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개인의 일상을 관리할 수 있는 모바일 디바이스 및 상기모바일 디바이스에서의 정보 검색 방법

  • 기술번호 : KST2015125824
  • 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 개인의 일상을 관리할 수 있는 모바일 디바이스 및 상기 모바일 디바이스에서의 정보 검색 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 모바일 디바이스는, 사용자의 생활 패턴을 나타내는 로그 정보를 수집하는 정보 수집부, 수집된 로그 정보 중 적어도 일부와 관련된 의미있는 형태의 정보인 의미정보를 포함하는 확률모델을 저장하는 저장부, 사용자로부터 키워드를 입력받는 입력부, 입력받은 키워드에 따라 확률모델에 기반하여 의미정보를 검색하는 검색부 및 검색된 결과를 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이러한 본 발명에 의하면 사용자의 질의에 따라 사용자에 개인화된 정보를 사용자의 실제 생활 패턴을 고려하여 효과적으로 검색할 수 있다. 모바일 디바이스, 확률모델, 베이지안 네트워크
Int. CL H04W 88/02 (2010.01) H04B 1/40 (2010.01)
CPC H04M 1/72522(2013.01) H04M 1/72522(2013.01)
출원번호/일자 1020070125502 (2007.12.05)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0880001-0000 (2009.01.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20090122) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.12.05)
심사청구항수 25

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 조성배 대한민국 서울 중랑구
2 황금성 대한민국 서울 서대문구

