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상황 예측 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015142908
  • 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 상황 예측 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따르면, 컴퓨팅 시스템의 자가 치유를 위하여 컴퓨팅 시스템의 동작 중에 발생하는 에러 상황에 대한 예측을 수행하는 상황 예측 시스템에 있어서, 컴퓨팅 시스템으로부터 모델 선택 정보를 취합하고, 취합된 모델 선택 정보에 따라 복수개의 상황 예측 모델 중 어느 하나 이상의 상황 예측 모델을 선택하는 예측 모델 선택부-여기서, 모델 선택 정보는 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 시스템 상태 정보, 시스템 이력 정보 및 시스템 요청 정보 중 일부 또는 전부를 포함함-; 및 예측 모델 선택부에 의해 선택된 상황 예측 모델을 실행하여 에러 상황에 대한 예측 결과를 출력하는 예측 모델 실행부를 포함하는 상황 예측 시스템이 제공된다. 본 발명에 의하면, 복수개의 예측 모델 중 어느 하나 또는 하나 이상의 예측 모델을 선택함으로써 다양한 컴퓨팅 시스템에 범용적으로 적용될 수 있고, 컴퓨팅 시스템에 발생한 오류, 문제들을 사전에 예측하여 미리 대처함으로써 시스템 관리(치유)의 효율성을 극대화할 수 있는 효과가 있다.컴퓨팅 시스템, 차가 치유, 상황 예측, 예측 모델, 모니터링.
Int. CL G06F 9/455 (2006.01) G06F 11/00 (2006.01) G06F 17/50 (2006.01)
CPC G06F 11/3409(2013.01) G06F 11/3409(2013.01) G06F 11/3409(2013.01) G06F 11/3409(2013.01)
출원번호/일자 1020070030020 (2007.03.27)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2008-0087571 (2008.10.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.03.27)
심사청구항수 26

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 이은석 대한민국 경기도 수원시 장안구
2 유길종 대한민국 경기도 수원시 장안구
3 박정민 대한민국 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이경란 대한민국 서울(특허법인 퇴사후 사무소변경 미신고)

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		 2007.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2007-0241150-15
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		 2007.09.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.10.16 수리 (Accepted) 9-1-2007-0062593-82
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.07.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0396956-79
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2009.01.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0025781-19
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
10 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
컴퓨팅 시스템의 자가 치유를 위하여 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 중에 발생하는 에러 상황에 대한 예측을 수행하는 상황 예측 시스템에 있어서,상기 컴퓨팅 시스템으로부터 모델 선택 정보를 취합하고, 상기 취합된 모델 선택 정보에 따라 복수개의 상황 예측 모델 중 어느 하나 이상의 상황 예측 모델을 선택하는 예측 모델 선택부-여기서, 상기 모델 선택 정보는 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 시스템 상태 정보, 시스템 이력 정보 및 시스템 요청 정보 중 일부 또는 전부를 포함함-; 및상기 예측 모델 선택부에 의해 선택된 상황 예측 모델을 실행하여 상기 에러 상황에 대한 예측 결과를 출력하는 예측 모델 실행부를 포함하는 상황 예측 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 자원 사용 레벨을 평가하는 레벨 평가부를 더 포함하되,상기 시스템 상태 정보는 상기 레벨 평가부에 의해 평가된 상기 자원 사용 레벨에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 레벨 평가부에 의해 평가되는 상기 자원 사용 레벨은 미리 설정된 분류 기준에 따라 2개 이상의 레벨로 분류되는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 미리 설정된 분류 기준은 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 자원 사용률 및 자원 사용 빈도 중 어느 하나 이상의 값에 비례하여 설정되는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 컴퓨팅 시스템의 자원 동작 상황에 대한 상태 정보를 모니터링하는 시스템 모니터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 시스템 모니터링부에 의해 모니터링되는 상기 자원 동작 상황에 대한 상태 정보는 상기 자원 사용률 및 상기 자원 사용 빈도에 관한 정보 중 어느 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
