US Patent Applications
1. Miru Kim, Minhae Kwon, “Method For Detecting Anomalies In A Vehicle Network, A Computing Device For Performing The Same, And A Vehicle Equipped With The Same,” US Patent, November 24, 2025. (Application no. US 19/398,210)
2. Miru Kim, Mugon Joe, Minhae Kwon, “Method For Classifying Anomaly Types In A Vehicle Network, Computing Device For Performing The Same, And Vehicle Equipped With The Same,” US Patent, November 24, 2025. (Application no. US 19/398,225)
3. Miru Kim, Heewon Park, Minhae Kwon, “Learning method and system based on federated learning and computing device for performing the same,” US Patent, July 14, 2025. (Application no. US 19/267,902)
4. Heewon Park, Miru Kim, Minhae Kwon, “Split federated learning system and method optimized for various hardware environments and local client for performing the same,” US Patent, July 14, 2025. (Application no. US 19/267,897)
5. Mugon Joe, Miru Kim, Minhae Kwon, “Method for Training Classification Model and Computing Device for Performing Same,” US Patent, February 7, 2025. (Application no. US 19/048,192)
6. Mugon Joe, Miru Kim, Minhae Kwon, “Fine-tuning Method and System for Anomaly Type Classification,” US Patent, July 23, 2024. (Application no. US 18/781,284)
7. Miru Kim, Heewon Park, Minhae Kwon, “Method and Apparatus for Augmenting Knowledge Using Information of Federated Learning,” US Patent, Jan 4, 2024. (Application no. US 18/404143)
8. Miru Kim, Minhae Kwon, "Apparatus And Method Of Data Anomaly Detection Based On Important Feature Value And Low Complexity Model," US Patent, July 7, 2023 (Application no. US 18/219642)
9. Miru Kim, Hyoseon Kye, Minhae Kwon, "Apparatus And Method Of Personalized Federated Learning Based On Partial Parameters Sharing," US Patent, July 7, 2023 (Application no. US 18/219691)
10. Hyoseon Kye, Miru Kim, Minhae Kwon, "System for Detecting Hierarchical Network Intrusion Using Hidden Layer Information of Autoencoder and Method Thereof," US Patent, November 2, 2022 (Application no. US 17/979728)
1. 김미르, 계효선, 권민혜, "오토인코더의 은닉층 정보를 이용한 계층적 네트워크 침입탐지 시스템 및 그 방법," Korean Patent, April 28, 2021 (Patent no. 10-2642060 )
1. 김미르, 조무곤, 권민혜, “데이터 분포 변화 및 새로운 클래스에 대해 적응적으로 분류할 수 있는 분류 모델의 학습 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치,” Korean Patent, filed on September 18, 2025 (Application no. 10-2025-0134733)
2. 박희원, 조무곤, 김미르, 권민혜, “데이터 분포 변화 추정 기반의 연합 학습 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치,” Korean Patent, filed on September 16, 2025 (Application no. 10-2025-0132770)
3. 박희원, 조무곤, 김미르, 권민혜, “실시간 환경에서 데이터 분포 변화를 이용한 인공지능 모델의 사후 학습 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치,” Korean Patent, filed on September 16, 2025 (Application no. 10-2025-0132771)
4. 김미르, 권민혜, “차량 네트워크의 이상 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치와 이를 구비하는 차량,” Korean Patent, filed on September 11, 2025 (Application no. 10-2025-0129711)
5. 김미르, 조무곤, 권민혜, “차량 네트워크의 이상 유형 분류 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치와 이를 구비하는 차량,” Korean Patent, filed on September 10, 2025 (Application no. 10-2025-0129416)
6. 임경진, 박희원, 김미르, 권민혜, “연합 학습 기반의 사후 학습을 위한 학습 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치,” Korean Patent, filed on September 23, 2025 (Application no. 10-2025-0137594)
7. 김미르, 박희원, 권민혜, " 연합 학습 기반의 학습 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치," Korean Patent, filed on April 21, 2025 (Application no. 10-2025-0051898)
8. 김미르, 박희원, 권민혜, "다양한 하드웨어 환경에 최적화된 분할 연합 학습 시스템 및 방법과 이를 수행하기 위한 로컬 클라이언트," Korean Patent, filed on April 08, 2025 (Application no. 10-2025-0045651)
9. 조무곤, 김미르, 권민혜, “분류 모델의 학습 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치,” Korean Patent, filed on November 15, 2024 (Application no. 10-2024-0162776)
10. 조무곤, 김미르, 권민혜, “분류 모델의 적응 학습 방법 및 장치,” Korean Patent, filed on November 15, 2024 (Application no. 10-2024-0162777)
11. 김미르, 조무곤, 권민혜, “이상유형 분류를 위한 미세조정 방법 및 시스템,” Korean Patent, filed on April 11, 2024 (Application no. 10-2024-0048667)
12. 김미르, 박희원, 권민혜, “연합학습 정보를 이용한 지식 증강 방법 및 장치,” Korean Patent, filed on September 7, 2023 (Application no. 10-2023-0119121)