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
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		 2007.12.05 수리 (Accepted) 1-1-2007-0875645-51
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.06.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0344563-87
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)		 2008.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2008-0607048-85
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.08.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0607066-07
5 등록결정서
Decision to grant		 2008.10.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0542691-12
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.12.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5252006-10
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5062749-37
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5088566-87
9 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
개인의 일상을 관리할 수 있는 모바일 디바이스에 있어서,사용자의 생활 패턴을 나타내는 로그 정보를 수집하는 정보 수집부;상기 수집된 로그 정보 중 적어도 일부와 관련된 의미있는 형태의 정보인 의미정보를 포함하는 확률모델을 저장하는 저장부;사용자로부터 키워드를 입력받는 입력부;상기 입력받은 키워드에 따라 상기 확률모델에 기반하여 의미정보를 검색하는 검색부; 및상기 검색된 결과를 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
2 2
제1항에 있어서,상기 수집된 로그 정보를 분석하여 의미있는 형태의 정보인 의미정보를 추출하는 의미정보 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
3 3
제2항에 있어서,상기 수집된 로그 정보 및 상기 추출된 의미정보에 따라 상기 확률모델을 갱신하는 확률모델 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
4 4
제2항에 있어서, 상기 의미정보 추출부는,상기 수집된 로그 정보를 분석하여 특정 규칙을 만족하는 의미정보를 추출하는 규칙 분석부;상기 수집된 로그 정보를 분석하여 통계적인 의미를 나타내는 의미정보를 추출하는 통계 분석부; 및상기 수집된 로그 정보 또는 상기 규칙 분석부 또는 상기 통계 분석부에서 추출된 의미정보를 바탕으로 상기 확률 모델을 통해 의미정보를 추출하는 확률 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
5 5
제3항에 있어서,상기 확률모델은 모듈화된 베이지안 네트워크 형태인 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
6 6
제5항에 있어서,상기 확률모델을 구성하는 각 모듈은 확률적인 증거를 반영하기 위한 가상 노드를 가지는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
7 7
제5항에 있어서,상기 모듈화된 베이지안 네트워크는 각 노드마다 레벨 정보를 가지는 계층적인 구조인 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
8 8
제7항에 있어서,상기 확률모델 갱신부는 상기 수집된 로그 정보 및 상기 추출된 의미정보를 입력받아, 학습될 노드의 집합과 각 노드의 레벨을 정의하고, 노드 간의 연관성을 계산하고, 그 결과에 따라 노드의 위상 순위를 결정하고, 상기 베이지안 네트워크 구조를 학습하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
9 9
제8항에 있어서,상기 베이지안 네트워크 구조의 학습은 K2 학습 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
10 10
제1항에 있어서,상기 검색부는 상기 입력받은 키워드에 따라 상기 확률 모델 및 이미 규정된 규칙을 이용하여 상기 검색의 기초가 되는 키워드를 더 생성하는 키워드 확장부; 및상기 입력받은 키워드 및 상기 더 생성된 키워드에 따라 의미정보를 검색하는 의미정보 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
11 11
제10항에 있어서,상기 이미 규정된 규칙은 의미정보 간의 연관성을 나타내는 온톨로지 모델을 따르는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
12 12
제1항에 있어서,상기 표시부는 상기 검색된 의미정보가 위치 정보와 관련된 경우에 상기 검색된 의미정보에 해당하는 위치 정보를 맵 이미지에 표시하는 것을 특징으로 하는 모바일 디바이스
13 13
개인의 일상을 관리할 수 있는 모바일 디바이스에서의 정보 검색 방법에 있어서,(a) 사용자의 생활 패턴을 나타내는 로그 정보를 수집하는 단계;(b) 사용자로부터 키워드를 입력받는 단계;(c) 상기 입력받은 키워드에 따라 상기 수집된 로그 정보 중 적어도 일부와 관련된 의미있는 형태의 정보인 의미정보를 포함하는 확률모델에 기반하여 의미정보를 검색하는 단계; 및(d) 상기 검색된 결과를 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 방법
14 14
제13항에 있어서,(a2) 상기 수집된 로그 정보를 분석하여 의미있는 형태의 정보인 의미정보를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
15 15
제14항에 있어서,(a3) 상기 수집된 로그 정보 및 상기 추출된 의미정보에 따라 상기 확률모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
16 16
제14항에 있어서, 상기 (a2) 단계는,(a21) 상기 수집된 로그 정보를 분석하여 특정 규칙을 만족하는 의미정보를 추출하는 단계;(a22) 상기 수집된 로그 정보를 분석하여 통계적인 의미를 나타내는 의미정보를 추출하는 단계; 및(a23) 상기 수집된 로그 정보 또는 상기 (a21) 단계 또는 상기 (a22) 단계에서 추출된 의미정보를 바탕으로 상기 확률 모델을 통해 의미정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
17 17
제15항에 있어서,상기 확률모델은 모듈화된 베이지안 네트워크 형태인 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 확률모델을 구성하는 각 모듈은 확률적인 증거를 반영하기 위한 가상 노드를 가지는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
19 19
제17항에 있어서,상기 모듈화된 베이지안 네트워크는 각 노드마다 레벨 정보를 가지는 계층적인 구조인 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
20 20
제19항에 있어서,상기 (a3) 단계는 상기 수집된 로그 정보 및 상기 추출된 의미정보를 입력받아, 학습될 노드의 집합과 각 노드의 레벨을 정의하고, 노드 간의 연관성을 계산하고, 그 결과에 따라 노드의 위상 순위를 결정하고, 상기 베이지안 네트워크 구조를 학습하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
21 21
제20항에 있어서,상기 베이지안 네트워크 구조의 학습은 K2 학습 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
22 22
제13항에 있어서, 상기 (c) 단계는,상기 입력받은 키워드에 따라 상기 확률 모델 및 이미 규정된 규칙을 이용하여 상기 검색의 기초가 되는 키워드를 더 생성하는 단계; 및상기 입력받은 키워드 및 상기 더 생성된 키워드에 따라 의미정보를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
23 23
제22항에 있어서,상기 이미 규정된 규칙은 의미정보 간의 연관성을 나타내는 온톨로지 모델을 따르는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
24 24
제13항에 있어서,상기 (d) 단계는 상기 검색된 의미정보가 위치 정보와 관련된 경우에 상기 검색된 의미정보에 해당하는 위치 정보를 맵 이미지에 표시하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법
25 25
제13항 내지 제24항 중 어느 한 항에 기재된 정보 검색 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.