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인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2015090104
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 명세서에서는 예측패턴 감지방법 및 그 시스템에 대해 개시한다. 더욱 상세하게는 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법 및 그 시스템에 대해 개시한다.본 명세서에서 개시하는 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법은 복수의 관심 결과 데이터를 포함하는 관심클래스와 복수의 비관심 결과 데이터를 포함하는 비관심클래스를 포함하는 원본 데이터 세트와 원본 데이터 세트를 기 설정된 기준에 따라 변형된 변형 데이터 세트를 복수의 참가자에게 노출하는 단계, 노출에 따른 참가자의 반응정보를 입력받는 단계 및 반응정보에 기초하여 관심 결과에 대한 예측패턴을 분석하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01)
CPC G06N 5/04(2013.01) G06N 5/04(2013.01)
출원번호/일자 1020120016028 (2012.02.16)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2013-0094627 (2013.08.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 블라고 불가리아 경남 창원시 마산합포구
2 김형선 대한민국 대전 서구
3 김현 대한민국 대전 유성구
4 손주찬 대한민국 대전 대덕구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태평양 대한민국 서울특별시 중구 청계천로 **, *층(다동, 예금보험공사빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2012.02.16 수리 (Accepted) 1-1-2012-0126686-17
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2013.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2013-0805846-54
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 관심 결과(outcome of interest) 데이터를 포함하는 관심클래스와 복수의 비관심 결과 데이터를 포함하는 비관심클래스를 포함하는 원본 데이터 세트와 상기 원본 데이터 세트를 기 설정된 기준에 따라 변형된 변형 데이터 세트를 복수의 참가자(human participant)에게 노출하는 단계;상기 노출에 따른 상기 참가자의 반응정보를 입력받는 단계; 및상기 반응정보에 기초하여 상기 관심 결과에 대한 예측패턴을 분석하는 단계를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
2 2
제1항에 있어서,상기 데이터는이미지, 영상 또는 청각데이터 중 어느 하나 또는 그 조합인, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
3 3
제1항에 있어서,상기 관심 결과 데이터는 상기 관심 결과의 존재에 대한 암시(cue)가 제거된 데이터를 포함하고,상기 비관심 결과 데이터는 상기 관심 결과의 부존재에 대한 암시가 제거된 데이터를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
4 4
제1항에 있어서,상기 변형 데이터 세트는 상기 기 설정된 기준이 상기 원본 데이터 세트에 포함된 데이터에 동일하게 적용되어 변형된 데이터 세트인, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
5 5
제1항에 있어서,상기 관심 결과 데이터와 상기 비관심 결과 데이터는 식별(distinguishable) 데이터를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
6 6
제5항에 있어서,상기 식별 데이터는 각각 서로 다른 데이터인, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
7 7
제1항에 있어서,상기 노출하는 단계는상기 원본 데이터 세트와 상기 변형 데이터 세트 각각의 상기 관심클래스와 상기 비관심클래스 중 일부 데이터가 제거된 제1차 노출 데이터 세트를 상기 참가자에게 노출하는 단계; 및상기 제거된 상기 일부 데이터로 구성된 제2차 노출 데이터 세트를 상기 참가자에게 노출하는 단계를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제1차 노출 데이터 세트를 상기 참가자에게 노출한 후, 상기 제2차 노출 데이터 세트를 상기 참가자에게 노출하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
9 9
제8항에 있어서,상기 제1차 노출 데이터 세트를 상기 참가자에게 노출하는 단계는상기 제1차 노출 데이터 세트 중 어느 하나를 상기 참가자에게 노출하는 단계를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
10 10
제9항에 있어서,상기 참가자의 반응정보를 입력받는 단계는상기 제2차 노출 데이터 세트의 노출에 대한 상기 참가자의 반응정보를 입력받는 단계를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
11 11
제10항에 있어서,상기 반응정보는 상기 비관심클래스와 상기 관심클래스의 노출에 따른 상기 참가자의 예측에 따른 신경계 반응정보를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
12 12
제11항에 있어서,상기 반응정보는 상기 참가자의 전방 해마에 대한 fMRI 스캔에 의해 획득되는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
13 13
제12항에 있어서,상기 분석하는 단계는상기 제2차 노출 데이터 세트에 포함된 상기 관심 결과데이터의 노출에 따른 상기 참가자의 예측에 따른 신경계 반응정보를 분석하는 단계를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
14 14
제13항에 있어서,상기 분석하는 단계는상기 신경계 반응정보가 기 설정된 기준에 부합하는 경우, 상기 관심 결과 데이터를 예측 패턴으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
15 15
제14항에 있어서,상기 예측 패턴으로 결정된 관심 결과 데이터에 기초하여 데이터 세트를 재구성하는 단계를 더 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지방법
16 16
복수의 관심 결과(outcome of interest) 데이터를 포함하는 관심클래스와 복수의 비관심 결과 데이터를 포함하는 비관심클래스를 포함하는 원본 데이터 세트와 상기 원본 데이터 세트를 기 설정된 기준에 따라 변형된 변형 데이터 세트를 저장하는 저장부;상기 원본 데이터 세트와 상기 변형 데이터 세트를 복수의 참가자(human participant)에게 노출하는 출력부;상기 노출에 따른 상기 참가자의 반응정보를 입력받는 입력부; 및상기 반응정보에 기초하여 상기 관심 결과에 대한 예측패턴을 분석하는 분석부를 포함하는, 인간 기반 계산을 이용한 예측패턴 감지 시스템
지정국 정보가 없습니다
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1 JP25168123 JP 일본 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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1 JP2013168123 JP 일본 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.