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개인화된 사용자 행위 모델의 생성 방법

  • 기술번호 : KST2015166662
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 사용자에 개인화된 사용자 행위 정보에 기초하여 사용자 행위 모델을 생성하는 장치 및 생성한 사용자 행위 모델에 기초하여 사용자 행위를 계층적으로 인지하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자 행위 모델을 생성하는데 사용되는 사용자 행위 정보를 수집하는 모델링 주기를 다수의 단위 주기로 구분하여 단위 주기별로 사용자 행위 정보를 수집하고 단위 주기별 사용자 행위 정보를 사용하여 작은 저장용량으로 사용자에 개인화된 사용자 행위 모델을 사용자 단말기에서 생성할 수 있으며, 사용자에 개인화된 사용자 행위 모델을 사용하여 장소 기반, 위치 기반, 움직임 기반으로 계층적으로 사용자 행위를 인지하여 사용자 행위를 간단한 프로세스로 실시간으로 정확하게 인지할 수 있는 사용자 행위 인지 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30289(2013.01) G06F 17/30289(2013.01)
출원번호/일자 1020130053234 (2013.05.10)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1477388-0000 (2014.12.22)
공개번호/일자 10-2014-0128200 (2014.11.05) 문서열기
공고번호/일자 (20141229) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020130047012   |   2013.04.26
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.05.10)
심사청구항수 25

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승룡 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 한만형 대한민국 경기 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 서재승 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***-*(논현동) ***호(스카이국제특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
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		 2013.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-0415457-15
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.03.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0199931-14
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.05.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0487956-31
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.05.23 수리 (Accepted) 1-1-2014-0487955-96
5 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2014.10.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2014-0033808-37
6 등록결정서
Decision to grant		 2014.12.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0869183-51
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자에 개인화된 행위 모델 식별자를 설정하기 위한 사용자 명령을 입력하는 사용자 인터페이스부;저장부를 구비하며, 상기 사용자 명령에 따라 행위 모델 식별자에 해당하는 사용자 행위 정보를 획득하고 상기 사용자 행위 정보를 상기 저장부에 저장하는 센서부;상기 저장부에 저장되는 사용자 행위 정보를, 다수의 단위 주기로 이루어진 모델링 주기에서 상기 단위 주기별로 저장 제어하는 센서 제어부;상기 저장부에 저장된 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 평균으로부터 사용자 행위 정보의 대표값을 계산하는 대표값 계산부; 및상기 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 대표값으로부터 상기 행위 모델 식별자에 해당하는 사용자에 개인화된 행위 모델을 생성하는 행위 모델 생성부를 포함하며,상기 대표값 계산부에서 상기 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 대표값을 계산한 후, 상기 센서 제어부는 다음 단위 주기 동안 획득되는 