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빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법 및 이를 이용한 범죄 위험도 알림 시스템(A Method for Estimating a Crime Risk Using Big Data and A System for Reporting the Crime Risk Using thereof)

  • 기술번호 : KST2016016130
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법 및 이를 이용한 범죄 위험도 알림 시스템에 관한 것이다.이를 위해 본 발명은, 기 설정된 분류 기준 별로 계수된 범죄 데이터를 수집하는 단계; 상기 범죄 데이터에 기초하여 상기 각 분류 기준 별로 선택된 항목의 조합에 대한 절대적 범죄 위험도를 산출하는 단계; 상기 각 분류 기준 별로 사용자의 우선 순위 항목 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 사용자의 우선 순위 항목 정보에 기초하여 상대적 범죄 위험도를 산출하는 단계; 상기 절대적 범죄 위험도와 상기 상대적 범죄 위험도를 조합하여 사용자 범죄 위험도를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 사용자 범죄 위험도 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법 및 이를 이용한 범죄 위험도 알림 시스템을 제공한다.
Int. CL G06F 19/00 (2011.01) G06Q 50/26 (2012.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G06Q 50/26(2013.01) G06Q 50/26(2013.01)
출원번호/일자 1020150026941 (2015.02.26)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1660160-0000 (2016.09.20)
공개번호/일자 10-2016-0104221 (2016.09.05) 문서열기
공고번호/일자 (20160930) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.02.26)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황유민 대한민국 서울특별시 노원구
2 차경현 대한민국 서울특별시 성북구
3 김경호 대한민국 서울특별시 서초구
4 김진영 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 임국일 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **, *층 (서초동)(특허법인 아이피에스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구
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		 2015.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2015-0189640-42
2 보정요구서
Request for Amendment		 2015.03.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2015-0054204-10
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2015.03.17 수리 (Accepted) 1-1-2015-0259429-90
4 보정요구서
Request for Amendment		 2015.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2015-0060356-37
5 [출원서등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)		 2015.03.30 수리 (Accepted) 1-1-2015-0292245-15
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2015-5074994-12
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2016.01.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0004561-55
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.02.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0097382-68
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)		 2016.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2016-0314952-16
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.04.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0314944-51
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.05.09 수리 (Accepted) 4-1-2016-5056854-41
13 등록결정서
Decision to grant		 2016.08.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0587797-17
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2017-5046666-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
빅데이터를 이용한 서버의 범죄 위험도 추산 방법으로서,기 설정된 분류 기준 별로 계수된 범죄 데이터를 수집하는 단계, 상기 분류 기준은 범죄 종류, 범죄 발생 장소 및 범죄 발생 시간 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 범죄 데이터는 해당 분류 기준에서의 각 항목에 따른 범죄 발생 횟수를 나타냄;상기 범죄 데이터에 기초하여 각 분류 기준 별로 선택된 항목의 조합에 대한 절대적 범죄 위험도를 산출하는 단계, 상기 절대적 범죄 위험도는 각 분류 기준 별로 선택된 상기 각 항목에서의 범죄 발생 횟수를 각 축의 좌표로 하는 n차원 벡터로 산출됨;각 분류 기준 별로 사용자의 우선 순위 항목 정보를 획득하는 단계;상기 획득된 사용자의 우선 순위 항목 정보에 기초하여 상대적 범죄 위험도를 산출하는 단계, 상기 상대적 범죄 위험도는 각 분류 기준 별로 선택된 상기 각 항목을 각 축으로 하는 n차원 벡터로 산출되며, 상기 각 항목에 대한 사용자의 우선 순위가 높을수록 상기 상대적 범죄 위험도는 높게 결정됨;상기 절대적 범죄 위험도 벡터와 상기 상대적 범죄 위험도 벡터를 상기 각 항목 별로 조합하여 사용자 범죄 위험도를 생성하는 단계; 및상기 생성된 사용자 범죄 위험도 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
제1 항에 있어서,상기 사용자 범죄 위험도는 상기 절대적 범죄 위험도 벡터와 상기 상대적 범죄 위험도 벡터의 합에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법
5 5
제1 항에 있어서,상기 상대적 범죄 위험도는 상기 사용자의 우선 순위 항목에 대한 가중치로 산출되며,상기 사용자 범죄 위험도는 상기 절대적 범죄 위험도 벡터에서 상기 우선 순위 항목에 대응하는 좌표를 상기 가중치로 곱한 값에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법
6 6
제1 항에 있어서,상기 사용자의 인적 정보를 획득하는 단계를 더 포함하며,상기 사용자의 우선 순위 항목 정보는 상기 사용자의 인적 정보에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법
7 7
제1 항에 있어서,뉴스 데이터, SNS(Social Network Service) 데이터 및 웹 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 실시간 사회적 범죄 위험도 정보를 수집하는 단계를 더 포함하며,상기 상대적 범죄 위험도는 상기 수집된 사회적 범죄 위험도 정보를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 범죄 위험도 추산 방법
8 8
빅데이터를 이용한 범죄 위험도 알림 시스템으로서,외부 단말 또는 네트워크와 데이터를 송/수신하는 통신부;기 설정된 분류 기준 별로 계수된 범죄 데이터를 수집하되, 상기 분류 기준은 범죄 종류, 범죄 발생 장소 및 범죄 발생 시간 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 범죄 데이터는 해당 분류 기준에서의 각 항목에 따른 범죄 발생 횟수를 나타내고, 각 분류 기준 별로 사용자의 우선 순위 항목 정보를 획득하는 데이터 수집부; 및상기 범죄 데이터에 기초하여 각 분류 기준 별로 선택된 항목의 조합에 대한 절대적 범죄 위험도를 산출하되, 상기 절대적 범죄 위험도는 각 분류 기준 별로 선택된 상기 각 항목에서의 범죄 발생 횟수를 각 축의 좌표로 하는 n차원 벡터로 산출되고, 상기 획득된 사용자의 우선 순위 항목 정보에 기초하여 상대적 범죄 위험도를 산출하되, 상기 상대적 범죄 위험도는 각 분류 기준 별로 선택된 상기 각 항목을 각 축으로 하는 n차원 벡터로 산출되고, 상기 각 항목에 대한 사용자의 우선 순위가 높을수록 상기 상대적 범죄 위험도는 높게 결정되며, 상기 절대적 범죄 위험도 벡터와 상기 상대적 범죄 위험도 벡터를 상기 각 항목 별로 조합하여 사용자 범죄 위험도를 생성하는 위험도 산출부; 를 포함하며,상기 시스템은 상기 생성된 사용자 범죄 위험도 정보를 사용자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 범죄 위험도 알림 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 (주)위니텍 SW융합기술 고도화 기술개발과제 사업 IoT와 빅데이터 기반의 범죄·응급상황에 대응을 위한 안전안심 Smart Village 서비스 플랫폼 개발