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상황인식을 위한 온톨로지 시스템과 그 온톨로지 관리 방법및 이를 기록한 기록매체

  • 기술번호 : KST2015142871
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 다양한 도메인에 적용가능하고 다양한 컨텍스트 정보를 표현할 수 있는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템과 그 온톨로지 관리 방법 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것에 관한 것으로, 센싱장치로부터 컨텍스트 정보를 입력받아 유효성을 검증하는 컨텍스트 브로커수단, 상기 컨텍스트 브로커수단에서 검증된 상기 컨텍스트 정보를 OWL데이터로 변환하여 가공하고 온톨로지 구조가 생성되도록 제어하는 컨텍스트 관리수단, 상기 컨텍스트 관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 SWRL데이터로 변환하여 추론과정을 통해 가공하는 추론엔진수단, 상기 컨텍스트 관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 학습과정을 통해 가공하는 학습관리수단, 상기 컨텍스트 관리수단 또는 상기 추론엔진수단 또는 상기 학습관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 상황인식을 위한 온톨로지 시스템과 그 온톨로지 관리 방법 및 이를 기록한 기록매체를 이용하는 것에 의해, 온톨로지를 통해 다양한 컨텍스트 정보를 표현할 수 있다. 상황인식, 컨텍스트, 온톨로지, SWRL, 학습
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020070018495 (2007.02.23)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-0868331-0000 (2008.11.05)
공개번호/일자 10-2008-0096859 (2008.11.04) 문서열기
공고번호/일자 (20081111) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.02.23)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정훈 대한민국 경남 양산시
2 이기철 대한민국 경기 수원시 장안구
3 이지형 대한민국 서울 용산구
4 윤태복 대한민국 경기 구리시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인정직과특허 대한민국 서울 강남구 선릉로 ***(논현동, 썬라이더빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 타임소프트 서울특별시 금천구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2007.02.23 수리 (Accepted) 1-1-2007-0161180-20
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2007.08.10 수리 (Accepted) 4-1-2007-0015278-18
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.03.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.04.16 수리 (Accepted) 9-1-2008-0023718-89
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.05.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0270889-97
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.06.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0416045-13
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2008.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2008-0416043-22
8 등록결정서
Decision to grant		 2008.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0554290-32
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
센싱장치로부터 컨텍스트(Context) 정보를 입력받아 유효성을 검증하는 컨텍스트 브로커수단,상기 컨텍스트 브로커수단에서 검증된 상기 컨텍스트 정보를 웹 온톨로지 언어(Ontology Web Language, OWL)데이터로 변환하여 가공하고 온톨로지(Ontology) 구조가 생성되도록 제어하는 컨텍스트 관리수단,상기 컨텍스트 관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 시맨틱 웹 규칙 언어(Semantic Web Rule Language, SWRL)데이터로 변환하여 추론과정을 통해 가공하는 추론엔진수단,상기 컨텍스트 관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 학습과정을 통해 가공하는 학습관리수단,상기 컨텍스트 관리수단 또는 상기 추론엔진수단 또는 상기 학습관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하고,상기 