사용자 행위 정보를 상기 저장부에 갱신하여 저장 제어하는 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델 생성 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 개인화된 행위 모델 생성 장치는상기 사용자 인터페이스부를 통해 행위 모델에 따라 획득하고자 하는 사용자 행위 정보의 종류를 입력하기 위한 사용자 명령이 입력되며,상기 사용자 행위 정보의 종류가 입력되는 경우, 상기 센서 제어부는 상기 행위 모델 식별자에 대해 상기 사용자 행위 정보의 종류에 해당하는 사용자 행위 정보만을 상기 센서부를 통해 획득 제어하는 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델의 생성 장치
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 개인화된 행위 모델의 생성 장치에서상기 센서 제어부는 현재 단위 주기에 대한 사용자 행위 정보의 대표값을 계산한 후 상기 저장부에서 상기 현재 단위 주기에 대한 사용자 행위 정보를 삭제 제어하며,다음 단위 주기에 획득한 사용자 행위 정보를 상기 저장부에 갱신하여 저장 제어하는 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델의 생성 장치
4 4
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 행위 정보는사용자 위치 정보 또는 상기 사용자 움직임 정보인 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델의 생성 장치
5 5
사용자 인터페이스부를 통해 사용자에 개인화된 행위 모델의 식별자를 입력받는 단계;다수의 단위 주기로 이루어진 모델링 주기에서 상기 단위 주기 동안 센서부를 통해 상기 행위 모델 식별자에 해당하는 사용자 행위 정보를 획득하는 단계;상기 단위 주기별 획득한 상기 사용자 행위 정보의 평균으로부터 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값을 계산하는 단계; 및상기 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값으로부터 상기 사용자에 개인화된 행위 모델을 생성하는 단계를 포함하며,상기 단위 주기별 사용자 행위 정보는 저장부에 저장되는데, 상기 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값을 계산한 후 상기 단위 주기 동안 획득한 사용자 행위 정보는 다음 단위 주기 동안 획득한 사용자 행위 정보로 갱신되는 것을 특징으로 하는 개인화 행위 모델의 생성 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 사용자 행위 정보는사용자 위치 정보 또는 상기 사용자 움직임 정보인 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델의 생성 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 개인화된 행위 모델의 생성 방법은상기 사용자 인터페이스부를 통해 행위 모델에 따라 획득하고자 하는 사용자 행위 정보의 종류를 입력하는 단계를 더 포함하며,상기 사용자 행위 정보의 종류가 입력되는 경우, 상기 행위 모델 식별자에 대해 상기 사용자 행위 정보의 종류에 해당하는 사용자 행위 정보만을 획득하는 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델의 생성 방법
8 8
제 6 항에 있어서, 상기 개인화된 행위 모델의 생성 방법에서상기 저장부에 저장된 현재 단위 주기 동안 획득한 사용자 행위 정보는 상기 현재 단위 주기에 대한 사용자 행위 정보의 대표값을 계산한 후 삭제되며,다음 단위 주기에 획득한 사용자 행위 정보는 상기 현재 단위 주기에 대한 사용자 행위 정보를 갱신하여 상기 저장부에 저장되는 것을 특징으로 하는 개인화된 행위 모델의 생성 방법
9 9
제 5 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값은 상기 단위 주기 동안 획득한 사용자 행위 정보의 평균값인 것을 특징으로 개인화된 행위 모델의 생성 방법
10 10
수집한 사용자 행위 정보 중 사용자 위치 정보에 기반하여 현재 사용자가 등록된 장소에 위치하는지 판단하는 단계;상기 사용자가 현재 등록된 장소에 위치하는 경우, 상기 사용자 위치 정보만으로 장소기반의 사용자 행위를 1차적으로 인지하며, 장소기반의 사용자 행위를 판단하지 못하는 경우 상기 사용자 행위 정보 중 사용자 위치 정보와 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델로부터 사용자 행위를 2차적으로 인지하는 단계; 및상기 사용자가 현재 등록된 장소에 위치하지 않는 경우, 상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델과 휴리스틱(Heuristic) 기반 지침으로부터 사용자 행위를 최종 인지하는 단계를 포함하며,여기서 사용자 행위 모델은 사용자에 의해 입력된 행위 모델 식별자에 따라 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 평균으로부터 계산된 사용자 행위 정보의 대표값으로부터 사용자에 개인화되어 생성되는 것을 특징으로 하는 계층적(hierarchical) 사용자 행위 인지 방법
