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대용량 다중 클래스 데이터에서 목표 데이터 예측을 위한 연관 분류 기법

  • 기술번호 : KST2015185354
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 대용량 다중 클래스 데이터에서 목표 데이터 예측을 위한 연관 분류 기법에 관한 것으로서, 다양한 척도를 갖는 수치 값들의 분포를 설정범위 내로 축약하여 데이터를 정규화하는 단계와, 목표 클래스 라벨에 대한 각각의 평균과 나머지 클래스 라벨들의 평균과의 중앙값으로부터 다중 클래스 라벨 기준 값을 생성하는 단계와, 빈발 패턴을 기반으로 각 클래스 라벨과의 최소 신뢰도를 측정하여 임계치를 만족하는 규칙들을 추출하는 단계와, 목표 클래스 라벨과 나머지 클래스 라벨들 간의 표준편차로부터 다중 클래스 라벨 분류 기준 값을 생성하는 단계와, 다중 클래스 라벨 분류 기준 값을 기반으로 하여 다중 규칙 기반 할당 전략을 통해 분류기를 생성하는 단계와, 예측 가능 여부를 확인하는 단계로 구성함으로써, 연속형 속성을 고려한 다중 클래스 라벨 기반의 연관 분류 기법에서 사용하는 이분형 사고를 통한 다중 클래스 라벨은 기존 연관 분류 기법에서 효과적으로 처리할 수 없는 다중 클래스를 효과적으로 처리할 수 있다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30707(2013.01) G06F 17/30707(2013.01)
출원번호/일자 1020120153167 (2012.12.26)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1432697-0000 (2014.08.14)
공개번호/일자 10-2014-0083432 (2014.07.04) 문서열기
공고번호/일자 (20140825) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.26)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 류근호 대한민국 충북 청주시 흥덕구
2 류광선 대한민국 충북 청주시 흥덕구
3 박현우 대한민국 충북 청주시 흥덕구
4 박수호 대한민국 경기 용인시 기흥구
5 이종연 대한민국 충북 청주시 상당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 강세창 대한민국 서울 서초구 서초동 **** - ** 용빌딩 *층(명국제특허법률사무소)
2 원성수 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**, ***호, ***호(문정동,문정법조프라자)(특허법인명)
3 박종경 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**, ***호, ***호(문정동,문정법조프라자)(특허법인명)
4 추혁 대한민국 경기도 화성시 동탄대로 ***-** 효성아이씨티타워 ****호(지엠국제특허)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 충청북도 청주시 서원구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.12.26 수리 (Accepted) 1-1-2012-1077259-20
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2013.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2013-0555952-43
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.01.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0049134-13
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)		 2014.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2014-0272696-89
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.03.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0272706-58
6 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2014.06.09 수리 (Accepted) 1-1-2014-0537262-71
7 등록결정서
Decision to grant		 2014.08.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0539423-18
8 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2014.08.14 수리 (Accepted) 1-1-2014-0772120-08
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.08.28 수리 (Accepted) 4-1-2014-5103343-45
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5081402-70
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2018-5086612-26
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149268-82
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터에 의해 실행되는 연관 분류 기법으로서,(a) 다양한 척도를 갖는 수치 값들의 분포를 설정범위 내로 축약하여 데이터를 정규화하는 단계;(b) 목표 클래스 라벨의 평균과 나머지 클래스 라벨들의 평균과의 중앙값으로부터 분리 기준점을 생성하는 단계;(c) 빈발항목을 가지는 데이터베이스에 대해 노드의 빈발도 정보를 가지는 빈발 패턴 트리(Frequent-Pattern Tree)로 변환하고, 트리구조로부터 연관 규칙을 추출한 후, 사용자 임계치를 만족하는 연관 규칙을 추출하는 단계;(d) 상기 목표 클래스 라벨과 상기 나머지 클래스 라벨들 간의 표준편차로부터 다중 클래스 라벨 분류 기준 값을 생성하는 단계;(e) 입력된 예측 데이터에 대해 상기 다중 클래스 라벨 분류 기준 값의 평균을 이용하여 가장 높은 적합성을 가지는 다중 규칙 집합 클래스에 상기 예측 데이터를 할당하는 단계;(f) 상기 연관 규칙의 선행 규칙이 조건을 만족할 경우 상기 연관 규칙에서 확장된 속성 조건을 제거하는 단계; 및(g) 상기 연관 규칙으로부터 상기 예측 데이터의 분류 예측이 가능한지를 확인하는 단계를 포함하는 대용량 다중 클래스 데이터에서 목표 데이터 예측을 위한 연관 분류 기법
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삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 단계 (d)와 상기 단계 (e) 사이에서 연관 규칙을 생성에 포함된 훈련 데이터들이 남아 있는지 판단하고,상기 훈련 데이터들이 남아 있을 경우, 상기 단계 (b)로 진행하여 연관 규칙 생성 과정을 반복하는 대용량 다중 클래스 데이터에서 목표 데이터 예측을 위한 연관 분류 기법
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
제1항에 있어서,상기 단계 (g)에서, 상기 예측 데이터의 분류 예측이 가능하지 않으면 어느 규칙에도 포함되지 않는 기본 규칙 집합으로 처리되는 대용량 다중 클래스 데이터에서 목표 데이터 예측을 위한 연관 분류 기법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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2 미래창조과학부 충북대학교산학협력단 대학IT연구센터육성 지원사업 스마트 공간을 위한 빅데이터 기반의 스마트 라이프 케어 서비스
3 미래창조과학부 충북대학교산학협력단 선도연구센터사업(ERC) 개인특화 의료를 위한 자기조직적 지식진화 기술 개발