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학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템 및 이의운용방법

  • 기술번호 : KST2015094954
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템 및 이의 운용방법에 관한 것으로서, 다수의 지역 에이전트별로 태스크에 대응한 사용자 상태 정보를 발생시키고, 이 사용자 상태 정보를 전달받아 학습엔진을 통해 사용자 행동패턴을 학습한 후, 학습엔진에서 학습된 행동패턴을 룰(Rule)의 형태로 출력시켜 이 룰에 대응하여 태스크 생성자에서 태스크를 생성시키는 운용과정을 통해, 서로 다른 지역에 위치하는 어떠한 서비스도 사용자의 동적 행동패턴에 적응하여 상황에 맞는 서비스를 제공하고자 하는 모든 응용에 적용이 가능하다. 멀티 에이전트 시스템, 상황인식, 학습엔진
Int. CL G06Q 50/00 (2008.03)
CPC G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020060076669 (2006.08.14)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2007-0061260 (2007.06.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020050119717   |   2005.12.08
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.08.14)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김민경 대한민국 대전 서구
2 김현 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 권태복 대한민국 서울시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 청원빌딩)(아리특허법률사무소)
2 이화익 대한민국 서울시 강남구 테헤란로*길** (역삼동,청원빌딩) *층,***,***호(영인국제특허법률사무소)

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 특허출원서
Patent Application		 2006.08.14 수리 (Accepted) 1-1-2006-0578705-24
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.08.03 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.09.17 수리 (Accepted) 9-1-2007-0056223-18
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0581649-17
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2008.01.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0016465-51
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
7 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
각 지역마다 존재하며, 사용자 상태 정보를 관리하고, 이벤트 발생에 대응한 서비스를 수행하는 다수의 지역 에이전트; 상기 각 지역 에이전트의 사용자 행동패턴을 관찰, 학습하고, 학습한 행동패턴을 룰(Rule)의 형태로 출력하는 학습엔진; 및 상기 룰이 새롭게 발생되었을 때 상기 지역 에이전트에 태스크를 생성시키는 태스크 생성자를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 시스템은, 상기 지역 에이전트의 지역 정보를 참조할 수 있도록 상기 태스크 생성자로 지역 에이전트 환경 정보를 제공하는 환경정보 에이전트를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 시스템은, 상기 학습엔진과 태스크 생성자 사이에 마련되어 상기 학습엔진으로부터 출력되는 룰을 저장함과 아울러, 불가변적인 정의 룰을 저장하는 룰 DB를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템
4 4
제1항 내지 제3항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 지역 에이전트는, 해당 지역 에이전트에서 발생되는 이벤트를 감지하는 이벤트 리스너(Event Listener); 상기 학습엔진의 행동패턴의 룰에 따라 발생하는 태스크를 관리하고, 현재 사용자의 선택의 우선순위를 부여하여 태스크에 대응한 제어를 수행하는 태스크 제어기; 상기 해당 지역 에이전트에서 발생되는 상황을 기록하는 상태 정보; 및 상기 상태 정보를 학습엔진에 입력 값으로 전달하는 통보자로 이루어진 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템
5 5
제4항에 있어서, 상기 태스크는, 이벤트가 일어나게 되는 시점을 설정하는 이벤트; 상기 이벤트가 일어난 시점에 만족되어야 하는 조건을 설정하는 상황; 및 상기 이벤트와 상황이 모두 만족되면 해당 서비스 수행을 설정하는 응답으로 이루어진 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템
6 6
(a) 다수의 지역 에이전트별로 태스크에 대응한 사용자 상태 정보를 발생시키는 단계; (b) 상기 사용자 상태 정보를 전달받아 학습엔진을 통해 사용자 행동패턴을 학습하는 단계; (c) 상기 학습엔진에서 학습된 행동패턴을 룰(Rule)의 형태로 출력시키는 단계; 및 (d) 상기 출력되는 룰에 대응하여 태스크 생성자에서 태스크를 생성시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템의 운용방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 (a) 단계 이전에 상기 생성된 태스크를 적용할 수 있도록 상기 태스크 생성자로 지역 에이전트 환경 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템의 운용방법
8 8
제6항 또는 제7항에 있어서, 상기 (a) 단계는, 해당 지역 에이전트에서 발생되는 이벤트를 감지하는 단계; 상기 학습엔진의 행동패턴의 룰에 따라 발생하는 태스크를 관리하고, 현재 사용자의 선택의 우선순위를 부여하여 태스크에 대응한 제어를 수행하는 단계; 상기 해당 지역 에이전트에서 발생되는 상황을 기록하는 단계; 및 상기 상태 정보를 학습엔진에 입력 값으로 전달하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템의 운용방법
9 9
제6항에 있어서, 상기 (c) 단계에서 출력되는 룰은 룰 DB에 저장되어 생성, 삭제, 변경을 포함한 관리가 이루어지는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템의 운용방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 룰 DB에 불가변적인 정의 룰을 별도로 저장하는 것을 특징으로 하는 학습엔진을 통한 지능형 멀티에이전트 시스템의 운용방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20070136219 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2007136219 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.