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서버가, 사용자에 관한 복수 개의 위치데이터를 확률기반 군집화 알고리듬으로 처리함으로써 복수 개의 위치영역에 관한 정보를 생성하는 단계;상기 서버가, 상기 사용자의 현재 위치데이터를 제공받고, 상기 현재 위치데이터가 매핑되는 상기 복수 개의 위치영역의 제1 위치영역을 결정하는 단계; 및상기 서버가, 상기 사용자가 상기 제1 위치영역으로부터 상기 복수 개의 위치영역의 제2 위치영역으로 이동할 확률에 관련된 제2정보를 생성하는 단계;를 포함하며,상기 위치데이터는 위도, 경도, 및 시간으로 이루어지는 데이터 튜플이며,상기 복수 개의 위치영역 모두에 대하여, 상기 정보는 상기 각각의 위치영역의 확정된 대표 위치값을 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 위치 예측방법
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제1항에 있어서,상기 복수 개의 위치영역에 관한 정보는 마코프-체인(Markov chain)의 형태로 주어질 수 있는 정보이며, 상기 각각의 위치영역은 마코프-체인의 상태(state)에 대응하고, 상기 제1 위치영역으로부터 상기 제2 위치영역으로 이동할 확률은, 상기 제1 위치영역에 대응하는 상기 마코프-체인의 제1 상태로부터, 상기 제2 위치영역에 대응하는 상기 마코프-체인의 제2 상태로 천이할 확률을 나타내는,사용자 위치 예측방법
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제1항에 있어서, 상기 복수 개의 위치영역에 관한 정보는, 상기 복수 개의 위치데이터가 군집화되어 생성된 복수 개의 위치영역의 수학적 상태에 관한 정보, 및 상기 위치영역들 간의 관계를 확률적 함수로 표현한 정보를 포함하는, 사용자 위치 예측방법
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처리부; 및 통신부를 포함하며,상기 처리부는, 상기 통신부를 통해 사용자에 관한 복수 개의 위치데이터를 제공받아, 상기 복수 개의 위치데이터를 확률기반 군집화 알고리듬으로 처리함으로써 복수 개의 위치영역에 관한 정보를 생성하도록 되어 있고;상기 통신부를 통해 상기 사용자의 현재 위치데이터를 제공받아, 상기 현재 위치데이터가 매핑되는 상기 복수 개의 위치영역의 제1 위치영역을 결정하도록 되어 있으며; 그리고상기 사용자가 상기 제1 위치영역으로부터 상기 복수 개의 위치영역의 제2 위치영역으로 이동할 확률에 관련된 제2정보를 생성하도록 되어 있으며,상기 위치데이터는 위도, 경도, 및 시간으로 이루어지는 데이터 튜플이며,상기 복수 개의 위치영역 모두에 대하여, 상기 정보는 상기 각각의 위치영역의 확정된 대표 위치값을 포함하는 것을 특징으로 하는,사용자 위치 예측장치
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컴퓨터가, 사용자에 관한 복수 개의 위치데이터를 확률기반 군집화 알고리듬으로 처리함으로써 복수 개의 위치영역에 관한 정보를 생성하는 단계;상기 사용자의 현재 위치데이터를 제공받고, 상기 현재 위치데이터가 매핑되는 상기 복수 개의 위치영역의 제1 위치영역을 결정하는 단계; 및상기 사용자가 상기 제1 위치영역으로부터 상기 복수 개의 위치영역의 제2 위치영역으로 이동할 확률에 관련된 제2정보를 생성하는 단계;를 수행하도록 하는 사용자 위치 예측 프로그램이 기록되어 있고,상기 위치데이터는 위도, 경도, 및 시간으로 이루어지는 데이터 튜플이며,상기 복수 개의 위치영역 모두에 대하여, 상기 정보는 상기 각각의 위치영역의 확정된 대표 위치값을 포함하는 것을 특징으로 하는,컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
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서버가, 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 확률기반 군집화 알고리듬으로 처리함으로써 복수 개의 정보영역에 관한 정보를 생성하는 단계;상기 서버가, 상기 관심대상의 현재 데이터를 제공받고, 상기 현재 데이터가 매핑되는 상기 복수 개의 정보영역의 제1 정보영역을 결정하는 단계; 및상기 서버가, 상기 관심대상의 데이터의 관심속성이 상기 제1 정보영역의 관심속성의 범주에 포함된 상태에서 상기 복수 개의 정보영역의 제2 정보영역의 관심속성의 범주로 전이되게 될 관계확률에 관련된 제2정보를 생성하는 단계를 포함하며,상기 복수 개의 정보영역 모두에 대하여, 상기 정보는 상기 각각의 정보영역의 확정된 대표값을 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리방법
