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입력 데이터를 입력받은 뉴럴 네트워크 모델로부터 출력되어 정규화 함수에 의해 정규화된 정규화 데이터를 이용하여 상기 입력 데이터에 대응되는 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷(Internet of Things; IoT) 장치에 있어서,상기 입력 데이터를 입력받은 상기 뉴럴 네트워크 모델로부터 출력되는 제1 모델 데이터 및 상기 제1 모델 데이터를 입력받은 상기 정규화 함수로부터 출력되는 제1 정규화 데이터에 기초하여 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령의 불확실성을 나타내는 불확실성 점수를 산출하는 불확실성 점수 산출 모듈;상기 불확실성 점수 및 임계 값 간의 대소를 비교하고, 상기 대소 비교의 결과에 기초하여 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한지 여부를 판단하는 제어 명령 오류 감지 모듈;상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한지 여부에 기초하여 상기 제1 정규화 데이터로부터 제어 명령 벡터를 생성한 후 상기 제어 명령 벡터를 이용하여 상기 제어 명령을 결정하거나 상기 제1 정규화 데이터를 이용하여 상기 제어 명령을 결정하는 제어 명령 결정 모듈; 및검증 데이터를 입력받은 상기 뉴럴 네트워크 모델로부터 출력되는 복수의 제2 모델 데이터 및 상기 복수의 제2 모델 데이터를 입력받은 상기 정규화 함수로부터 출력되는 복수의 제2 정규화 데이터에 기초하여 임계 값을 설정하는 임계 값 설정 모듈;을 포함하고,상기 제1 정규화 데이터는상기 입력 데이터가 미리 정해진 복수의 분류 클래스 각각으로 분류될 확률인 분류 클래스 별 분류 확률 정보를 포함하고,상기 제1 정규화 데이터에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보는상기 정규화 함수에 의해 출력되고,상기 복수의 제2 정규화 데이터 각각은상기 검증 데이터가 미리 정해진 복수의 분류 클래스 각각으로 분류될 확률인 분류 클래스 별 분류 확률 정보를 포함하고,상기 제2 정규화 데이터에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보는상기 정규화 함수에 의해 출력되고,상기 임계 값 설정 모듈은상기 복수의 제2 정규화 데이터 각각에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보 각각에 대해 가장 큰 분류 확률 정보에 대응되는 분류 클래스를 상기 복수의 제2 정규화 데이터 마다 확인하고, 확인된 분류 클래스로 상기 복수의 제2 정규화 데이터 각각을 분류하고, 상기 임계 값 설정 모듈은같은 분류 클래스로 분류된 제2 정규화 데이터의 가장 큰 분류 확률 정보 간의 평균 및 표준 편차를 이용하여 해당 분류 클래스의 임계 값을 산출하고,상기 임계 값 설정 모듈은하기의 수학식 5를 이용하여 상기 분류 클래스 별로 상기 임계 값을 산출하고,상기 불확실성 점수 산출 모듈은상기 제1 정규화 데이터에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보를 이용하여 상기 불확실성 점수를 산출하고,상기 불확실성 점수 산출 모듈은하기의 수학식 6을 이용하여 상기 불확실성 점수를 산출하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷 장치.

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제1항에 있어서,상기 제어 명령 결정 모듈은상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한 것으로 판단되면 상기 분류 클래스 각각에 대응되는 벡터 차원의 단위 벡터와 상기 분류 확률 정보를 이용하여 제어 명령 벡터를 생성하고, 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실하지 않은 것으로 판단되면 상기 분류 클래스 별 분류 확률 정보 중에서 분류 확률 정보가 가장 높은 분류 클래스에 대응하여 제어 명령을 결정하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷 장치.

제1항에 있어서,상기 제어 명령 오류 감지 모듈은상기 불확실성 점수가 상기 임계 값을 초과하면 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한 것으로 판단하고, 상기 불확실성 점수가 상기 임계 값 이하이면 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실하지 않은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷 장치.

