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규칙기반 시스템의 규칙 업데이트 방법

  • 기술번호 : KST2015008488
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 규칙기반 시스템의 규칙 업데이트 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 규칙 조건에 매칭되는 목표 사용자 그룹에 해당하는 이벤트의 안내 메시지를 송신하고, 안내 메시지에 기반한 이벤트의 반응 상태 및 이벤트의 참여 상태에 기초하여 규칙을 업데이트하는 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01)
CPC G06F 17/30365(2013.01) G06F 17/30365(2013.01)
출원번호/일자 1020130030972 (2013.03.22)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1417611-0000 (2014.07.02)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140709) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.03.22)
심사청구항수 19

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 김재경 대한민국 서울 강남구
2 문현실 대한민국 서울 동대문구
3 최재호 대한민국 충남 서천군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 서재승 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***-*(논현동) ***호(스카이국제특허사무소)

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
2013.03.22 수리 (Accepted) 1-1-2013-0250960-99
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2014.03.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0199908-74
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)
2014.05.09 수리 (Accepted) 1-1-2014-0438464-42
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.05.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0438463-07
5 등록결정서
Decision to grant
2014.06.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0446370-38
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
조건과 상기 조건에 해당하는 적어도 1개 이상의 이벤트로 이루어진 규칙을 저장하고 있는 규칙 데이터베이스;사용자 정보를 저장하고 있는 사용자 정보 데이터베이스;상기 사용자 정보에 기초하여 상기 규칙 데이터베이스의 조건에 일치하는 목표 사용자 그룹을 판단하여 상기 조건에 매핑된 매핑 규칙을 구성하는 각 이벤트에 대한 안내 메시지를 상기 목표 사용자 그룹을 구성하는 개별 목표 사용자의 단말기로 송신하는 안내 메시지 관리부;단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신한 상기 안내 메시지의 활성화 명령에 기초하여 판단한 상기 개별 목표 사용자의 반응 상태 또는 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신한 참여 명령에 기초하여 판단한 상기 개별 목표 사용자의 참여 상태로부터 상기 매핑 규칙에 대한 상기 목표 사용자 그룹의 평균 반응값을 판단하는 반응 판단부;업데이트 주기 동안 상기 목표 사용자 그룹의 단위 시간별 평균 반응값에 기초하여 상기 매핑 규칙의 업데이트 지수를 계산하는 업데이트 지수 판단부; 및상기 업데이트 지수와 임계 업데이트 지수를 비교하여 상기 규칙 데이터베이스에 저장되어 있는 규칙을 업데이트하는 규칙 업데이트부를 포함하며,상기 규칙 업데이트부는 상기 업데이트 지수와 임계 업데이트 지수를 비교하여 상기 규칙 데이터베이스에 저장되어 있는, 상기 임계 업데이트 지수 이하의 업데이트 지수를 가지는 규칙을 구성하는 이벤트 중 유효 이벤트를 제외한 이벤트를 상기 규칙 데이터베이스에서 삭제 업데이트하며,상기 유효 이벤트는 상기 안내 메시지의 활성화 명령을 수신할 때마다 상기 목표 사용자의 이벤트에 대한 반응 횟수를 카운트하고, 상기 반응 횟수가 임계 반응 횟수를 초과하는 이벤트인 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 반응 판단부는단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신된 상기 안내 메시지의 활성화 명령에 따라 상기 개별 목표 사용자의 상기 이벤트에 대한 반응 상태를 판단하는 반응 상태 판단부;상기 