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삭제
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서버가, 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 제공받는 단계; 및상기 서버가, 상기 복수 개의 데이터를 확률기반 군집화(clustering) 알고리듬으로 처리함으로써, 복수 개의 정보영역(information area)에 관한 데이터-패턴을 생성하는 단계를 포함하며,상기 정보영역은, 관심속성에 대응하는 클러스터-영역들과, 상기 클러스터-영역에 속하지 않은 여집합-영역들의 합집합이며,상기 생성하는 단계는,상기 데이터의 속성에 근거하여 상기 데이터 중 오류 데이터를 필터링하는 단계;상기 복수 개의 데이터를 복수 개의 초기 정보영역으로 분할하는 단계;상기 초기 정보영역을 확률 기반 군집화를 이용하여 복수 개의 제2 정보영역으로 정제하는 단계;상기 복수 개의 제2 정보영역의 각 영역에 속한 데이터의 통계량을 추출하는 단계; 및상기 통계량을 이용하여, 상기 클러스터-영역들 간의 관계를 확률적 함수로 표현하고, 상기 클러스터-영역들을 수학적 상태로 표현하는 단계;를 포함하는,데이터 처리방법
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제8항에 있어서, 상기 관심대상에 관한 새로운 한 개 이상의 데이터를 제공받는 단계; 및상기 한 개 이상의 데이터를 이용하여 상기 복수 개의 정보영역에 관한 정보를 정제(refine)하는 단계를 더 포함하는,데이터 처리방법
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제8항에 있어서, 상기 복수 개의 데이터는 시간에 관한 속성을 포함하는, 데이터 처리방법
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제8항에 있어서,상기 서버가, 상기 관심대상의 현재 데이터를 제공받는 단계; 및상기 서버가, 상기 복수 개의 정보영역(information area) 중 상기 현재 데이터가 매핑되는 제1 영역(area)을 결정하는 단계;를 더 포함하는,데이터 처리방법
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제8항에 있어서, 상기 수학적 상태는 상기 각 클러스터-영역을 의미하고, 상기 확률적 함수는 상기 각 클러스터-영역 간의 관계확률(relation-probability)을 표현하는, 데이터 처리방법
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13
제10항에 있어서, 상기 군집화를 수행을 위하여, 상기 데이터의 속성에 따라 미리 결정된 확률 함수가 수식으로서 사용되는 것을 특징으로 하는, 데이터 처리방법
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단말기가, 관심대상의 데이터의 관심속성이 복수 개의 정보영역 중 특정 정보영역의 관심속성의 범주에 포함되게 될 관계확률이 미리 결정된 규칙을 만족하는, 상기 관심대상에 관한 정보를 서버에게 요청하는 단계; 및상기 단말기가, 상기 관심대상에 관한 정보를 상기 서버로부터 수신하는 단계;를 포함하며,상기 관계확률이 상기 미리 결정된 규칙을 만족하는지 여부는, 상기 서버가, 상기 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 제공받는 단계;상기 복수 개의 데이터를 확률기반 군집화(clustering) 알고리듬으로 처리함으로써, 상기 복수 개의 정보영역(information area)에 관한 데이터-패턴을 생성하는 단계;상기 관심대상의 현재 데이터 관한 제3정보를 제공받는 단계;상기 복수 개의 정보영역 중 상기 현재 데이터가 매핑되는 제1 정보영역을 결정하는 단계; 및 상기 관심대상의 데이터의 관심속성이 상기 제1 정보영역의 관심속성의 범주에 포함된 상태에서 상기 특정 정보영역의 관심속성의 범주에 포함되게 될 전이확률이 상기 미리 결정된 규칙을 만족하는지를 판단하는 단계를 포함하는 프로세스를 수행하여 판단하며,상기 복수 개의 정보영역 모두에 대하여, 상기 데이터-패턴은 상기 각각의 정보영역의 확정된 대표값을 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심대상에 대한 정보 수집방법
