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지속적으로 발생되는 데이터 객체들로 구성되는 비한정적데이터 집합인 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015125101
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 지속적으로 발생되는 데이터 객체들로 구성되는 비한정적 데이터 집합인 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 방법은, 이미 발생한 데이터 객체들의 통계적 분포 정보가, 데이터 공간의 범위에 따라 분할되고 해당 범위 내에 존재하는 데이터 객체의 통계적 분포 정보를 가지는 격자셀들을 이용하여 관리되며, (a) 격자셀들 중 현재 발생한 데이터 객체에 해당하는 격자셀의 통계적 분포 정보를 갱신하는 단계; (b) (a) 단계에서 통계적 분포를 갱신한 결과 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 소정 값인 분할 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 격자셀을 복수 개의 격자셀로 분할하고, 분할된 격자셀의 통계적 분포 정보를 추정하는 단계; (c) 격자셀이 소정 크기의 단위 격자셀이 될 때까지 (a) 또는 (b) 단계를 반복하는 단계; 및 (d) 단위 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 소정 값인 최소 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 단위 격자셀이 복수 개 모인 집합을 클러스터로 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 데이터 스트림, 데이터 마이닝, 클러스터링
Int. CL G06F 17/18 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020070110099 (2007.10.31)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0907283-0000 (2009.07.03)
공개번호/일자 10-2009-0044149 (2009.05.07) 문서열기
공고번호/일자 (20090713) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.10.31)
심사청구항수 23

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이원석 대한민국 서울 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2007.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2007-0782775-29
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.07.14 수리 (Accepted) 9-1-2008-0042852-89
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.12.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0637564-16
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)		 2009.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2009-0102955-50
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.02.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0102963-15
7 등록결정서
Decision to grant		 2009.06.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0276609-05
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.12.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5252006-10
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5062749-37
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5088566-87
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5114224-78
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