7 7
제5항에 있어서,상기 시스템 모니터링부는 상기 컴퓨팅 시스템의 프로그램 동작 상황에 대한 상태 정보를 더 모니터링하되,상기 시스템 상태 정보는 상기 시스템 모니터링부에 의해 모니터링된 상기 프로그램 동작 상황에 대한 상태 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 시스템 모니터링부에 의해 모니터링되는 상기 프로그램 동작 상황에 대한 상태 정보는 로그 파일 정보인 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
9 9
제5항 또는 제7항에 있어서,상기 시스템 모니터링부에 의해 모니터링된 상태 정보 중 미리 설정된 기준에 따른 불필요한 상태 정보를 제거하는 필터부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 필터부에 의해 제거되는 상기 미리 설정된 기준에 따른 상기 불필요한 상태 정보는 상기 시스템 모니터링부에 의해 중복되어 모니터링된 동일 동작 상황에 대한 동일 상태 정보인 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
11 11
제1항에 있어서,상기 복수개의 상황 예측 모델은 ID3, 퍼지 로직, 퍼지 뉴럴 네트워크, 베이지안 네트워크 중 어느 2개 이상인 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
12 12
제1항에 있어서,상기 복수개의 상황 예측 모델을 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
13 13
제1항에 있어서,상기 예측 결과는 미리 설정된 우선 순위에 따른 에러 수준별로 분류되어 출력되는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
14 14
제1항에 있어서,상기 예측 모델 실행부로부터 출력된 상기 예측 결과에 따라 상기 복수개의 상황 예측 모델 중 어느 하나 이상의 상황 예측 모델을 갱신하는 예측 모델 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
15 15
제14항에 있어서,상기 예측 모델 갱신부에 의해 갱신되는 상기 어느 하나 이상의 상황 예측 모델은 상기 예측 모델 선택부에 의해 선택된 상황 예측 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 시스템
16 16
컴퓨팅 시스템의 자가 치유를 위하여 상황 예측 시스템이 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 중에 발생하는 에러 상황에 대한 예측을 수행하는 상황 예측 방법에 있어서,(a) 상기 컴퓨팅 시스템으로부터 모델 선택 정보를 취합하는 단계-여기서, 상기 모델 선택 정보는 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 시스템 상태 정보, 시스템 이력 정보 및 시스템 요청 정보 중 일부 또는 전부를 포함함-;(b) 상기 취합된 모델 선택 정보에 따라 복수개의 상황 예측 모델 중 어느 하나 이상의 상황 예측 모델을 선택하는 단계; 및(c) 상기 선택된 상황 예측 모델을 실행하여 상기 에러 상황에 대한 예측 결과를 출력하는 단계를 포함하는 상황 예측 방법
17 17
제16항에 있어서,(d) 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 자원 사용 레벨을 평가하는 단계를 더 포함하되,상기 단계 (a)의 상기 시스템 상태 정보는 상기 평가된 자원 사용 레벨에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 단계 (d)에서 평가되는 상기 자원 사용 레벨은 미리 설정된 분류 기준에 따라 2개 이상의 레벨로 분류되는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
19 19
제18항에 있어서,상기 미리 설정된 분류 기준은 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 상황에 따른 자원 사용률 및 자원 사용 빈도 중 어느 하나 이상의 값에 비례하여 설정되는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
20 20
제19항에 있어서,상기 단계 (d) 이전에,(e) 상기 컴퓨팅 시스템의 자원 동작 상황에 대한 상태 정보를 모니터링하는 단계를 더 포함하되,상기 모니터링되는 상기 자원 동작 상황에 대한 상태 정보는 상기 자원 사용률 및 상기 자원 사용 빈도에 관한 정보 중 어느 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
21 21
제20항에 있어서,상기 단계 (e) 이후에,(f) 상기 모니터링된 상태 정보 중 미리 설정된 기준에 따른 불필요한 상태 정보를 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
22 22
제21항에 있어서,상기 미리 설정된 기준에 따른 상기 불필요한 상태 정보는 중복되어 모니터링된 동일 동작 상황에 대한 동일 상태 정보인 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
23 23
제16항에 있어서,상기 복수개의 상황 예측 모델은 ID3, 퍼지 로직, 퍼지 뉴럴 네트워크, 베이지안 네트워크 중 어느 2개 이상인 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
24 24
제16항에 있어서,상기 단계 (a) 이전에,(g) 상기 복수개의 상황 예측 모델을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
25 25
제16항에 있어서,상기 단계 (c)의 상기 예측 결과는 미리 설정된 우선 순위에 따른 에러 수준별로 분류되어 출력되는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
26 26
제16항에 있어서,상기 단계 (c) 이후에,(h) 상기 출력된 예측 결과에 따라 상기 복수개의 상황 예측 모델 중 어느 하나 이상의 상황 예측 모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.