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최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015206597
  • 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 문서의 분류체계와 용어 속성을 포함하는 문서의 특성에 따라 다수의 문서가 분류되어 저장되는 분산형 데이터베이스, 분류대상 문서가 입력되면 상기 분류대상 문서로부터 자질을 추출하고 상기 추출된 자질과 범주의 유사도를 이용하여 자질별 가중치값을 연산하여 상기 분류대상 문서의 범주를 결정한 후 상기 문서 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 최대 개념강도로 결정하는 최대 개념강도 결정부, 및 상기 최대 개념강도 결정부에서 결정된 상기 분류대상 문서의 최대 개념강도를 상기 분산형 데이터베이스에 대하여 각각 적용하여 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스를 선택하는 데이터베이스 선택부를 포함한다. 자동분류, 최대 개념강도 인지기법(MCR: Maximal Concept-Strength Recognition Method), 분산형 데이터베이스, 자질, 범주, 분산 도메인
Int. CL G06F 17/21 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020090118944 (2009.12.03)
출원인 한국과학기술정보연구원
등록번호/일자 10-1064256-0000 (2011.09.05)
공개번호/일자 10-2011-0062274 (2011.06.10) 문서열기
공고번호/일자 (20110914) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.12.03)
심사청구항수 30

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정도헌 대한민국 서울특별시 중구
2 성원경 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유)화우 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로***길 **, *층 (대치동, 삼호빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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
2009.12.03 수리 (Accepted) 1-1-2009-0746745-06
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.12.23 수리 (Accepted) 4-1-2009-5253238-15
3 선행기술조사의뢰 취소
Revocation of Request for Prior Art Search
2010.06.09 수리 (Accepted) 9-1-0000-0000000-00
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2010.07.15 수리 (Accepted) 9-1-2010-0044122-73
5 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2010.11.03 수리 (Accepted) 1-1-2010-0717647-74
6 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2010.11.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2010.11.09 수리 (Accepted) 9-1-2010-0067669-18
8 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2010.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2010-0808084-81
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2011.01.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0018690-57
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2011.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2011-0174585-39
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2011.03.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0174586-85
12 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2011.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0229283-71
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2011.06.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0491868-57
14 등록결정서
Decision to grant
2011.08.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0485003-42
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
문서의 분류체계와 용어 속성을 포함하는 문서의 특성에 따라 다수의 문서가 분류되어 저장되는 분산형 데이터베이스; 분류대상 문서가 입력되면 상기 분류대상 문서로부터 자질을 추출하고 상기 추출된 자질과 범주의 유사도를 이용하여 자질별 가중치값을 연산하여 상기 분류대상 문서의 범주를 결정한 후 상기 문서 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 최대 개념강도로 결정하는 최대 개념강도 결정부; 및 상기 최대 개념강도 결정부에서 결정된 상기 분류대상 문서의 최대 개념강도를 상기 분산형 데이터베이스에 대하여 각각 적용하여 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스를 선택하는 데이터베이스 선택부;를 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 데이터베이스 선택부에서 선택한 결과값을 누적하여 상기 분류대상 문서 전체가 분류되는 분산형 데이터베이스를 선택하는 카운터부를 더 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
3 3
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 최대 개념강도 결정부는 아래 수학식에 의하여 상기 자질별 가중치값을 연산하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 최대 개념강도 결정부는 아래 수학식에 의하여 상기 분류대상 문서의 범주를 결정하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
5 5
제3항에 있어서, 상기 최대 개념강도 결정부는 아래 수학식에 의하여 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 결정하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 데이터베이스 선택부는 아래 수학식에 의하여 각각의 분산형 데이터베이스 중 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스를 선택하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
7 7
제2항에 있어서, 상기 카운터부는 아래 수학식에 의하여 각각의 분산형 데이터베이스 중 상기 분류대상 문서 전체의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스를 선택하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
8 8
문서의 분류체계와 용어 속성을 포함하는 문서의 특성에 따라 다수의 문서가 분류되어 저장되는 분산형 데이터베이스; 분류대상 문서가 입력되면 상기 분류대상 문서로부터 자질을 추출하고 상기 추출된 자질과 범주의 유사도를 이용하여 자질별 가중치값을 연산하고 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 산출하는 범주 및 자질별 가중치 최대값 산출부; 및 상기 산출된 문서의 범주와 자질별 가중치 최대값을 상기 분산형 데이터베이스에 대하여 각각 적용하여 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스와 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 데이터베이스 및 범주 선택부;를 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 데이터베이스 및 범주 선택부에서 선택된 분산형 데이터베이스 결과값을 누적하여 상기 분류대상 문서 전체가 분류되는 분산형 데이터베이스를 선택하는 카운터부를 더 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
10 10
제8항에 있어서, 상기 자질별 가중치값은 고빈도어 선호경향을 갖는 연관성 척도인 코사인 유사계수를 사용하는 자질값 투표형 분류기로부터 연산되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
11 11
제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 범주 및 자질별 가중치 최대값 산출부는 아래 수학식에 의하여 상기 자질별 가중치값을 연산하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
12 12