단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신된 상기 안내 메시지에 해당하는 이벤트의 참여 명령에 따라 상기 개별 목표 사용자의 이벤트에 대한 참여 상태를 판단하는 참여 상태 판단부;상기 단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 상기 이벤트의 반응 상태 또는 참여 상태에 기초하여 상기 매핑 규칙에 대한 상기 개별 목표 사용자의 반응값을 계산하는 반응값 계산부; 및상기 개별 목표 사용자의 반응값의 평균으로부터 평균 반응값을 계산하는 평균값 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치는상기 각 이벤트의 안내 메시지를 기준으로 상기 목표 사용자의 반응 상태를 상기 단위시간별로 카운트하여 상기 각 이벤트의 반응 횟수를 계산하는 카운트부;상기 각 이벤트의 반응 횟수와 임계 반응 횟수를 비교하여 유효 이벤트를 판단하고 상기 유효 이벤트를 이벤트 관리 데이터베이스에 저장하는 유효 이벤트 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
4 4
제 2 항에 있어서, 상기 안내 메시지 관리부는상기 사용자 정보와 상기 규칙 데이터베이스에 저장되어 있는 규칙의 조건을 비교하여 상기 규칙에 일치하는 사용자 정보를 가지는 사용자를 목표 사용자 그룹으로 판단하는 목표 사용자 판단부;상기 조건을 구성하는 각 이벤트에 대한 안내 메시지를 생성하는 안내 메시지 생성부; 및상기 각 이벤트에 대한 안내 메시지를 상기 목표 사용자를 구성하는 개별 목표 사용자의 단말기로 송신 제어하는 송신 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단위 시간(tm)별 상기 개별 목표 사용자(i)의 반응값(IRi(tm))은 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,[수학식 1]여기서 α, β는 각각 상기 개별 목표 사용자의 반응 가중치와 무반응 가중치이며, n(tm)는 단위 시간(tm) 동안 상기 규칙을 이루는 각 이벤트에 대한 안내 메시지의 상기 개별 목표 사용자 단말기로의 송신 횟수를 의미하며, vi(tm), pi(tm), ii(tm)는 상기 단위 시간(tm) 동안 상기 규칙을 이루는 각 이벤트에 대한 안내 메시지의 반응 횟수, 무반응 횟수, 이벤트 참여 횟수를 나타내는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
8 8
제 7 항에 있어서, 상기 평균 반응값(ER(tm))은 아래의 수학식(2)에 의해 계산되며,[수학식 2]여기서 N은 목표 사용자를 구성하는 개별 목표 사용자의 수인 것을 특징으로 하는 규칙 기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
9 9
제 7 항에 있어서, 상기 업데이트 지수는 상기 업데이트 주기 동안 상기 매핑 규칙의 사용 상태에 따라 상기 업데이트 주기를 구성하는 단위 시간별 평균 반응값을 누적하여 계산되는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 업데이트 지수(UI)는 아래의 수학식(3)에 의해 계산되며,[수학식 3]여기서 γm는 사용 상태 가중치이며, U는 상기 업데이트 주기를 구성하는 단위 시간의 수인 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
11 11
제 7 항에 있어서, 상기 업데이트 지수는 상기 업데이트 주기를 구성하는 단위 시간 중 최근 e개 단위 시간에 대한 상기 매핑 규칙의 사용 상태에 기초하여 상기 최근 e개의 단위 시간의 평균 반응값을 누적하여 계산되는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 장치
12 12
규칙기반 시스템에서 규칙을 업데이트하는 방법에 있어서,(a) 안내 메시지 관리부에서 사용자 정보에 기초하여 규칙 조건에 일치하는 목표 사용자 그룹을 판단하여 상기 규칙 조건에 매핑된 매핑 규칙을 구성하는 각 이벤트에 대한 안내 메시지를 상기 목표 사용자 그룹을 구성하는 개별 목표 사용자의 단말기로 송신하는 단계;(b) 반응 판단부에서 단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신한 상기 안내 메시지의 활성화 명령에 기초하여 판단한 상기 개별 목표 사용자의 반응 상태 또는 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신한 참여 명령에 기초하여 판단한 상기 개별 목표 사용자의 참여 상태로부터 상기 매핑 규칙에 대한 상기 목표 사용자 그룹의 평균 반응값을 계산하는 단계;(c) 업데이트 지수 판단부에서 상기 목표 사용자 그룹의 평균 반응값과 업데이트 주기 동안 상기 매핑 규칙의 사용 상태에 기초하여 상기 매핑 규칙의 업데이트 지수를 계산하는 단계; 및 (d) 규칙 업데이트부에서 상기 업데이트 지수와 임계 업데이트 지수를 비교하여 규칙 데이터베이스에 저장되어 있는 규칙을 업데이트하는 단계를 포함하며,상기 규칙 업데이트부에서 상기 업데이트 지수와 임계 업데이트 지수를 비교하여 상기 규칙 데이터베이스에 저장되어 있는, 상기 