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수집 데이터 감성분석 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015144394
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 본 발명의 통신망을 통해 수집되는 데이터에 대한 감성분석을 위한 방법을 개시하고 있다. 상기 방법은 감성단어사전를 이용하여 상기 수집되는 데이터가 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터로 분류하는 단계; 상기 레이블이 있는 데이터를 기반으로 기계학습방식을 통해 감성분석 모델을 생성하는 단계; 상기 생성된 감성분석모델을 이용하여 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 단계를 포함하되, 상기 레이블 예측 단계는, 상기 감성분석 모델의 분류경계로부터의 상기 레이블이 없는 데이터의 이격 거리를 기반으로 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01)
CPC G06Q 50/30D0(2013.01) G06Q 50/30D0(2013.01) G06Q 50/30D0(2013.01)
출원번호/일자 1020140110819 (2014.08.25)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1561464-0000 (2015.10.13)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20151020) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.08.25)
심사청구항수 16

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 이지형 대한민국 서울특별시 용산구
2 이재동 대한민국 경기도 수원시 장안구
3 홍소라 대한민국 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 인비전 특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 **길**, *층(대치동, 동산빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구
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
2014.08.25 수리 (Accepted) 1-1-2014-0805620-88
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2015.03.26 수리 (Accepted) 1-1-2015-0298259-83
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2015.03.27 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2015.04.08 수리 (Accepted) 9-1-2015-0021829-33
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2015.06.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0370580-49
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2015.08.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0752429-76
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)
2015.08.03 수리 (Accepted) 1-1-2015-0752428-20
8 등록결정서
Decision to grant
2015.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0669913-84
9 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
통신망을 통해 수집되는 데이터에 대한 감성분석을 위한 방법에 있어서,감성단어사전를 이용하여 상기 수집되는 데이터가 레이블 - 레이블은 극성정보를 나타냄 - 이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터로 분류하는 단계;상기 레이블이 있는 데이터를 기반으로 기계학습방식을 통해 감성분석 모델을 생성하는 단계;상기 생성된 감성분석모델을 이용하여 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 단계를 포함하되, 상기 레이블 예측 단계는,상기 감성분석 모델의 분류경계로부터의 상기 레이블이 없는 데이터의 이격 거리와 임계값과의 비교를 통해 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 레이블 예측 단계를 통해 새롭게 레이블이 예측된 데이터는 감성분석 모델 생성의 추가 기초 데이터로 이용되고, 종료 조건이 만족될 때까지 상기 감성분석 모델 생성 단계 및 상기 레이블 예측 단계가 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 종료 조건은 레이블이 있는 데이터의 개수가 더이상 늘어나지 않는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 기계학습 방식은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 감성분석 모델 생성 단계는상기 서포트 벡터 머신 기법을 이용하여, 레이블이 있는 데이터를 특징 벡터로 2개 집단으로 분리시키는 초평면(Hyperplane)을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 레이블 예측 단계는상기 레이블이 없는 데이터 중 상기 초평면의 분류경계로부터 소정 임계거리보다 멀리 이격하여 위치해 있는 데이터의 현재 평면 상의 위치를 기반으로 레이블을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 수집되는 데이터를 단어 단위로 분리하는 단계; 및상기 분리된 단어에 포함된 특수 문자, URL 및 불용어를 제외시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 방법
8 8
통신망을 통해 수집되는 데이터에 대한 감성분석을 위한 장치에 있어서,감성단어사전를 이용하여 상기 수집되는 데이터가 레이블 - 레이블은 극성정보를 나타냄 - 이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터로 분류하는 분류부;상기 레이블이 있는 데이터를 기반으로 기계학습방식을 통해 감성분석 모델을 생성하는 감성분석 모델 생성부; 및상기 생성된 감성분석모델을 이용하여 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 예측부를 포함하되, 상기 레이블 예측부는,상기 감성분석 모델의 분류경계로부터의 상기 레이블이 없는 데이터의 이격 거리와 임계값과의 비교를 통해 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 레이블 예측부를 통해 새롭게 레이블이 예측된 데이터는 감성분석 모델 생성의 추가 기초 데이터로 이용되고, 종료 조건이 만족될 때까지 감성분석 모델 생성 및 레이블 예측을 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
10 10
제 9 항에 있어서,상기 종료 조건은 레이블이 있는 데이터의 개수가 더이상 늘어나지 않는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
11 11
제 8 항에 있어서,상기 기계학습 방식은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 감성분석 모델 생성부는상기 서포트 벡터 머신 기법을 이용하여, 레이블이 있는 데이터를 특징 벡터로 2개 집단으로 분리시키는 초평면(Hyperplane)을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 레이블 예측부는상기 레이블이 없는 데이터 중 상기 초평면의 분류경계로부터 소정 임계거리보다 멀리 이격하여 위치해 있는 데이터의 현재 평면 상의 위치를 기반으로 레이블을 예측하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
14 14
제 8 항에 있어서,상기 수집되는 데이터를 단어 단위로 분리하는 단어 분리부; 및상기 분리된 단어에 포함된 특수 문자, URL 및 불용어를 제외시키는 불용어 제외부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 장치
15 15
통신망을 통해 수집되는 데이터에 대한 감성분석을 위한 시스템에 있어서,온라인 상에서 발생하는 수집 데이터를 게시하는 복수의 웹 서버; 및감성단어사전를 이용하여 상기 수집되는 데이터가 레이블 - 레이블은 극성정보를 나타냄 - 이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터로 분류하고, 상기 레이블이 있는 데이터를 기반으로 기계학습방식을 통해 감성분석 모델을 생성하며, 상기 생성된 감성분석모델을 이용하여 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하되, 상기 감성분석 모델의 분류경계로부터의 상기 레이블이 없는 데이터의 이격 거리와 임계값과의 비교를 통해 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 감성분석 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석 시스템
16 16
통신망을 통해 수집되는 데이터에 대한 감성분석을 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 있어서,감성단어사전를 이용하여 상기 수집되는 데이터가 레이블 - 레이블은 극성정보를 나타냄 - 이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터로 분류하는 단계;상기 레이블이 있는 데이터를 기반으로 기계학습방식을 통해 감성분석 모델을 생성하는 단계;상기 생성된 감성분석모델을 이용하여 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 단계를 포함하되, 상기 레이블 예측 단계는,상기 감성분석 모델의 분류경계로부터의 상기 레이블이 없는 데이터의 이격 거리와 임계값과의 비교를 통해 상기 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 단계를 구현하는 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 감성분석을 구현하는 프로그램이 기록된 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 성균관대학교(자연과학캠퍼스) 기본연구지원사업 사용자 중심적 마이크로블로그/SNS 정보 가공 및 제공에 관한 연구
2 미래창조과학부 성균관대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 스마트TV 2.0 소프트웨어 플랫폼