제11항에 있어서, 상기 범주 및 자질별 가중치 최대값 산출부는 아래 수학식에 의하여 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서 범주에 대한 자질값 가중치값을 연산하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
13 13
제12항에 있어서, 상기 데이터베이스 및 범주 선택부는 아래 수학식에 의하여 각각의 분산형 데이터베이스 중 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
14 14
제9항에 있어서, 상기 카운터부는 아래 수학식에 의하여 각각의 분산형 데이터베이스 중 상기 분류대상 문서 전체의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스를 선택하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택장치
15 15
문서의 분류체계와 용어 속성을 포함하는 문서의 특성에 따라 다수의 문서가 분류되어 저장되는 분산형 데이터베이스를 포함하며 분류대상 문서가 입력되면 상기 분류대상 문서의 특성에 따라 데이터베이스가 선택되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법에 있어서, (a) 분류대상 문서로부터 자질을 추출하고 상기 추출된 자질과 범주의 유사도를 이용하여 자질별 가중치값을 연산하는 단계; (b) 상기 자질별 가중치값을 이용하여 상기 분류대상 문서의 범주를 결정하고 상기 문서의 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 최대 개념강도로 결정하는 단계; 및 (c) 상기 최대 개념강도를 각각의 분산형 데이터베이스에 대하여 적용하여 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스를 선택하는 단계;를 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
16 16
제15항에 있어서, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 (a) 내지 (c) 단계를 반복하며, 상기 (c) 단계에서 선택되는 분산형 데이터베이스의 누적 개수가 최대인 분산형 데이터베이스를 선택하는 단계를 더 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
17 17
제15 또는 제16항에 있어서, 상기 (a)단계에서, 상기 자질별 가중치값은 아래 수학식에 의하여 연산되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
18 18
제17항에 있어서, 상기 (b)단계에서, 상기 분류대상 문서의 범주는 아래 수학식에 의하여 결정되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
19 19
제17항에 있어서, 상기 (b)단계에서, 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서 범주에 대한 자질값 가중치값은 아래 수학식에 의하여 연산되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
20 20
제19항에 있어서, 상기 (c)단계에서, 상기 분산형 데이터베이스 중 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 데이터베이스는 아래 수학식에 의하여 선택되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
21 21
제20항에 있어서, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 (a) 내지 (c) 단계를 반복하며, 상기 (c) 단계에서 선택되는 분산형 데이터베이스의 누적 개수가 최대인 분산형 데이터베이스를 선택하는 단계에서, 상기 누적 개수가 최대인 분산형 데이터베이스는 아래 수학식에 의하여 선택되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
22 22
문서의 분류체계와 용어 속성을 포함하는 문서의 특성에 따라 다수의 문서가 분류되어 저장되는 분산형 데이터베이스를 포함하며 분류대상 문서가 입력되면 상기 분류대상 문서의 특성에 따라 데이터베이스가 선택되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법에 있어서, (a) 분류대상 문서로부터 자질을 추출하고 상기 추출된 자질과 범주의 유사도를 이용하여 자질별 가중치값을 연산하는 단계; (b) 상기 자질별 가중치값을 이용하여 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서의 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 산출하는 단계; 및 (c) 상기 문서의 범주와 상기 문서의 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 각각의 분산형 데이터베이스에 대하여 적용하여 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 단계;를 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
23 23
제22항에 있어서, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 (a) 내지 (c) 단계를 반복하며, 상기 (c) 단계에서 선택되는 분산형 데이터베이스의 누적 개수가 최대인 분산형 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 단계를 더 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
24 24
제22항 또는 제23항에 있어서, 상기 (a)단계에서, 상기 자질별 가중치값은 아래 수학식에 의하여 연산되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
25 25
제24항에 있어서, 상기 (b)단계에서, 상기 분류대상 문서의 범주는 아래 수학식에 의하여 결정되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
26 26
제24항에 있어서, 상기 (b)단계에서, 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서 범주에 대한 자질값 가중치값은 아래 수학식에 의하여 연산되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
27 27
제26항에 있어서, 상기 (c)단계에서, 상기 분산형 데이터베이스 중 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에서는 상기 문서가 해당되는 범주는 아래 수학식에 의하여 동시에 선택되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
28 28
제27항에 있어서, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 (a) 내지 (c) 단계를 반복하며, 상기 (c) 단계에서 선택되는 분산형 데이터베이스의 누적 개수가 최대인 분산형 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 단계에서, 상기 누적 개수가 최대인 분산형 데이터베이스는 아래 수학식에 의하여 선택되는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택방법
29 29
삭제
30 30
문서의 분류체계와 용어 속성을 포함하는 문서의 특성에 따라 다수의 문서가 분류되어 저장되는 분산형 데이터베이스, 분류대상 문서가 입력되면 상기 분류대상 문서로부터 자질을 추출하고 상기 추출된 자질과 범주의 유사도를 이용하여 자질별 가중치값을 연산하고 상기 분류대상 문서의 범주와 상기 문서 범주에 대한 자질별 가중치값을 연산한 최대값을 산출하는 범주 및 자질별 가중치 최대값 산출부, 상기 산출된 문서의 범주와 자질별 가중치 최대값을 상기 분산형 데이터베이스에 대하여 각각 적용하여 상기 분류대상 문서의 특성과 유사한 분산형 데이터베이스와 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 데이터베이스 및 범주 선택부와, 상기 분류대상 문서가 해당되는 데이터베이스와 범주에 대한 정보를 전송하는 송수신부를 포함하는 서버; 및 상기 서버와 인증절차를 처리하며 유무선 통신망을 통해 상기 서버로부터 선택된 상기 분류대상 문서가 해당되는 데이터베이스와 범주에 대한 정보를 전송받는 외부단말;을 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택시스템
31 31
제30항에 있어서, 상기 서버는, 상기 분류대상 문서가 다수 입력되면 각각의 분류대상 문서에 대하여 상기 데이터베이스 선택부에서 선택한 결과값을 누적하여 상기 분류대상 문서 전체가 분류되는 분산형 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에서 상기 문서가 해당되는 범주를 동시에 선택하는 카운터부를 더 포함하는 최대 개념강도 인지기법을 이용한 최적의 데이터베이스 선택시스템
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2011068315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY
2 WO2011068315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY
3 WO2011068315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2011068315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
2 WO2011068315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
3 WO2011068315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.