데이터베이스는 상기 컨텍스트 관리수단 또는 상기 추론엔진수단 또는 상기 학습관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보가 클래스의 형태로 정의되어 온톨로지 구조로 저장되는 온톨로지DB를 포함하고,상기 온톨로지DB에 저장되는 상기 컨텍스트 정보는 컨텍스트 정보의 도메인을 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 복합(Compound) 상위클래스, 상기 복합 상위클래스의 속성이 되는 가공된 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입별로 분류하여 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 기초(Elementary) 상위클래스, 상기 학습관리수단에서 수행할 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법 또는 속성을 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 학습(Learning) 상위클래스를 포함하는 상위-레벨 온톨로지 구조로 이루어지는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템
2 2
제 1항에 있어서,상기 데이터베이스는가공된 상기 컨텍스트 정보 중에서 상기 컨텍스트 관리수단에 의해 학습 또는 학습을 통한 예측에 필요하다고 판단되는 히스토리 정보가 축적되어 저장되는 히스토리DB를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템
3 3
삭제
4 4
제 2항에 있어서,상기 컨텍스트 타입은상기 컨텍스트 관리수단이 가공하여 생성하는 센스(Sensed) 타입, 상기 추론엔진수단이 상기 센스 타입의 컨텍스트 정보를 연산을 통해 가공하여 생성하는 결합(Combined) 타입, 상기 추론엔진수단이 상기 센스 타입의 컨텍스트 정보를 추론을 통해 가공하여 생성하는 추론(Inferred) 타입, 상기 학습관리수단이 상기 센스 타입의 상기 히스토리 정보를 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법을 통해 가공하여 생성하는 학습(Learned) 타입으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템
5 5
제 4항에 있어서,상기 학습관리수단은 상기 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법으로 결정-트리(Decision-Tree) 방법 또는 신경망(Neural-Network) 방법을 사용하는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템
6 6
제 5항에 있어서,상기 컨텍스트 관리수단은 상기 온톨로지 구조가 상기 상위-레벨 온톨로지 구조를 기본구조로 하고 하위클래스의 추가를 통해 확장되며, 제 1의 도메인을 위해 정의된 하위클래스를 제 2의 도메인을 위한 하위클래스로 이용가능하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템
7 7
컨텍스트 브로커수단, 컨텍스트 관리수단, 추론엔진수단, 학습관리수단, 히스토리DB, 온톨로지DB를 구비하는 온톨로지 시스템으로 온톨로지를 관리하는 방법에 있어서,상기 컨텍스트 브로커수단이 센싱장치로부터 컨텍스트 정보를 입력받아 유효성을 검증하는 단계,상기 컨텍스트 관리수단이 상기 컨텍스트 브로커수단에서 검증된 상기 컨텍스트 정보를 전달받아 OWL(Ontology Web Language)데이터로 변환하여 가공하여 상기 온톨로지DB에 저장하는 단계,상기 컨텍스트 관리수단이 가공된 상기 컨텍스트 정보에 대해 학습 또는 학습을 통한 예측에 필요한지 여부를 판단하는 단계,상기 판단하는 단계에서 필요하다고 판단되는 경우 히스토리 정보로서 상기 히스토리DB에 축적하여 저장하는 단계,상기 추론엔진수단이 상기 온톨로지DB에 저장된 상기 컨텍스트 정보를 SWRL(Semantic Web Rule Language)데이터로 변환하여 추론과정을 통해 가공하여 상기 온톨로지DB에 저장하는 단계,상기 컨텍스트 관리수단이 학습 또는 학습을 통한 예측 요청이 수신되는지 여부를 판단하는 단계,상기 요청에 따라 상기 학습관리수단이 상기 히스토리 정보를 학습 또는 학습을 통한 예측을 통해 가공하여 상기 온톨로지DB에 저장하는 단계를 포함하고,상기 온톨로지DB에 저장되는 상기 컨텍스트 정보는 컨텍스트 정보의 도메인을 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 복합(Compound) 상위클래스, 상기 복합 상위클래스의 속성이 되는 가공된 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입별로 분류하여 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 기초(Elementary) 상위클래스, 상기 학습관리수단에서 수행할 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법 또는 속성을 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 학습(Learning) 상위클래스를 포함하는 상위-레벨 온톨로지 구조로 이루어지는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법
8 8
삭제
9 9
삭제
10 10
