METHOD AND SYSTEM FOR BUILDING TRAINING DATABASE USING AUTOMATIC ANOMALY DETECTION AND AUTOMATIC LABELING TECHNOLOGY

• Main Author: CHAE JEONG HUN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 08.12.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

The present invention relates to a method and system for constructing a learning database using an automatic detection of the anomaly data and an automatic labeling technology, wherein the method comprises: a step of learning a labeled first learning data population to independently construct first and second recognition models for data classification; a step of generating a second labeled training data population by applying the first recognition model to a raw data population that has not be labeled; a step of classifying the anomaly data by applying the second recognition model to the first learning data population; and a step of refining the anomaly data from the first learning data population and updating the first learning data population by adding the second learning data population. Therefore, the present invention is capable of continuously increasing the learning data. 본 발명은 이상 데이터 자동 검출 및 자동 라벨링 기술을 이용한 학습 데이터베이스 구축 방법 및 시스템에 관한 것으로, 상기 방법은 라벨링(labeling)된 제1 학습 데이터 모집단을 학습하여 데이터 분류를 위한 제1 및 제2 인식 모델들을 각각 독립적으로 구축하는 단계; 상기 제1 인식 모델을 라벨링(labeling) 되지 않은 로우 데이터 모집단에 적용하여 라벨링된 제2 학습 데이터 모집단을 생성하는 단계; 상기 제2 인식 모델을 상기 제1 학습 데이터 모집단에 적용하여 이상 데이터를 분류하는 단계; 및 상기 제1 학습 데이터 모집단에서 상기 이상 데이터를 정제하고 상기 제2 학습 데이터 모집단을 추가하여 상기 제1 학습 데이터 모집단을 갱신하는 단계;를 포함한다.