입력 데이터를 입력받은 뉴럴 네트워크 모델로부터 출력되어 정규화 함수에 의해 정규화된 정규화 데이터를 이용하여 상기 입력 데이터에 대응되는 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷(Internet of Things; IoT) 장치의 제어 명령 결정 방법에 있어서,불확실성 점수 산출 모듈이 상기 입력 데이터를 입력받은 상기 뉴럴 네트워크 모델로부터 출력되는 제1 모델 데이터 및 상기 제1 모델 데이터를 입력받은 상기 정규화 함수로부터 출력되는 제1 정규화 데이터에 기초하여 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령의 불확실성을 나타내는 불확실성 점수를 산출하는 단계; 제어 명령 오류 감지 모듈이 상기 불확실성 점수 및 임계 값 간의 대소를 비교하고, 상기 대소 비교의 결과에 기초하여 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한지 여부를 판단하는 단계;제어 명령 결정 모듈이 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한지 여부에 기초하여 상기 제1 정규화 데이터로부터 제어 명령 벡터를 생성한 후 상기 제어 명령 벡터를 이용하여 상기 제어 명령을 결정하거나 상기 제1 정규화 데이터를 이용하여 상기 제어 명령을 결정하는 단계; 및임계 값 설정 모듈이 검증 데이터를 입력받은 상기 뉴럴 네트워크 모델로부터 출력되는 복수의 제2 모델 데이터 및 상기 복수의 제2 모델 데이터를 입력받은 상기 정규화 함수로부터 출력되는 복수의 제2 정규화 데이터에 기초하여 임계 값을 설정하는 단계;를 포함하고,상기 제1 정규화 데이터는상기 입력 데이터가 미리 정해진 복수의 분류 클래스 각각으로 분류될 확률인 분류 클래스 별 분류 확률 정보를 포함하고,상기 제1 정규화 데이터에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보는상기 정규화 함수에 의해 출력되고,상기 복수의 제2 정규화 데이터 각각은상기 검증 데이터가 미리 정해진 복수의 분류 클래스 각각으로 분류될 확률인 분류 클래스 별 분류 확률 정보를 포함하고,상기 제2 정규화 데이터에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보는상기 정규화 함수에 의해 출력되고,상기 임계 값을 설정하는 단계는상기 임계 값 설정 모듈이 상기 복수의 제2 정규화 데이터 각각에 포함된 분류 클래스 별 분류 확률 정보 각각에 대해 가장 큰 분류 확률 정보에 대응되는 분류 클래스를 상기 복수의 제2 정규화 데이터 마다 확인하고, 확인된 분류 클래스로 상기 복수의 제2 정규화 데이터 각각을 분류하는 단계;상기 임계 값 설정 모듈이 같은 분류 클래스로 분류된 제2 정규화 데이터의 가장 큰 분류 확률 정보 간의 평균 및 표준 편차를 이용하여 해당 분류 클래스의 임계 값을 산출하는 단계; 및상기 임계 값 설정 모듈이　하기의 수학식 7을 이용하여 상기 분류 클래스 별로 상기 임계 값을 산출하는 단계;를 포함하고,상기 불확실성 점수를 산출하는 단계는상기 불확실성 점수 산출 모듈이 상기 제1 정규화 데이터에 포함된 분류 클래스로 분류될 확률을 나타내는 분류 클래스 별 분류 확률 정보를 이용하여 상기 불확실성 점수를 산출하는 단계; 및상기 불확실성 점수 산출 모듈이 하기의 수학식 8을 이용하여 상기 불확실성 점수를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷 장치의 제어 명령 결정 방법.

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제6항에 있어서,상기 제어 명령을 결정하는 단계는상기 제어 명령 결정 모듈이 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한 것으로 판단되면 상기 분류 클래스 각각에 대응되는 벡터 차원의 단위 벡터와 상기 분류 확률 정보를 이용하여 제어 명령 벡터를 생성하고, 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실하지 않은 것으로 판단되면 상기 분류 클래스 별 분류 확률 정보 중에서 분류 확률 정보가 가장 높은 분류 클래스에 대응하여 제어 명령을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷 장치의 제어 명령 결정 방법.

제6항에 있어서,상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한지 여부를 판단하는 단계는상기 제어 명령 오류 감지 모듈이 상기 불확실성 점수가 상기 임계 값을 초과하면 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실한 것으로 판단하고, 상기 불확실성 점수가 상기 임계 값 이하이면 상기 제1 정규화 데이터로부터 결정될 제어 명령이 불확실하지 않은 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 제어 명령을 결정하는 사물 인터넷 장치의 제어 명령 결정 방법.

하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제6항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.