제 7항에 있어서,상기 컨텍스트 타입은상기 컨텍스트 관리수단이 가공하여 생성하는 센스(Sensed) 타입, 상기 추론엔진수단이 상기 센스 타입의 컨텍스트 정보를 연산을 통해 가공하여 생성하는 결합(Combined) 타입, 상기 추론엔진수단이 상기 센스 타입의 컨텍스트 정보를 추론을 통해 가공하여 생성하는 추론(Inferred) 타입, 상기 학습관리수단이 상기 센스 타입의 상기 히스토리 정보를 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법을 통해 가공하여 생성하는 학습(Learned) 타입으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법
11 11
제 10항에 있어서,상기 학습관리수단은 상기 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법으로 결정-트리(Decision-Tree) 방법 또는 신경망(Neural-Network) 방법을 사용하여 가공하는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법
12 12
제 11항에 있어서,상기 온톨로지 구조는 상기 상위-레벨 온톨로지 구조를 기본구조로 하고 하위클래스의 추가를 통해 확장되며, 제 1의 도메인을 위해 정의된 하위클래스를 제 2의 도메인을 위한 하위클래스로 이용가능한 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법
13 13
컨텍스트 브로커수단, 컨텍스트 관리수단, 추론엔진수단, 학습관리수단, 히스토리DB, 온톨로지DB를 구비하는 온톨로지 시스템으로 온톨로지를 관리하는 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,상기 컨텍스트 브로커수단이 센싱장치로부터 컨텍스트 정보를 입력받아 유효성을 검증하는 단계,상기 컨텍스트 관리수단이 상기 컨텍스트 브로커수단에서 검증된 상기 컨텍스트 정보를 전달받아 OWL(Ontology Web Language)데이터로 변환하여 가공하여 상기 온톨로지DB에 저장하는 단계,상기 컨텍스트 관리수단이 가공된 상기 컨텍스트 정보에 대해 학습 또는 학습을 통한 예측에 필요한지 여부를 판단하는 단계,상기 판단하는 단계에서 필요하다고 판단되는 경우 히스토리 정보로서 상기 히스토리DB에 축적하여 저장하는 단계,상기 추론엔진수단이 상기 온톨로지DB에 저장된 상기 컨텍스트 정보를 SWRL(Semantic Web Rule Language)데이터로 변환하여 추론과정을 통해 가공하여 상기 온톨로지DB에 저장하는 단계,상기 컨텍스트 관리수단이 학습 또는 학습을 통한 예측 요청이 수신되는지 여부를 판단하는 단계,상기 요청에 따라 상기 학습관리수단이 상기 히스토리 정보를 학습 또는 학습을 통한 예측을 통해 가공하여 상기 온톨로지DB에 저장하는 단계를 포함하고,상기 온톨로지DB에 저장되는 상기 컨텍스트 정보는 컨텍스트 정보의 도메인을 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 복합(Compound) 상위클래스, 상기 복합 상위클래스의 속성이 되는 가공된 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입별로 분류하여 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 기초(Elementary) 상위클래스, 상기 학습관리수단에서 수행할 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법 또는 속성을 정의한 클래스를 하위클래스로 포함하는 학습(Learning) 상위클래스를 포함하는 상위-레벨 온톨로지 구조로 이루어지는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제 13항에 있어서,상기 컨텍스트 타입은상기 OWL데이터로 변환되어 가공되어 생성되는 센스(Sensed) 타입, 상기 센스 타입의 컨텍스트 정보가 연산을 통해 가공되어 생성되는 결합(Combined) 타입, 상기 센스 타입의 컨텍스트 정보가 추론을 통해 가공되어 생성되는 추론(Inferred) 타입, 상기 센스 타입의 히스토리 정보가 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법을 통해 가공되어 생성되는 학습(Learned) 타입으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제 15항에 있어서,상기 학습방법 또는 학습을 통한 예측방법으로 결정-트리(Decision-Tree) 방법 또는 신경망(Neural-Network) 방법을 사용하는 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제 16항에 있어서,상기 온톨로지 구조는 상기 상위-레벨 온톨로지 구조를 기본구조로 하고 하위클래스의 추가를 통해 확장되며, 제 1의 도메인을 위해 정의된 하위클래스를 제 2의 도메인을 위한 하위클래스로 이용가능한 것을 특징으로 하는 상황인식을 위한 온톨로지 관리 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US07921065 US 미국 FAMILY
2 US20080208774 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2008208774 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US7921065 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.