맞춤기술찾기

이전대상기술

문법 오류 정정 시스템 및 이를 이용한 문법 오류 정정 방법

  • 기술번호 : KST2015169775
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 문법 오류 정정 시스템 및 이를 이용한 문법 오류 정정 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 문법 오류 정정 시스템은 복수의 말뭉치로부터 언어 특성에 따른 복수의 문맥 자질을 취득하고 상기 문맥 자질로부터 문법 오류를 진단하는 기준인 1차 학습 분류 모델 및 2차 학습 분류 모델을 생성하는 학습부, 및 상기 1차 학습 분류 모델을 이용하여 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 문법 오류를 예측하고, 상기 문법 오류의 1차 예측 결과와 상기 2차 학습 분류 모델을 이용하여 문법 오류를 예측하고 문법 오류를 정정하는 실행부를 포함하고, 상기 2차 학습 분류 모델은 상기 1차 예측 결과를 바탕으로 복수의 말뭉치로부터 추출된 상기 복수의 문맥 자질을 이용하여 반복적인 학습 기법을 통해 생성되는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G09B 7/00 (2006.01) G06F 17/20 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020120145721 (2012.12.13)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1374900-0000 (2014.03.06)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140313) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.13)
심사청구항수 11

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이근배 대한민국 경북 포항시 남구
2 이종훈 대한민국 경북 포항시 남구
3 서홍석 대한민국 경기 수원시 팔달구
4 강세천 대한민국 경남 김해시 함박로***번길
5 방지수 대한민국 경북 포항시 남구
6 이규송 대한민국 서울 송파구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 경상북도 포항시 남구
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
2012.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2012-1039318-46
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2013.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2013-0317193-80
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.06.13 수리 (Accepted) 4-1-2013-0025573-58
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2013.11.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0834686-61
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2014.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2014-0100198-19
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.01.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0100200-24
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5024386-11
8 등록결정서
Decision to grant
2014.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0149062-47
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 말뭉치로부터 언어 특성에 따른 복수의 문맥 자질을 취득하고 상기 문맥 자질로부터 문법 오류를 진단하는 기준인 1차 학습 분류 모델 및 2차 학습 분류 모델을 생성하는 학습부, 및상기 1차 학습 분류 모델을 이용하여 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 문법 오류를 예측하고, 상기 문법 오류의 1차 예측 결과와 상기 2차 학습 분류 모델을 이용하여 문법 오류를 예측하고 문법 오류를 정정하는 실행부를 포함하고,상기 2차 학습 분류 모델은 상기 1차 예측 결과를 바탕으로 복수의 말뭉치로부터 추출된 상기 복수의 문맥 자질을 이용하여 반복적인 학습 기법을 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
2 2