임계 업데이트 지수 이하의 업데이트 지수를 가지는 규칙을 구성하는 이벤트 중 유효 이벤트를 제외한 이벤트를 상기 규칙 데이터베이스에서 삭제 업데이트하며,상기 유효 이벤트는 상기 안내 메시지의 활성화 명령을 수신할 때마다 상기 목표 사용자의 이벤트에 대한 반응 횟수를 카운트하고, 상기 반응 횟수가 임계 반응 횟수를 초과하는 이벤트인 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 (b) 단계는단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신된 상기 안내 메시지의 활성화 명령에 따라 상기 개별 목표 사용자의 상기 이벤트에 대한 반응 상태를 판단하는 단계;상기 단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 단말기로부터 수신된 상기 안내 메시지에 해당하는 이벤트의 참여 명령에 따라 상기 개별 목표 사용자의 상기 이벤트에 대한 참여 상태를 판단하는 단계;상기 단위 시간별로 상기 개별 목표 사용자의 상기 반응 상태 또는 상기 참여 상태에 기초하여 상기 매핑 규칙에 대한 상기 개별 목표 사용자의 반응값을 계산하는 단계; 및상기 개별 목표 사용자의 반응값의 평균으로부터 평균 반응값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 개별 목표 사용자 단말기로부터 상기 안내 메시지의 활성화 명령이 입력되는 경우 상기 개별 목표 사용자 단말기로부터 상기 이벤트에 대한 반응 상태를 나타내는 반응 응답 메시지를 수신하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
15 15
제 14 항에 있어서, 상기 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법은상기 각 이벤트에 대해 반응 응답 메시지를 수신할 때마다 카운트하여 상기 매핑 규칙을 구성하는 각 이벤트별로 상기 단위 시간별 반응 횟수를 계산하는 단계;상기 각 이벤트의 반응 횟수와 임계 반응 횟수를 비교하여 상기 임계 반응 횟수를 초과하는 반응 횟수를 가지는 유효 이벤트를 판단하는 단계; 및상기 유효 이벤트를 이벤트 관리 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
16 16
제 14 항에 있어서, 상기 (a) 단계는상기 사용자 정보와 상기 규칙 데이터베이스에 저장되어 있는 규칙의 조건을 비교하여 상기 규칙에 일치하는 사용자 정보를 가지는 사용자를 목표 사용자 그룹으로 판단하는 단계;상기 조건을 구성하는 각 이벤트에 대한 안내 메시지를 생성하는 단계;상기 각 이벤트에 대한 안내 메시지를 상기 목표 사용자를 구성하는 개별 목표 사용자의 단말기로 송신 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
17 17
제 12 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단위 시간(tm)별 상기 개별 목표 사용자(i)의 반응값(IRi(tm))은 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,[수학식 1]여기서 α, β는 각각 상기 개별 목표 사용자의 반응 가중치와 무반응 가중치이며, n(tm)는 단위 시간(tm) 동안 상기 규칙을 이루는 각 이벤트에 대한 안내 메시지의 상기 개별 목표 사용자 단말기로의 송신 횟수를 의미하며, vi(tm), pi(tm), ii(tm)는 상기 단위 시간(tm) 동안 상기 규칙을 이루는 각 이벤트에 대한 안내 메시지의 반응 횟수, 무반응 횟수, 이벤트 참여 횟수를 나타내는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
18 18
제 17 항에 있어서, 상기 평균 반응값(ER(tm))은 아래의 수학식(2)에 의해 계산되며,[수학식 2]여기서 N은 목표 사용자를 구성하는 개별 목표 사용자의 수인 것을 특징으로 하는 규칙 기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
19 19
제 17 항에 있어서, 상기 업데이트 지수는 상기 업데이트 주기 동안 상기 매핑 규칙의 사용 상태에 따라 상기 업데이트 주기를 구성하는 단위 시간별 평균 반응값을 누적하여 계산되는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 업데이트 지수(UI)는 아래의 수학식(3)에 의해 계산되며,[수학식 3]여기서 γm는 사용 상태 가중치이며, U는 상기 업데이트 주기를 구성하는 단위 시간의 수인 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
21 21
제 17 항에 있어서, 상기 업데이트 지수는 상기 업데이트 주기를 구성하는 단위 시간 중 최근 e개 단위 시간에 대한 상기 매핑 규칙의 사용 상태에 기초하여 상기 최근 e개의 단위 시간의 평균 반응값을 누적하여 계산되는 것을 특징으로 하는 규칙기반 추천 시스템의 규칙 업데이트 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 경희대학교산학협력단 지식서비스 산업원천기술개발사업 지능형 전시마케팅을 위한 개인화 마케터