13. 김미르, 계효선, 권민혜, "파라미터 부분 공유에 기초한 개인화 연합 학습 방법 및 장치," Korean Patent, January 17, 2023 (Application no. 10-2023-0007036)
14. 김미르, 권민혜, "중요 특성 값 및 저복잡 모델에 기초한 데이터 이상 탐지 방법 및 장치," Korean patent, January 17, 2023 (Application no. 10-2023-0007035)
박희원, 김미르, 권민혜, "독립항등분포 데이터 환경에서의 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015899)
박희원, 김미르, 권민혜, "독립항등분포 데이터 환경에서의 동시학습 기반 부분공유 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015900)
박희원, 김미르, 권민혜, "독립항등분포 데이터 환경에서의 교대학습 기반 부분공유 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015901)
박희원, 김미르, 권민혜, "독립항등분포 데이터 환경에서의 개인화 부분 우선 학습 기반 부분공유 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015902)
박희원, 김미르, 권민혜, "디리클레분포 데이터 환경에서의 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015903)
박희원, 김미르, 권민혜, "디리클레분포 데이터 환경에서의 동시학습 기반 부분공유 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015904)
박희원, 김미르, 권민혜, "디리클레분포 데이터 환경에서의 교대학습 기반 부분공유 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015905)
박희원, 김미르, 권민혜, "디리클레분포 데이터 환경에서의 개인화 부분 우선 학습 기반 부분공유 연합학습시스템," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2023-015906)
김미르, 권민혜, "신경망 50 퍼센트 부분 공유 연합학습을 이용한 숫자 그림 분류 프로그램," Korea Copyright Commision, March, 23, 2023. (Registration no. C-2022-047269)
김미르, 권민혜, "이상 점수 변화량 기반 데이터의 중요 특성을 사용한 저복잡도 네트워크 이상탐지 프로그램," Korea Copyright Commision, September 26,2022. (Registration no. C-2022-036596)
김미르, 권민혜, "분류 변화의 수 기반 데이터의 중요 특성을 사용한 저복잡도 네트워크 이상탐지 프로그램," Korea Copyright Commision, September 26,2022. (Registration no. C-2022-036595)
안수진, 계효선, 김미르, 권민혜, “최소-최대 정규화 기법을 활용한 장단기 메모리- 순방향 신경망 기반의 침입탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014551)
안수진, 계효선, 김미르, 권민혜, “최소-최대 정규화 기법을 활용한 게이트 순환 유닛- 순방향 신경망 기반의 침입탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014550)
김미르, 계효선, 안수진, 권민혜, “표준 점수 정규화 기법을 활용한 장단기 메모리 구조 인코더와 순방향 신경망 오토인코더의 연계구조를 사용한 네트워크 침입탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014549)
김미르, 계효선, 안수진, 권민혜, “표준 점수 정규화 기법을 활용한 게이트 순환 유닛 구조 인코더와 순방향 신경망 디코더를 사용한 네트워크 침입탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014548)
김미르, 계효선, 안수진, 권민혜, “표준 점수 정규화기법을 활용한 장단기 메모리 인코더와 순방향 신경망 디코더를 사용한 네트워크 침입 탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014547)
김미르, 계효선, 안수진, 권민혜, “표준 점수 정규화기법을 활용한 게이트 순환 유닛 구조 오토인코더를 사용한 네트워크 침입탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014546)
김미르, 계효선, 안수진, 권민혜, “표준 점수 정규화기법을 활용한 장단기 메모리 구조 오토인코더를 사용한 네트워크 침입탐지 시스템,” Korea Copyright Commission, March 25, 2022. (Registration no. C-2022-014545)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 절대값의 평균을 적용한 침입탐지,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039981)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 제곱값의 평균을 적용한 침입탐지,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039982)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039983)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039980)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039979)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039978)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039977)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039976)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039975)
김미르, 계효선, 권민혜, “케라스기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039974)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 절대값의 평균을 적용한 침입탐지,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039973)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 제곱값의 평균을 적용한 침입탐지,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039972)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039971)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039958)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039957)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 절대값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039970)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039969)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039968)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 절대값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039967)
김미르, 계효선, 권민혜, “파이토치 기반 5층 오토인코더 모델 학습을 통한 정규화된 오차 제곱값의 평균으로 구한 은닉층의 복원오차에 제곱값을 적용한 침입탐지 프로그램,” Korea Copyright Commission, October 8, 2021. (Registration no. C-2021-039966)