하여, 상기 입력 데이터에서 추출된 요소를 이용해 체인 및 블록을 구성하며, 구성된 블록과 체인의 콤비네이션인 미션 모듈 및 상기 미션 모듈의 합인 DNA 미션을 조직하고 활성화하는 블록체인 활성화부(120)(Block Chain Activator)을 포함하며,
   상기 블록체인 활성화부(120)는,
   상기 비교 결과를 이용하여 상기 입력 데이터에서 추출된 요소와 매칭되는 포지션을 연결시키고, 활성화 조건을 만족하는 포지션을 활성화하는 포지션 활성화부(121);
   상기 포지션 활성화부(121)에 의해 활성화 된 포지션과 연결되어 있는 포지션을 연속적으로 연결시켜, 복수의 포지션을 상호 연결하는 체인을 생성하는 체인 생성부(122);
   상기 체인 생성부(122)에서 생성된 체인을 구성하는 포지션을 포함하는 블록을 구축하는 블록 구축부(123);
   상기 구축된 블록에 포함된 포지션에 대하여, 상기 조직 미션에 따라 정해진 조건이 충족되면, 상기 미션 모듈을 활성화하는 미션 모듈 활성화부(124); 및
   상기 조직 미션의 미션 모듈에 대응하는 모든 미션 모듈이 활성화되면, 상기 DNA 미션을 조직하는 미션 조직부(125)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 장치.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 자가 조직 모듈(100)은,
   미션 모듈의 합으로 구성되는 상기 DNA 미션을 조직하며,
   상기 미션 모듈은, 상기 데이터에서 추출된 요소(Elements)와 조직 구성원의 포지션(Positions of Organization)의 함수인 것을 특징으로 하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 장치.
   
3. 제2항에 있어서, 상기 DNA 미션은,
   조직의 블록(Blocks of Organization)과 체인(Chains)의 콤비네이션인 것을 특징으로 하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 장치.
   
4. 제2항에 있어서, 상기 DNA 미션은,
   체인(Chains)의 콤비네이션으로 구성되는 특수 DNA 미션(Special DNA Mission)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 장치.
   
5. 삭제
6. 제1항에 있어서, 상기 자가 구성 모듈(200)은,
   기능적 하위 모델(Functional Submodel)의 합으로 구성되는 상기 DNA 모델을 구성하는 것을 특징으로 하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 장치.
   
7. 제6항에 있어서, 상기 DNA 모델은,
   기능 블록(Blocks of Function)과 체인(Chains)의 콤비네이션인 것을 특징으로 하는, 딥 러닝 기반의 자가 적응 학습 엔진 장치.

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