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제14에 있어서,상기 복수 개의 정보영역은, 미리 수집된 상기 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 확률기반 알고리듬으로 처리하여 생성한 것인, 관심대상에 대한 정보 수집방법
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단말기가, 관심대상에 관한 데이터의 관심속성이 미리 결정된 복수 개의 정보영역에 속하는 특정 정보영역의 관심속성의 범주에 포함되게 될 관계확률에 대한 정보를 서버에게 요청하는 단계; 및상기 단말기가, 상기 관계확률에 관한 정보를 상기 서버로부터 수신하는 단계를 포함하며,상기 관계확률은, 상기 서버가, 상기 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 제공받는 단계;상기 복수 개의 데이터를 확률기반 군집화(clustering) 알고리듬으로 처리함으로써, 복수 개의 정보영역(information area)에 관한 데이터-패턴을 생성하는 단계;상기 복수 개의 정보영역 중 상기 관심대상의 현재 데이터가 매핑되는 제1 정보영역을 결정하는 단계; 및 상기 관심대상의 데이터의 관심속성이 상기 제1 정보영역의 관심속성의 범주에 포함된 상태에서 상기 특정 정보영역의 관심속성의 범주에 포함되게 될 전이확률에 관한 정보를 추출하는 단계;를 포함하는 프로세스를 수행하여 계산되며,상기 복수 개의 정보영역 모두에 대하여, 상기 데이터-패턴은 상기 각각의 정보영역의 확정된 대표값을 포함하는 것을 특징으로 하는,관심대상에 대한 정보 수집방법
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제16항에 있어서, 상기 복수 개의 정보영역은, 미리 수집된 상기 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 확률기반 군집화 알고리듬으로 처리하여 생성한 것인, 관심대상에 대한 정보 수집방법
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서버가, 관심대상에 관한 복수 개의 데이터를 제공받는 단계;상기 서버가, 상기 복수 개의 데이터를 확률기반 군집화(clustering) 알고리듬으로 처리함으로써, 상기 복수 개의 정보영역(information area)에 관한 데이터-패턴을 생성하는 단계;상기 서버가, 상기 관심대상의 현재 데이터를 제공받는 단계;상기 서버가, 상기 복수 개의 정보영역 중 상기 현재 데이터가 매핑되는 제1 정보영역을 결정하는 단계; 및상기 서버가, 상기 관심대상의 데이터의 관심속성이 상기 제1 정보영역의 관심속성의 범주에 포함된 상태에서 상기 복수 개의 정보영역에 속한 제2 정보영역의 관심속성의 범주에 포함되게 될 관계확률에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함하며,상기 복수 개의 정보영역 모두에 대하여, 상기 데이터-패턴은 상기 각각의 정보영역의 확정된 대표값을 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심대상에 대한 정보 제공방법
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제18항에 있어서, 상기 관계확률에 관한 정보는, 상기 관계확률이 미리 결정된 임계값을 초과했는지 여부에 관한 정보인, 관심대상에 대한 정보 제공방법
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제18항에 있어서,상기 관심대상은 사용자이며,상기 데이터는 상기 사용자의 위치데이터로서, 시간, 위도, 및 경도 정보를 포함하는 위치데이터이며,상기 정보영역은 위치영역이며,상기 관심속성은 상기 위도 및 경도인,관심대상에 대한 정보 제공방법
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