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지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법및 그 시스템과 그 방법에 대한 컴퓨터 프로그램을 저장한기록매체

  • 기술번호 : KST2015206561
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법 및 그 시스템과 그 방법에 대한 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록매체에 관한 것으로, (a) 주제영역을 선정하고 관련정보를 수집하여 분석데이터를 수정 및 보정하는 데이터 선정 단계와; (b) 상기 선정된 데이터의 유사도행렬을 작성하는 유사도 행렬작성 단계와; (c) 상기 유사도행렬을 이용하여 유사성이 있는 대상들을 다수개의 군집(집단)으로 그룹핑하는 클러스터링 단계; 및 (d) 상기 군집 내의 분석대상들 간의 연결관계를 표현하는 시각화 단계;를 포함함으로써, 분석대상 데이터의 안정성을 증가시킬 수 있다. 지식맵, 분석, 키워드, 유사도계수, 선정
Int. CL G06F 17/27 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01)
CPC G06F 17/30705(2013.01) G06F 17/30705(2013.01)
출원번호/일자 1020070137691 (2007.12.26)
출원인 한국과학기술정보연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2009-0069874 (2009.07.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.12.26)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박만희 대한민국 경기 수원시 장안구
2 이상필 대한민국 경기 성남시 분당구
3 배상진 대한민국 경기 용인시 기흥구
4 송인석 대한민국 서울 강남구
5 전성진 대한민국 서울특별시 강남구
6 신수미 대한민국 서울 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 조현석 대한민국 충청남도 예산군 대술면 송석백제울길 ***(지우국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2007.12.26 수리 (Accepted) 1-1-2007-0933482-55
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2008.08.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2008.09.11 수리 (Accepted) 9-1-2008-0058115-77
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2009.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0093280-85
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2009.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0223822-93
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.12.23 수리 (Accepted) 4-1-2009-5253238-15
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번호 청구항
1 1
지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법에 있어서, (a) 주제영역을 선정하고 관련정보를 수집하여 분석데이터를 수정 및 보정하는 데이터 선정 단계와; (b) 상기 선정된 데이터의 유사도행렬을 작성하는 유사도 행렬작성 단계와; (c) 상기 유사도행렬을 이용하여 유사성이 있는 대상들을 다수개의 군집(집단)으로 그룹핑하는 클러스터링 단계; 및 (d) 상기 군집 내의 분석대상들 간의 연결관계를 표현하는 시각화 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 데이터 선정 단계는: 분석대상 기술분야별 과제정보에 대하여 텍스트마이닝을 수행하여 키워드 혹은 색인어의 발생빈도를 구하고, 상기 발생빈도에 대하여 평균과 표준편차를 구하고, 평균±3(표준편차) 범위 내에 있는 키워드나 색인어를 분석대상으로 활용하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 유사도 행렬작성 단계는: 동시출현행렬을 작성하는 단계; 및 상기 동시출현행렬의 표준화를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 유사도 행렬작성 시 이용할 수 있는 유사계수는: 피어슨 상관계수, 코사인, 자카드, 다이스, 우도비, 카이제곱통계량을 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 클러스터링 단계는: 주성분 분석을 이용한 요인분석과, 계층적, 비계층적 클러스터링 기법, 네트워크분석을 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 계층적 클러스터링 기법은: 단일결합기준, 완전결합기준, 평균결합기준, 와드 방법(wards method)을 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
7 7
제 5 항에 있어서, 상기 비계층적 클러스터링 기법은: K-means 클러스터링 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 시각화 단계는: 스프링(Sping), 다차원 척도법, 어플라이드(Applied), 심플(Simple) 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법
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지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 시스템에 있어서, 데이터를 선정한 후 유사도행렬을 작성하고, 상기 유사도행렬을 이용하여 유사성이 있는 대상들을 다수개의 군집(집단)으로 그룹핑한 후 상기 군집 내의 분석대상들 간의 연결관계를 시각화하는 것을 특징으로 하는 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 시스템
10 10
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 지식맵 분석을 위한 키워드 선정 및 유사도계수 선정 방법에 대한 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.