지속적으로 발생되는 데이터 객체들로 구성되는 비한정적 데이터 집합인 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 방법에 있어서, 이미 발생한 데이터 객체들의 통계적 분포 정보가, 데이터 공간의 범위에 따라 분할되고 해당 범위 내에 존재하는 데이터 객체의 통계적 분포 정보를 가지는 격자셀들을 이용하여 관리되며, (a) 상기 격자셀들 중 현재 발생한 데이터 객체에 해당하는 격자셀의 통계적 분포 정보를 갱신하는 단계; (b) 상기 (a) 단계에서 통계적 분포를 갱신한 결과 상기 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 분할 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 격자셀을 복수 개의 격자셀로 분할하고, 상기 분할된 격자셀의 통계적 분포 정보를 추정하는 단계; (c) 상기 격자셀이 미리 정의된 크기의 단위 격자셀이 될 때까지 상기 (a) 또는 (b) 단계를 반복하는 단계; 및 (d) 상기 단위 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 최소 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 단위 격자셀이 복수 개 모인 집합을 클러스터로 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 데이터 객체들의 통계적 분포 정보는, 상기 격자셀들과, 상기 격자셀들을 포함하는 격자노드와, 상기 격자노드가 연결된 구조인 격자셀 리스트를 이용하여 관리되는 것을 특징으로 하는 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 데이터 공간이 n(n≥2) 차원인 경우에 상기 격자셀 리스트는 각 차원에 따른 레벨 별로 존재하고, 상기 (c) 단계는, 제 k(1≤k≤n-1) 레벨에 해당하는 격자셀 리스트에 포함된 격자셀이 단위 격자셀이 되면, 상기 단위 격자셀의 자식으로서 (k+1) 레벨에 해당하는 격자 노드를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 k 레벨에 해당하는 격자셀은 자신에 이르기까지의 경로 상에 존재하는 격자셀들과 자신의 데이터 공간의 범위가 교차하는 k 차원의 데이터 공간의 범위에 속하는 데이터 객체의 통계적 분포를 관리하는 것을 특징으로 하는 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 격자노드는, 자신이 포함하는 각 격자셀에 해당하는 데이터 공간의 범위, 자신과 연결된 격자노드를 가리키는 포인터, 자신의 자식 격자노드를 가리키는 포인터에 관한 정보를 가지는 것을 특징으로 하는 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 방법
5 5
제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 분할된 격자셀의 수가 현재 속해 있는 격자노드의 저장 공간을 초과하는 경우, 새로운 격자노드를 생성하여 분할된 격자셀을 각 격자노드에 나누어 배치하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계에서 통계적 분포를 갱신한 결과 상기 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 병합 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 격자셀을 이웃하는 격자셀과 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
7 7
제1항에 있어서, 주기적으로 또는 상기 격자셀을 저장하기 위한 메모리 공간에 따라 상기 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 병합 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 격자셀을 이웃하는 격자셀과 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 방법은 최근에 발생한 데이터 객체의 비중이 이전에 발생한 데이터 객체의 비중보다 커지도록 상기 (a) 단계에서 상기 현재 발생한 데이터 객체에 감쇠율을 적용하여 상기 통계적 분포를 갱신하는 것을 특징으로 하는 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 방법
9 9
제1항에 있어서, 상기 격자셀을 저장할 수 있는 메모리 공간을 미리 정의된 제1 임계값과 비교하여 그 결과에 따라 상기 (c) 단계에서의 상기 미리 정의된 크기를 증가시키거나, 상기 메모리 공간을 미리 정의된 제2 임계값과 비교하여 그 결과에 따라 상기 미리 정의된 크기를 감소시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
10 10
제2항에 있어서, 상기 데이터 공간이 n(n≥2) 차원인 경우에, 상기 방법은 상기 n 차원의 서브셋에 의해 형성되는 데이터 공간인 서브 데이터 공간에서 형성되는 클러스터인 서브클러스터를 찾는 것을 특징으로 하는 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 n 차원에 대하여 미리 정의된 차원의 순서대로, 제1 레벨에서 각 차원에 대하여 격자셀 리스트가 각각 존재하고, 상기 (c) 단계는, 제 k(1≤k≤n) 레벨에 존재하는 격자셀 리스트 중 v(k≤v≤n) 차원에 대한 격자셀 리스트에 포함된 격자셀이 단위 격자셀이 되면, (k+1) 레벨에서 상기 단위 격자셀의 자식으로서 (v+1) 차원 내지 n 차원에 대한 격자 노드 각각을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 k 레벨에 존재하는 상기 v 차원에 대한 격자셀 리스트에 포함된 격자셀은 자신에 이르기까지의 경로 상에 존재하는 격자셀들과 자신의 데이터 공간의 범위가 교차하는 k 차원의 데이터 공간의 범위에 속하는 데이터 객체의 통계적 분포를 관리하는 것을 특징으로 하는 방법
12 12
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된, 상기 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
