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디플레이션 기반의 거듭제곱 반복 군집화 방법

  • 기술번호 : KST2015002115
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 디플레이션 방법을 거듭제곱 반복 군집화 방법에 적용하여 거듭제곱 반복 군집화의 빠른 연산을 유지하면서, 스펙트럼 군집화 방법과 유사한 수준의 정확도를 나타낼 수 있는 디플레이션 기반의 거듭제곱 반복 군집화 방법이다. 먼저, 입력된 정규화된 친화도 행렬에 거듭제곱 반복(Power Iteration)을 적용하여 의사 고유벡터(Pseudo Eigenvector)를 생성한다. 그리고 생성된 의사 고유벡터에 디플레이션 방법(Deflation Method)을 적용하여 새로운 정규화된 친화도 행렬을 생성한다. 다음으로 새로운 정규화된 친화도 행렬에 거듭제곱 반복을 적용하여 새로운 의사 고유벡터를 생성하고, 새로운 의사 고유벡터에 디플레이션 방법을 적용하여 또 다른 새로운 정규화된 친화도 행렬을 생성한다. 그리고 생성된 둘 이상의 의사 고유벡터를 K-평균 알고리즘(K-means Algorithm)을 이용하여 군집화한다.
Int. CL G06F 17/16 (2006.01)
CPC G06F 17/16(2013.01) G06F 17/16(2013.01)
출원번호/일자 1020120116945 (2012.10.19)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1377260-0000 (2014.03.17)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140327) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.10.19)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승룡 대한민국 경기 성남시 분당구
2 팜 더 안 베트남 경기 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신지 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 ***호실(역삼동, 청원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 경기도 용인시 기흥구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.10.19 수리 (Accepted) 1-1-2012-0854561-40
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.07.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.08.07 수리 (Accepted) 9-1-2013-0062379-14
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.08.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0594366-03
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.10.22 수리 (Accepted) 1-1-2013-0955498-97
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.10.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0955496-06
7 등록결정서
Decision to grant		 2014.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0023605-18
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
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번호 청구항
1 1
입력된 정규화된 친화도 행렬에 거듭제곱 반복(Power Iteration)을 적용하여 의사 고유벡터(Pseudo Eigenvector)를 생성하는 단계;상기 생성된 의사 고유벡터에 디플레이션 방법(Deflation Method)을 적용하여 새로운 정규화된 친화도 행렬을 생성하는 단계;상기 새로운 정규화된 친화도 행렬에 거듭제곱 반복을 적용하여 새로운 의사 고유벡터를 생성하고, 상기 새로운 의사 고유벡터에 디플레이션 방법을 적용하여 또 다른 새로운 정규화된 친화도 행렬을 생성하는 단계; 및상기 생성된 둘 이상의 의사 고유벡터를 K-평균 알고리즘(K-means Algorithm)을 이용하여 군집화하는 단계;를 포함하며,상기 둘 이상의 유사 고유벡터는 상기 입력된 정규화된 친화도 행렬의 가장 큰 둘 이상의 고유벡터의 선형 결합인 것을 특징으로 하는 디플레이션 기반의 거듭제곱 반복 군집화 방법
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제 1항에 있어서,상기 새로운 정규화된 친화도 행렬은,디플레이션 방법을 이용한 에 의해 산출되며,상기 는 l번째 반복의 친화도 행렬이고, 은 l-1번째 반복의 친화도 행렬이고, 은 l번째 반복의 반복행렬이고, l은 반복 횟수인 것을 특징으로 하는 디플레이션 기반의 거듭제곱 반복 군집화 방법
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삭제
4 4
제 1항에 있어서,상기 둘 이상의 유사 고유벡터는 상호 직교(Orthoginal)하는 것을 특징으로 하는 디플레이션 기반의 거듭제곱 반복 군집화 방법
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제 1항에 있어서,상기 새로운 정규화된 친화도 행렬에 거듭제곱 반복을 적용하여 새로운 의사 고유벡터를 생성하고, 상기 새로운 의사 고유벡터에 디플레이션 방법을 적용하여 또 다른 새로운 정규화된 친화도 행렬을 생성하는 단계는 미리 설정된 임계값(Threshold)에 해당할 때까지 반복하는 것을 특징으로 하는 디플레이션 기반의 거듭제곱 반복 군집화 방법
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패밀리정보가 없습니다
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