제 1항에 있어서,상기 학습부는,상기 복수의 말뭉치를 입력받아 상기 복수의 문맥 자질을 추출하는 문맥 자질 추출부, 상기 복수의 문맥 자질로부터 반복적인 학습 기법을 통해 문법 오류를 진단하는 기준으로서 문법 오류 패턴 및 오류 분류에 관한 적어도 하나 이상의 1차 학습 분류 모델을 생성하는 복수의 기본 분류 학습부, 및 상기 문맥 자질 추출부로부터 추출된 복수의 문맥 자질 및 상기 1차 학습 분류 모델을 사용하여 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 1차로 문법 오류를 예측한 1차 예측 결과 정보를 이용하여 반복적인 학습 기법을 통해 적어도 하나 이상의 2차 학습 분류 모델을 생성하는 복수의 메타 분류 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
3 3
제 2항에 있어서,상기 2차 학습 분류 모델은 상기 1차 학습 분류 모델이 포함하지 않은 문법 오류 패턴 및 오류 분류를 포함하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
4 4
제 1항에 있어서,상기 문법 오류 정정 시스템은 상기 1차 학습 분류 모델 및 상기 2차 학습 분류 모델을 저장하는 모델링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
5 5
제 1항에 있어서,상기 실행부는,상기 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 복수의 문맥 자질을 추출하는 문맥 자질 추출부, 상기 추출된 문맥 자질에 대응하는 1차 학습 분류 모델을 선정하여 상기 학습자의 입력 말뭉치에 대한 문법 오류를 1차로 예측하여 상기 1차 예측 결과를 출력하는 기본 분류 예측부, 및 상기 1차 예측 결과 정보가 문법 오류가 아닌 것으로 판단되는 경우 상기 2차 학습 분류 모델을 이용하여 상기 학습자의 입력 말뭉치에 대한 문법 오류를 예측하고 그 결과 정보를 출력하는 메타 분류 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
6 6
제 5항에 있어서,상기 문맥 자질 추출부는 상기 학습부에서 문맥 오류를 진단을 위한 학습 분류 모델을 형성하기 위한 학습 과정에 이용된 목적 문법 정정을 위한 문맥 자질을 상기 학습자의 입력 말뭉치로부터 추출하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
7 7
제 5항에 있어서,상기 메타 분류 예측부는 상기 1차 예측 결과 정보가 문법 오류가 있는 것으로 판단되는 경우에 동작하지 않는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
8 8
제 1항에 있어서,상기 학습부는 상기 실행부와 서로 연동되어 상기 2차 학습 분류 모델을 형성하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 시스템
9 9
복수의 말뭉치로부터 문법 오류를 진단하는 기준인 학습 모델을 생성하는 학습 단계 및 상기 학습 모델을 이용하여 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 문법 오류를 예측하는 실행 단계를 포함하는 문법 오류 정정 방법에 있어서,상기 학습 단계는, 상기 복수의 말뭉치를 입력받아 언어 특성에 따른 복수의 제1 문맥 자질을 추출하는 문맥 자질 추출 단계,상기 추출된 복수의 제1 문맥 자질로부터 반복적인 학습 기법을 통해 문법 오류를 진단하는 기준으로서 문법 오류 패턴 및 오류 분류에 관한 적어도 하나 이상의 1차 학습 분류 모델을 생성하는 기본 분류 학습 단계, 및상기 추출된 복수의 제1 문맥 자질, 및 상기 적어도 하나 이상의 1차 학습 분류 모델을 사용하여 상기 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 1차로 문법 오류를 예측한 1차 예측 결과 정보를 이용하여 반복적인 학습 기법을 통해 적어도 하나 이상의 2차 학습 분류 모델을 생성하는 메타 분류 학습 단계를 포함하고,상기 실행 단계는,상기 학습자가 입력한 말뭉치에 대해 복수의 제2 문맥 자질을 추출하는 문맥 자질 추출 단계,상기 기본 분류 학습 단계에서 생성된 1차 학습 분류 모델 중 상기 추출된 복수의 제2 문맥 자질에 대응하는 1차 학습 분류 모델을 선정하여 상기 학습자의 입력 말뭉치에 대한 문법 오류를 1차로 예측하고 1차 예측 결과를 출력하는 1차 예측 단계, 및상기 1차 예측 결과 정보가 문법 오류가 아닌 것으로 판단되는 경우 상기 2차 학습 분류 모델을 이용하여 상기 학습자의 입력 말뭉치에 대한 문법 오류를 예측하고 그 결과 정보를 출력하는 2차 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 방법
10 10
제 9항에 있어서,상기 실행 단계의 문맥 자질 추출 단계는,상기 학습 단계에서 상기 학습 분류 모델을 형성하기 위하여 학습 과정에 이용된 목적 문법 정정을 위한 문맥 자질을 상기 학습자의 입력 말뭉치로부터 추출하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 방법
11 11
제 9항에 있어서,상기 2차 학습 분류 모델은 상기 1차 학습 분류 모델이 포함하지 않은 문법 오류 패턴 및 오류 분류를 포함하는 것을 특징으로 하는 문법 오류 정정 방법
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20150309982 US 미국 FAMILY
2 WO2014092265 WO 세계지적재산권기구(WIPO) 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 US2015309982 US 미국 DOCDBFAMILY
2 WO2014092265 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.