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모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템에 있어서, 모바일에 사용되는 스마트폰으로부터 대표적인 모바일기기인 스마트폰을 통해 사용자의 라이프로그를 수집하고 상기 라이프로그를 정제된 라이프로그로 변환하며 상기 스마트폰에 대한 로그데이터에 대하여 일정시간 간격으로 기록하는 라이프로그 수집부; 상기 라이프로그 수집부에 의해 수집되는 상기 라이프로그에 대하여 하루에 한번 상기 스마트폰 사용자의 라이프로그를 생성하는 태깅부;상기 정제된 라이프로그를 사용자 별로 저장하는 사용자로그 데이터베이스;상기 사용자로그 데이터베이스에 저장된 정제된 라이프로그를 사용하여 사용자의 행동 카테고리를 베이즈 정리를 이용하여 예측하고 결과값을 얻는 베이지안 네트워크; 및상기 베이지안 네트워크를 통해 얻어진 결과값을 이용하여 사용자가 상기 예측된 행동 카테고리 이후 미래 행동을 연관분석을 이용하여 예측하는 미래예측부를 포함하고, 상기 베이즈 정리에 의해 구하는 행동 카테고리는, 다음의 수학식에 확률을 구하고 상기 확률이 가장 높은 행동 카테고리를 선택하여 행동을 예측하되, 여기서, E는 어떤 사건이 일어났을 경우를 나타내고, 는 추론 하고 싶은 대상을 의미하며, p는 확률값을 나타내며, 상기 베이즈 정리에 가중치를 곱하여 계산하며 상기 가중치는, 다음의 수학식으로 구하되, 여기서, α는 기본가중치를 나타내고, ω는 중치를 나타내고, β는 가중치를 나타내는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템
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제1항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 이동활동, 청각 활동, 시각 활동, 기록 활동, 말하기 활동으로 구분되며, 상기 스마트폰의 기능 중에서 위치추적은 이동활동에 대응하고, 노래듣기, 동영상보기, 전화송수신은 청각활동에 대응하며, 동영상보기, 사진촬영, 문자메시지 송수신은 시각활동에 대응하고, 문자메시지 송수신, 사진촬영은 기록활동에 대응하며, 전화송수신은 말하기활동에 대응하는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템
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제1항에 있어서, 상기 연관분석은, 행동1(X) 및 행동2(Y)의 지지도(Support), 신뢰도(Confidence) 및 향상도(Lift)에 관한 비율을 구하고 상기 지지도(S), 신뢰도(C) 및 향상도(L)는 각각 다음의 수학식으로 구하며, 여기서, X는 "행동1"이 나오는 라이프로그 수, Y는"행동2"가 나오는 라이프로그 수이고, P(X)는 행동1의 확률, P(Y)는 행동2의 확률을 나타내는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템
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제2항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 행동과 장소로 카테고리화하여 구분하며, 상기 행동은 수면, 식사, 군것질, 세정, 발표, 치료, 수업, 일상적인 일, 비일상적인 일, 파트타임, 온라인 강의수강, 강의, 공부, 요리, 설거지, 세탁, 옷정리, 청소, 아이템 정리, 자원봉사, 신문, TV, DVD, 구기게임, 운동, 조깅, 산책, 종교활동, 독서, 웹서핑, 온라인 게임, 영화, 영화관, 스포츠 시청, 쇼핑, 테이트, 정지, 걷기, 뛰기, 차량이동, 버스이동, 기차이동 중 선택된 적어도 어느 하나의 행동과, 상기 장소는 집, 학교, 도서관, 병원, 레스토랑, 미용실, 세탁소, 교회, 서점, 마트, 백화점, 카페, 길, 학교운동장, 도심지, 사무실, 공원 중 선택된 적어도 어느 하나의 장소인 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템
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제2항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 행동과 장소로 카테고리화하여 구분하며, 상기 라이프로그 생성 시 사용자로부터 직접 행동 및 위치를 직접 입력받도록 하는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템
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제2항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 3개의 노드로 구분하여 분석하며, 상기 3개의 노드는 각각 입력노드, 연관노드, 목표노드이고, 상기 입력노드는 상기 연관노드와 상기 목표노드를 추론하기 위한 사건의 사전확률 값이 들어가는 노드이고, 상기 연관노드는 상기 입력노드와 상기 목표노드의 중간에 위치한 노드로써 상기 목표노드와 연관성이 가장 높은 노드를 의미하며, 상기 목표노드는 실체 추론되는 노드를 의미하는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 시스템
