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연속적으로 발생하는 데이터의 패턴 분석방법

  • 기술번호 : KST2014030912
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 개시된 기술은 연속적으로 발생하는 데이터의 패턴 분석 방법에 관한 것이다. 개시된 기술의 일 실시예에 따른 데이터의 패턴 분석 방법은 연속적으로 발생하는 데이터를 단위 블록으로 분할하는 단계; 상기 분할된 단위 블록-상기 단위 블록은 N(N003e#0 인 정수)번째 분할된 단위 블록임-의 데이터로부터 패턴을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 패턴을 패턴 모델 PMN-1과 결합하여 새로운 패턴 모델 PMN을 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 PMN-1은 첫 번째 패턴부터 N-1번째 패턴까지 N-1개의 패턴이 결합되어 생성되는 패턴 모델이다.
Int. CL G06F 17/18 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01)
CPC G06F 17/18(2013.01)
출원번호/일자 1020100050169 (2010.05.28)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1093521-0000 (2011.12.07)
공개번호/일자 10-2011-0130703 (2011.12.06) 문서열기
공고번호/일자 (20111214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.05.28)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이지형 대한민국 서울특별시 용산구
2 윤태복 대한민국 경기도 구리시
3 장재형 대한민국 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남정길 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)(특허법인(유한)아이시스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2010-0343576-14
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.05.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0271236-65
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.07.20 수리 (Accepted) 1-1-2011-0558794-71
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.07.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0558793-25
5 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0711209-31
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
연속적으로 발생하는 단위 블록들 중 N번째(N003e#0 인 정수) 분할된 단위블록의 데이터로부터 패턴을 추출하는 단계; 및상기 추출된 패턴을 패턴 모델 PMN-1과 결합하여 새로운 패턴 모델 PMN을 생성하는 단계를 포함하고,상기 PMN-1은 첫 번째 패턴부터 N-1번째 패턴까지 N-1개의 패턴이 결합되어 생성되고,상기 PMN은 상기 PMN-1에 N번째 분할된 단위 블록으로부터 추출된 패턴이 결합되어 생성되는 패턴 모델인 데이터 패턴 분석 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 생성하는 단계는,상기 추출된 패턴에 포함된 규칙중, 상기 PMN-1에 포함된 어느 하나의 규칙과 동일한 규칙은 AF(Appearance Frequency) 가중치를 증가시켜 상기 PMN을 생성하는 단계를 포함하고,상기 규칙은 상기 데이터 블록 내에서 추출된 의미 있는 정보인 데이터 패턴 분석 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 생성하는 단계는,상기 추출된 패턴에 포함된 규칙이 상기 PMN-1에 포함되어 있으면, DT(Duration Time) 가중치를 증가시키고, 포함되어 있지 않으면, DT 가중치를 감소시켜 상기 PMN을 생성하는 단계를 포함하고,상기 규칙은 상기 데이터 블록 내에서 추출된 의미 있는 정보인 데이터 패턴 분석 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 생성하는 단계는,상기 추출된 패턴에 포함된 규칙 중, 상기 PMN-1에 포함된 어느 하나의 규칙과 모순되는 규칙은 CF(Conflict Frequency) 가중치를 증가 시켜 상기 PMN을 생성하는 단계를 포함하고,상기 규칙은 상기 데이터 블록 내에서 추출된 의미 있는 정보인 데이터 패턴 분석 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 생성하는 단계는,상기 추출된 패턴에 포함된 규칙과 상기 PMN-1에 포함된 규칙 간에, 어느 하나의 규칙이 다른 하나의 규칙의 적어도 일부를 포함하는 경우, 상기 추출된 패턴에 포함된 규칙과 상기 PMN-1에 포함된 규칙 간의 공통된 부분을 추출하여 상기 PMN의 규칙을 생성하는 단계를 포함하고,상기 규칙은 상기 데이터 블록 내에서 추출된 의미 있는 정보인 데이터 패턴 분석 방법
6 6
제 1항에 있어서, 상기 추출하는 단계는,의사결정나무 분석 방법에 의해서 수행되는 데이터 패턴 분석 방법
7 7
제 6항에 있어서,상기 의사결정나무 분석 방법은 C4
8 8
제 6항에 있어서 상기 의사결정나무 분석 방법에 수행된 분석 결과는 If-then 형식의 규칙으로 저장하는 단계를 더 포함하는 데이터 패턴 분석 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 생성된 PMN에 포함된 규칙에 대한 신뢰도를 산출하는 단계를 더 포함하고,상기 PMN에 포함된 규칙은 상기 추출된 패턴에 포함된 규칙과 상기 PMN-1에 포함된 규칙 간의 공통된 부분을 추출하여 생성되는 데이터 패턴 분석 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 산출하는 단계는,상기 산출된 신뢰도가 미리 설정된 임계값보다 높은 경우, 미리 설정된 임계값보다 높은 값을 가지는 규칙을 유효한 규칙으로 사용하도록 결정하는 단계를 포함하는 데이터 패턴 분석 방법
11 11
제 9항에 있어서, 상기 산출하는 단계는, (RuleConf는 신뢰도, AF는 상기 PMN에 포함된 규칙의 발생 빈도수, AFMAX는 PNN에 포함된 규칙의 AF값 중 최대 값 , DT는 최근 지속시간, DTMAX는 결합된 패턴 모델에 포함된 규칙의 DT값 중 최대 값, CF는 오류 빈도수를 나타냄)을 이용하여 산출하는 단계를 포함하는 데이터 패턴 분석 방법
12 12
제 1항에 기재된 방법을 컴퓨터상에서 실행시키기 위한 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학부 정부)교과부-연구재단(구과학재단)-일반연구자 기본연구지원사업(1/3) 사용자 중심의 새로운 웹 특징을 반영하는 웹 정보 평가 방법의 개발