11 11
제 10 항에 있어서, 상기 사용자 행위 모델은사용자 인터페이스부를 통해 사용자에 개인화된 행위 모델의 식별자를 입력받는 단계;다수의 단위 주기로 이루어진 모델링 주기에서 상기 단위 주기 동안 센서부를 통해 상기 행위 모델 식별자에 해당하는 사용자 행위 정보를 획득하는 단계;상기 단위 주기별로 획득한 상기 사용자 행위 정보의 평균으로부터 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값을 계산하는 단계; 및상기 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값으로부터 상기 사용자에 개인화된 행위 모델을 생성하는 단계를 통해 생성되며,상기 단위 주기별 사용자 행위 정보는 저장부에 저장되는데, 상기 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값을 계산한 후 상기 단위 주기 동안 획득한 사용자 행위 정보는 다음 단위 주기 동안 획득한 사용자 행위 정보로 갱신되는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 사용자 행위 모델은상기 사용자 인터페이스부를 통해 상기 행위 모델 식별자별로 사용자 행위 정보의 종류가 입력되는 경우, 상기 행위 모델 식별자에 대해 상기 사용자 행위 정보의 종류에 해당하는 사용자 행위 정보만을 획득하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 사용자 위치 정보 또는 사용자 움직임 정보에서 상기 행위 모델 식별자에 해당하는 상기 사용자 행위 정보의 종류만을 이용하여 상기 사용자 위치 정보 또는 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델을 검색하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
14 14
제 11 항에 있어서, 상기 계층적 사용자 행위 인지 방법은상기 사용자 위치 정보만으로 상기 사용자 위치 정보에 매핑되어 있는 장소기반의 사용자 행위를 검색하여 사용자 행위를 1차적으로 인지하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
15 15
제 14 항에 있어서, 상기 계층적 사용자 행위 인지 방법은 사용자 행위를 1차적으로 인지하지 못하는 경우,상기 사용자 위치 정보에 기초하여 사용자가 현재 위치하는, 상기 사용자 위치 정보에 매핑된 등록 장소를 판단하는 단계;상기 사용자 움직임 정보에 매핑되는 사용자 행위 모델을 판단하는 단계; 및판단한 상기 등록 장소와 상기 사용자 행위 모델에 기초하여 사용자 행위를 2차적으로 인지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
16 16
제 15 항에 있어서, 상기 계층적 사용자 행위 인지 방법은 상기 사용자가 현재 등록된 장소에 위치하지 않는 경우, 상기 사용자 움직임 정보와 휴리스틱 기반 지침을 비교하여 상기 사용자 움직임 정보에 따른 사용자 행위를 3차적으로 인지하는 단계; 및상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 행위 모델을 검색하여 상기 3차적으로 인지한 상기 사용자 행위를 세분하여 상기 사용자 행위를 4차적으로 인지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
17 17
제 15 항에 있어서,상기 휴리스틱 기반 지침은 상기 사용자가 임계 속도 이상으로 움직이는지 여부이며,상기 사용자가 임계 속도 이상으로 움직이는 경우 사용자가 교통수단을 통해 이동 중인 것으로 사용자 행위를 3차적으로 인지하고,상기 사용자가 임계 속도 이상으로 움직이지 않는 경우, 상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 행위 모델을 검색하여, 검색한 행위 모델에 기초하여 사용자 행위를 4차적으로 인지하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
18 18
제 10 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 위치 정보 또는 상기 사용자 움직임 정보는 사용자가 소지하는 스마트폰을 통해 획득되는데,상기 사용자 위치 정보는 상기 스마트폰에 설치되어 있는 GPS 센서를 통해 획득되며,상기 사용자 움직임 정보는 가속도 센서 또는 자이로스코프(gyroscope) 센서를 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 방법
19 19