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모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법에 있어서, 스마트폰으로부터 사용자의 라이프로그를 수집하는 단계; 상기 라이프로그를 정제된 라이프로그로 변환하는 단계; 상기 스마트폰에 대한 로그데이터에 대하여 일정시간 간격으로 기록하는 단계; 상기 라이프로그 수집부에 의해 수집되는 상기 라이프로그에 대하여 하루에 한번 상기 스마트폰 사용자의 라이프로그를 생성하는 단계; 상기 정제된 라이프로그를 사용자 별로 저장하는 단계; 상기 저장된 정제된 라이프로그를 사용하여 사용자의 행동 카테고리를 베이즈 정리를 이용하여 사용자의 행동을 예측한 결과값을 얻는 단계; 및상기 결과값을 이용하여 사용자가 상기 예측된 행동 카테고리 이후 미래 행동을 연관분석을 이용하여 예측하는 단계를 포함하고, 상기 베이즈 정리에 의해 구하는 행동 카테고리는, 다음의 수학식에 확률을 구하고 상기 확률이 가장 높은 행동 카테고리를 선택하여 행동을 예측하되, 여기서, E는 어떤 사건이 일어났을 경우를 나타내고, 는 추론 하고 싶은 대상을 의미하며, p는 확률값을 나타내고, 상기 베이즈 정리는, 가중치를 곱하여 계산하며, 상기 가중치는, 다음의 수학식으로 구하되, 여기서, α는 기본가중치를 나타내며, ω는 중치를 나타내고, β는 가중치를 나타내는 것을 특징으로 하는 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법
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제9항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 이동활동, 청각 활동, 시각 활동, 기록 활동, 말하기 활동으로 구분되며, 상기 스마트폰의 기능 중에서 위치추적은 이동활동에 대응하고, 노래듣기, 동영상보기, 전화송수신은 청각활동에 대응하며, 동영상보기, 사진촬영, 문자메시지 송수신은 시각활동에 대응하고, 문자메시지 송수신, 사진촬영은 기록활동에 대응하며, 전화송수신은 말하기활동에 대응하는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법
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제9항에 있어서, 상기 연관분석은, 행동1(X) 및 행동2(Y)의 지지도(Support), 신뢰도(Confidence) 및 향상도(Lift)에 관한 비율을 구하고 상기 지지도(S), 신뢰도(C) 및 향상도(L)는 각각 다음의 수학식으로 구하며, 여기서, X는 "행동1"이 나오는 라이프로그 수, Y는"행동2"가 나오는 라이프로그 수이고, P(X)는 행동1의 확률, P(Y)는 행동2의 확률을 나타내는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법
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제10항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 행동과 장소로 카테고리화하여 구분하며, 상기 행동은 수면, 식사, 군것질, 세정, 발표, 치료, 수업, 일상적인 일, 비일상적인 일, 파트타임, 온라인 강의수강, 강의, 공부, 요리, 설거지, 세탁, 옷정리, 청소, 아이템 정리, 자원봉사, 신문, TV, DVD, 구기게임, 운동, 조깅, 산책, 종교활동, 독서, 웹서핑, 온라인 게임, 영화, 영화관, 스포츠 시청, 쇼핑, 테이트, 정지, 걷기, 뛰기, 차량이동, 버스이동, 기차이동 중 선택된 적어도 어느 하나의 행동과, 상기 장소는 집, 학교, 도서관, 병원, 레스토랑, 미용실, 세탁소, 교회, 서점, 마트, 백화점, 카페, 길, 학교운동장, 도심지, 사무실, 공원 중 선택된 적어도 어느 하나의 장소인 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법
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제10항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 행동과 장소로 카테고리화하여 구분하며, 상기 라이프로그 생성 시 사용자로부터 직접 행동 및 장소를 직접 입력받도록 하는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법
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제10항에 있어서, 상기 행동 카테고리는, 3개의 노드로 구분하여 분석하며, 상기 3개의 노드는 각각 입력노드, 연관노드, 목표노드이고, 상기 입력노드는 상기 연관노드와 상기 목표노드를 추론하기 위한 사건의 사전확률 값이 들어가는 노드이고, 상기 연관노드는 상기 입력노드와 상기 목표노드의 중간에 위치한 노드로써 상기 목표노드와 연관성이 가장 높은 노드를 의미하며, 상기 목표노드는 실체 추론되는 노드를 의미하는 것인 모바일 기반 라이프로그를 이용한 사용자 행동 예측 방법
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