13 13
지속적으로 발생되는 데이터 객체들로 구성되는 비한정적 데이터 집합인 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 장치에 있어서, 발생한 데이터 객체들의 통계적 분포 정보가, 데이터 공간의 범위에 따라 분할되고 해당 범위 내에 존재하는 데이터 객체의 통계적 분포 정보를 가지는 격자셀들을 이용하여 관리되도록 상기 격자셀들을 저장하기 위한 메모리; 상기 격자셀들 중 현재 발생한 데이터 객체에 해당하는 격자셀의 통계적 분포 정보를 갱신하고, 그 결과 상기 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 분할 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 격자셀을 복수 개의 격자셀로 분할하고, 상기 분할된 격자셀의 통계적 분포 정보를 추정하는 격자셀 처리부; 및 상기 격자셀이 미리 정의된 크기의 단위 격자셀이 될 때까지 상기 격자셀 처리부의 기능을 수행한 결과, 상기 단위 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 최소 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 단위 격자셀이 복수 개 모인 집합을 클러스터로 정의하는 클러스터 탐색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치
14 14
제13항에 있어서, 상기 데이터 객체들의 통계적 분포 정보는, 상기 격자셀들과, 상기 격자셀들을 포함하는 격자노드와, 상기 격자노드가 연결된 구조인 격자셀 리스트를 이용하여 관리되는 것을 특징으로 하는 장치
15 15
제14항에 있어서, 상기 데이터 공간이 n(n≥2) 차원인 경우에 상기 격자셀 리스트는 각 차원에 따른 레벨 별로 존재하고, 상기 격자셀 처리부는, 제 k(1≤k≤n-1) 레벨에 해당하는 격자셀 리스트에 포함된 격자셀이 단위 격자셀이 되면, 상기 단위 격자셀의 자식으로서 (k+1) 레벨에 해당하는 격자 노드를 생성하고, 상기 k 레벨에 해당하는 격자셀은 자신에 이르기까지의 경로 상에 존재하는 격자셀들과 자신의 데이터 공간의 범위가 교차하는 k 차원의 데이터 공간의 범위에 속하는 데이터 객체의 통계적 분포를 관리하는 것을 특징으로 하는 장치
16 16
제15항에 있어서, 상기 격자노드는, 자신이 포함하는 각 격자셀에 해당하는 데이터 공간의 범위, 자신과 연결된 격자노드를 가리키는 포인터, 자신의 자식 격자노드를 가리키는 포인터에 관한 정보를 가지는 것을 특징으로 하는 데이터 스트림으로부터 클러스터를 찾는 장치
17 17
제14항에 있어서, 상기 격자셀 처리부는, 분할된 격자셀의 수가 현재 속해 있는 격자노드의 저장 공간을 초과하는 경우, 새로운 격자노드를 생성하여, 분할된 격자셀을 각 격자노드에 나누어 배치하는 것을 특징으로 하는 장치
18 18
제13항에 있어서, 상기 격자셀 처리부는, 상기 통계적 분포를 갱신한 결과 상기 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 병합 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 격자셀을 이웃하는 격자셀과 병합하는 것을 특징으로 하는 장치
19 19
제13항에 있어서, 상기 격자셀 처리부는, 주기적으로 또는 상기 메모리의 잔여 공간에 따라 상기 격자셀에 속하는 데이터 객체의 발생 빈도를 미리 정의된 값인 병합 지지도와 비교하여 그 결과에 따라 상기 격자셀을 이웃하는 격자셀과 병합하는 것을 특징으로 하는 장치
20 20
제13항에 있어서, 상기 격자셀 처리부는, 최근에 발생한 데이터 객체의 비중이 이전에 발생한 데이터 객체의 비중보다 커지도록 상기 현재 발생한 데이터 객체에 감쇠율을 적용하여 상기 통계적 분포를 갱신하는 것을 특징으로 하는 장치
21 21
제13항에 있어서, 상기 격자셀을 저장할 수 있는 메모리 공간을 미리 정의된 제1 임계값과 비교하여 그 결과에 따라 상기 단위 격자셀의 크기를 증가시키거나, 상기 메모리 공간을 미리 정의된 제2 임계값과 비교하여 그 결과에 따라 상기 단위 격자셀의 크기를 감소시키는 메모리 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치
22 22
제14항에 있어서, 상기 데이터 공간이 n(n≥2) 차원인 경우에, 상기 장치는 상기 n 차원의 서브셋에 의해 형성되는 데이터 공간인 서브 데이터 공간에서 형성되는 클러스터인 서브클러스터를 찾는 것을 특징으로 하는 장치
23 23
제22항에 있어서, 상기 메모리에는 상기 n 차원에 대하여 미리 정의된 차원의 순서대로, 제1 레벨에서 각 차원에 대하여 격자셀 리스트가 각각 존재하고, 상기 격자셀 처리부는, 제 k(1≤k≤n) 레벨에 존재하는 격자셀 리스트 중 v(k≤v≤n) 차원에 대한 격자셀 리스트에 포함된 격자셀이 단위 격자셀이 되면, (k+1) 레벨에서 상기 단위 격자셀의 자식으로서 (v+1) 차원 내지 n 차원에 대한 격자 노드 각각을 생성하며, 상기 k 레벨에 존재하는 상기 v 차원에 대한 격자셀 리스트에 포함된 격자셀은 자신에 이르기까지의 경로 상에 존재하는 격자셀들과 자신의 데이터 공간의 범위가 교차하는 k 차원의 데이터 공간의 범위에 속하는 데이터 객체의 통계적 분포를 관리하는 것을 특징으로 하는 장치
지정국 정보가 없습니다
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