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적응형 지식 베이스 구축 방법 및 그 시스템(Adaptive Knowledge Base Construction Method and System)

  • 기술번호 : KST2018001688
  • 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 발명의 일면에 따른 적응형 지식 베이스 구축 장치는 입력된 제1 데이터 집합을 토대로 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델에 따라 제1 데이터 집합에 대한 연관 관계를 분석하는 기계 학습 엔진; 학습된 모델 및 알고리즘을 토대로 규칙을 생성하는 규칙 생성기; 및 생성된 규칙과 제2 데이터 집합을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 시맨틱 규칙 생성기;를 포함한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 17/27 (2006.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020170019873 (2017.02.14)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2053243-0000 (2019.12.02)
공개번호/일자 10-2018-0015561 (2018.02.13) 문서열기
공고번호/일자 (20191206) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020160098926   |   2016.08.03
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.01)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김말희 대한민국 대전광역시 유성구
2 강현중 대한민국 경상남도 진주시
3 권순현 대한민국 인천광역시 서구
4 이용준 대한민국 대전광역시 유성구
5 김귀훈 대한민국 대전광역시 서구
6 표철식 대한민국 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.02.14 수리 (Accepted) 1-1-2017-0150339-81
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2017.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-1086156-10
3 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2018.12.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0144255-18
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0078224-87
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0334568-69
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.04.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0334567-13
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0334762-10
8 등록결정서
Decision to grant
2019.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0627434-91
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번호 청구항
1 1
입력된 제1 데이터 집합을 토대로 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델에 따라 제1 데이터 집합에 대한 연관 관계를 분석하는 기계 학습 엔진;학습된 모델 및 알고리즘을 토대로 규칙을 생성하는 규칙 생성기; 및생성된 규칙과 제2 데이터 집합을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 시맨틱 규칙 생성기;를 포함하는 적응형 지식 베이스 구축 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 시맨틱 규칙 생성기는, 트리 기반 규칙 생성 알고리즘, apriori 알고리즘 중 어느 하나의 방법에 의하여 규칙을 생성하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 시스템
3 3
제1항에 있어서, 도메인 전문가에 의하여 시맨틱 규칙 생성 방법을 변경하는 규칙 모델러를 더 포함하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 시맨틱 규칙 생성기는,임시로 저장된 기계 학습 규칙, 상기 제2 데이터셋, 규칙 모델을 이용하여 주기적으로 지식 베이스를 확장하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 시스템
5 5
적응형 지식 베이스 구축 시스템에 있어서,적응형 지식 베이스 구축 모듈을 제공하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 입력된 제1 데이터셋에 대한 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델에 따라 제1 데이터셋의 연관관계 분석 결과를 출력하고, 학습된 모델과, 학습된 알고리즘과 연관관계 분석 결과를 토대로 기계 학습 규칙을 생성하고, 생성된 기계 학습 규칙을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 것을 특징으로 하는 적응형 지식 베이스 구축 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 프로세서는,RDF, OWL 중 어느 하나의 방법으로 생성된 규칙과 제2 데이터 집합을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 시스템
7 7
제5항에 있어서, 상기 프로세서는,제1 데이터셋과 제2 데이터셋에 대한 학습 모델 및 추론 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 적응형 지식 베이스 구축 시스템
8 8
제5항에 있어서, 상기 프로세서는,도메인 전문가에 의하여 입력된 규칙 모델을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 것을 특징으로 하는적응형 지식 베이스 구축 시스템
9 9
(1) 기계 학습 엔진이 입력된 제1 데이터 집합을 기계 학습하는 단계; (2) 규칙 생성기가 학습된 결과를 토대로 규칙을 생성하는 단계; (3) 규칙 생성기가 생성된 규칙과 제2 데이터 집합을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 단계; 및(4) 시맨틱 규칙 엔진이 생성된 시맨틱 규칙을 저장하여 지식 베이스를 구축하는 단계;를 포함하는 적응형 지식 베이스 구축 방법
10 10
제9항에 있어서,규칙 모델러가 상기 시맨틱 규칙을 생성하기 위하여, 도메인 전문가에 의하여 규칙을 생성하는 모델을 제공하는 단계;를 더 포함하는 적응형 지식 베이스 구축 방법
11 11
제9항에 있어서,상기 시맨틱 규칙을 생성하는 단계는,상기 규칙 생성기가 RDF, OWL 중 어느 하나의 방법으로 생성된 규칙과 제2 데이터 집합을 이용하여 시맨틱 규칙을 생성하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 방법
12 12
제9항에 있어서,상기 시맨틱 규칙을 생성하는 단계는,상기 규칙 생성기가 트리 기반 규칙 생성 알고리즘, apriori 알고리즘 중 어느 하나의 방법에 의하여 규칙을 생성하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 apriori 알고리즘은,상기 규칙 생성기가 지지도에 따라, 각 노드의 분선 단계를 가지치기하는 것을 특징으로 하는적응형 지식 베이스 구축 방법
14 14
기계 학습 엔진과 시맨틱 규칙 엔진을 이용하여 지식 베이스를 구축하는 적응형 지식 베이스 구축 방법에 있어서,제2 데이터셋에 대한 시맨틱 추론 모델을 생성하는 단계; 제2 데이터셋에 생성된 시맨틱 추론 모델을 적용한 추론을 하고 예측 결과를 생성하는 단계; 상기 추론된 예측 결과로부터 기계 학습 규칙을 생성하는 단계; 기계 학습 규칙을 시맨틱 규칙으로 변환하는 단계; 및변환된 시맨틱 규칙을 저장하여 지식 베이스를 확장하는 단계;를 포함하는 적응형 지식 베이스 구축 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 기계 학습 규칙을 시맨틱 규칙으로 변환하는 단계는,도메인 전문가에 의하여 제공되는 규칙 모델에 따라 기계 학습 규칙을 시맨틱 규칙으로 변환하는 방법이 결정되는 것인 적응형 지식 베이스 구축 방법
16 16
제14항에 있어서,상기 기계 학습 규칙을 시맨틱 규칙으로 변환하는 단계는,트리 구조 모델 또는 apriori 알고리즘 중 어느 하나의 방법에 의하여 시맨틱 규칙을 생성하는 것인 적응형 지식 베이스 구축 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 US20180039890 US 미국 FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 국가과학기술연구회연구운영비지원 자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술 개발