초록 ▼

본 발명의 일 실시예에 따른 머신러닝 모형 기반 화학물질의 자동 분류 방법은, 학습용 DB 구성부가 화학물질 데이터베이스로부터 화학물질의 물질명이 포함된 화학물질 데이터를 수신하고, 상기 화학물질 데이터로부터 인공지능 학습 데이터를 추출하는 제1 단계; 상기 학습용 DB 구성부가 학습용 DB에 상기 인공지능 학습 데이터를 저장시켜 상기 학습용 DB를 구성하는 제2 단계; 알고리즘 학습부가 상기 인공지능 학습 데이터로부터 화학물질 구조를 수집하는 제1 머신러닝 알고리즘을 학습시키고, 상기 화학물질 구조를 이루는 각 화학물질에 대해 정

본 발명의 일 실시예에 따른 머신러닝 모형 기반 화학물질의 자동 분류 방법은, 학습용 DB 구성부가 화학물질 데이터베이스로부터 화학물질의 물질명이 포함된 화학물질 데이터를 수신하고, 상기 화학물질 데이터로부터 인공지능 학습 데이터를 추출하는 제1 단계; 상기 학습용 DB 구성부가 학습용 DB에 상기 인공지능 학습 데이터를 저장시켜 상기 학습용 DB를 구성하는 제2 단계; 알고리즘 학습부가 상기 인공지능 학습 데이터로부터 화학물질 구조를 수집하는 제1 머신러닝 알고리즘을 학습시키고, 상기 화학물질 구조를 이루는 각 화학물질에 대해 정량화된 독립변수 셋을 데이터셋 설정부로부터 수신한 후에 상기 각 화학물질에 상기 독립변수 셋의 독립변수를 적용시켜 상기 각 화학물질의 화학물질군을 분류하는 제2 머신러닝 알고리즘을 학습시키는 제3 단계; 인공지능모델 생성부가 상기 제1 머신러닝 알고리즘 기반의 제1 인공지능모델과 상기 제2 머신러닝 알고리즘 기반의 제2 인공지능모델을 생성하는 제4 단계; 성능 평가부가 상기 제2 인공지능모델의 화학물질군 분류 정확도를 기반으로 상기 제2 인공지능모델의 성능을 평가하는 제5 단계; 및 상기 제2 인공지능모델이 업로드되는 미지(Unknown) 데이터로부터 종속변수인 화학물질군을 자동 분류하는 제6 단계;를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

화학물질의 자동 분류 방법에 있어서,학습용 DB 구성부가 화학물질 데이터베이스로부터 화학물질의 물질명이 포함된 화학물질 데이터를 수신하고, 상기 화학물질 데이터로부터 인공지능 학습 데이터를 추출하는 제1 단계;상기 학습용 DB 구성부가 학습용 DB에 상기 인공지능 학습 데이터를 저장시켜 상기 학습용 DB를 구성하는 제2 단계;알고리즘 학습부가 상기 인공지능 학습 데이터로부터 화학물질 구조를 수집하는 제1 머신러닝 알고리즘을 학습시키고, 상기 화학물질 구조를 이루는 각 화학물질에 대해 정량화된 독립변수 셋을 데이터셋 설정부로부터 수신

화학물질의 자동 분류 방법에 있어서,학습용 DB 구성부가 화학물질 데이터베이스로부터 화학물질의 물질명이 포함된 화학물질 데이터를 수신하고, 상기 화학물질 데이터로부터 인공지능 학습 데이터를 추출하는 제1 단계;상기 학습용 DB 구성부가 학습용 DB에 상기 인공지능 학습 데이터를 저장시켜 상기 학습용 DB를 구성하는 제2 단계;알고리즘 학습부가 상기 인공지능 학습 데이터로부터 화학물질 구조를 수집하는 제1 머신러닝 알고리즘을 학습시키고, 상기 화학물질 구조를 이루는 각 화학물질에 대해 정량화된 독립변수 셋을 데이터셋 설정부로부터 수신한 후에 상기 각 화학물질에 상기 독립변수 셋의 독립변수를 적용시켜 상기 각 화학물질의 화학물질군을 분류하는 제2 머신러닝 알고리즘을 학습시키는 제3 단계;인공지능모델 생성부가 상기 제1 머신러닝 알고리즘 기반의 제1 인공지능모델과 상기 제2 머신러닝 알고리즘 기반의 제2 인공지능모델을 생성하는 제4 단계;성능 평가부가 상기 제2 인공지능모델의 화학물질군 분류 정확도를 기반으로 상기 제2 인공지능모델의 성능을 평가하는 제5 단계; 및상기 제2 인공지능모델이 업로드되는 미지(Unknown) 데이터로부터 종속변수인 화학물질군을 자동 분류하는 제6 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 모형 기반 화학물질의 자동 분류 방법.