사용자 행위 모델을 생성하거나 사용자 행위에 매핑된 사용자 인지 모델을 확인하기 위한 사용자 명령을 입력하는 사용자 인터페이스부; 저장부를 구비하며, 상기 사용자 행위 모델을 생성하거나 상기 사용자 행위 모델에 기초하여 사용자 행위를 인지하는데 사용되는 사용자 행위 정보를 수집하고 상기 수집한 사용자 행위 정보를 상기 저장부에 저장하는 센서부;상기 사용자 인터페이스부를 통해 사용자 행위 모델의 생성 명령이 입력되는 경우, 상기 생성 명령의 행위 모델 식별자에 따라 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 평균으로부터 사용자 행위 정보의 대표값을 계산하고, 상기 단위 주기별 사용자 행위 정보의 대표값으로부터 사용자에 개인화된 사용자 행위 모델을 생성하는 모델 생성부; 및상기 사용자 행위 정보 중 사용자 위치 정보만에 기초하여 사용자 위치 정보에 매핑된 장소의 설정 행위를 이용하여 1차적으로, 상기 사용자 위치 정보와 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델을 이용하여 2차적으로, 상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델과 휴리스틱 기반 지침을 이용하여 3차적으로 사용자 행위를 계층적으로 인지하는 행위 인지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 모델 생성부는상기 저장부에 저장되는 사용자 행위 정보를, 다수의 단위 주기로 이루어진 모델링 주기에서 상기 단위 주기로 저장 제어하는 센서 제어부;상기 저장부에 저장된 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 평균으로부터 사용자 행위 정보의 대표값을 계산하는 대표값 계산부; 및상기 단위 주기별 상기 사용자 행위 정보의 대표값으로부터 상기 행위 모델 식별자에 해당하는 사용자에 개인화된 행위 모델을 생성하는 행위 모델 생성부를 포함하며,상기 대표값 계산부에서 상기 저장부에 저장된 단위 주기별 사용자 행위 정보로부터 상기 단위 주기의 대표값을 계산한 후, 상기 센서 제어부는 다음 단위 주기 동안 획득되는 사용자 행위 정보를 상기 저장부에 갱신하여 저장 제어하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
21 21
제 20 항에 있어서, 상기 사용자 행위 모델은 사용자에 개인화된 앉기 행위 모델, 걷기 행위 모델 및 뛰기 행위 모델인 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
22 22
제 19 항에 있어서, 상기 행위 인지부는상기 사용자 위치 정보로부터 현재 사용자가 등록된 장소에 위치하는지 판단하는 위치 판단부;상기 위치 판단부의 판단결과에 기초하여, 상기 사용자 위치 정보만을 이용하여 상기 사용자 위치 정보에 매핑된 장소의 설정 행위로 사용자 행위를 1차적으로 인지하는 장소기반 행위 인지부;상기 위치 판단부와 상기 장소기반 행위 인지부의 판단결과에 기초하여, 상기 사용자 위치 정보 및 상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델로부터 사용자 행위를 2차적으로 인지하는 위치기반 행위 인지부; 및상기 위치 판단부의 판단결과에 기초하여, 상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 사용자 행위 모델과 휴리스틱(Heuristic) 기반 지침으로부터 사용자 행위를 최종 인지하는 최종 행위 인지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
23 23
제 22 항에 있어서, 상기 최종 행위 인지부는상기 위치 판단부의 판단결과에 기초하여, 상기 사용자 움직임 정보와 휴리스틱 기반 지침을 비교하여 상기 사용자 움직임 정보에 따른 사용자 행위를 3차적으로 인지하는 휴리스틱 기반 인지부; 및상기 사용자 움직임 정보에 매핑된 행위 모델을 검색하여 상기 3차적으로 인지한 상기 사용자 행위를 세분하여 상기 사용자 행위를 4차적으로 인지하는 세분화 인지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
24 24
제 19 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서부는상기 사용자 위치 정보를 획득하는 GPS 센서, 상기 사용자 움직임 정보를 획득하는 가속도 센서 또는 자이로스코프(gyroscope) 센서를 구비하는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
25 25
제 19 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 계층적 사용자 행위 인지 장치는상기 모델 생성부에서 생성된 사용자 행위 모델을 저장하는 행위 모델 데이터베이스를 더 포함하며,상기 사용자 인터페이스부를 통해 입력된 사용자 명령에 따라 상기 행위 모델 데이터베이스에 저장되어 있는 사용자 행위 모델은 삭제되거나,상기 사용자 인터페이스부를 통해 입력된 사용자 명령에 따라 상기 행위 모델 데이터베이스에 저장되어 있는 사용자 행위 모델은 상기 모델 생성부에서 생성한 신규 사용자 행위 모델로 갱신되는 것을 특징으로 하는 계층적 사용자 행위 인지 장치
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1 지식경제부 경희대학교산학협력단 12년도 IT/SW창의연구과정/중소기업 연계형 스마트 폰 환경에서 응급서비스를 위한 상황인지 기반 블랙박스 개발