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데이터 분석 시스템 및 그 방법(SYSTEM AND METHOD FOR LOCATION MEASUREMENT)

  • 기술번호 : KST2018005856
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 데이터 분석 시스템은 복수의 기기들로부터 수집된 데이터들에 대한 클러스터링 분석을 통해 복수의 클러스터를 생성하고, 상기 복수의 클러스터 각각에 대한 클러스터 정보를 포함하는 분석 모델을 배포하는 중앙 분석 서버, 및 상기 복수의 기기와 인접하게 배치되어 상기 복수의 기기로부터 수집된 데이터들을 상기 중앙 분석 서버로 전달하며, 상기 중앙 분석 서버로부터 수신되는 상기 분석 모델을 토대로 상기 복수의 클러스터를 재구축하며, 상기 복수의 기기로부터 수신된 데이터에 대한 클러스터링 분석을 통해 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 식별하는 로컬 분석 서버를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 11/30 (2006.01.01)
CPC G06F 16/2219(2013.01) G06F 16/2219(2013.01) G06F 16/2219(2013.01)
출원번호/일자 1020160148306 (2016.11.08)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1995419-0000 (2019.06.26)
공개번호/일자 10-2018-0051242 (2018.05.16) 문서열기
공고번호/일자 (20190702) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.08)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박준용 대한민국 대전광역시 유성구
2 민옥기 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 팬코리아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 역삼***빌딩 (역삼동)

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		 2016.11.08 수리 (Accepted) 1-1-2016-1091974-24
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2017.08.08 수리 (Accepted) 1-1-2017-0765056-12
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.07.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2018.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0118481-65
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.10.12 수리 (Accepted) 9-1-2018-0053906-59
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.10.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0700024-97
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)		 2018.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-1261186-20
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.12.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1261187-76
9 등록결정서
Decision to grant		 2019.03.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0220312-40
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 기기들로부터 수집된 데이터들에 대한 클러스터링 분석을 통해 복수의 클러스터를 생성하고, 상기 복수의 클러스터 각각에 대한 클러스터 정보를 포함하는 분석 모델을 배포하는 중앙 분석 서버, 및상기 복수의 기기로부터 소정 거리 이내에 배치되어 상기 복수의 기기로부터 수집된 데이터들을 상기 중앙 분석 서버로 전달하며, 상기 중앙 분석 서버로부터 수신되는 상기 분석 모델을 토대로 상기 복수의 클러스터를 재구축하며, 재구축된 상기 복수의 클러스터에 기초한 클러스터링 분석을 통해 상기 복수의 기기로부터 수신된 데이터에 대응하는 클래스를 식별하는 분류 분석을 수행하고, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스에 따라서 대응하는 행동기(actuator)를 제어하는 로컬 분석 서버를 포함하는 데이터 분석 시스템
2 2
제1항에서,상기 로컬 분석 서버는, 클러스터링 분석을 통해 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 식별하고, 상기 수신된 데이터가 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 어느 하나에도 포함되지 않으면 상기 수신된 데이터를 이상 데이터로 판정하고, 상기 이상 데이터를 포함하는 이상 데이터 보고를 상기 중앙 분석 서버로 전송하며,상기 중앙 분석 서버는, 상기 이상 데이터 보고가 수신되면, 상기 이상 데이터를 이용하여 상기 분석 모델을 갱신하는 데이터 분석 시스템
3 3
제1항에서,상기 중앙 분석 서버는, 사용자 입력을 토대로 상기 복수의 클러스터 각각에 대해 클래스를 매핑하며, 상기 복수의 클러스터 각각에 매핑된 클래스의 클래스 정보를 포함하도록 상기 분석 모델에 생성하는 데이터 분석 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 로컬 분석 서버는, 클러스터링 분석을 통해 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 식별하고, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터에 매핑된 클래스 정보를 토대로 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스를 식별하고, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스의 클래스 정보를 토대로 상기 대응하는 행동기를 제어하는 데이터 분석 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 중앙 분석 서버는, 각 클러스터에 포함된 데이터들의 밀도를 토대로 각 클러스터에 대응하는 모집단을 선택하고, 상기 모집단 중에서 선택된 복수의 노드 중 밀도가 가장 높은 적어도 하나의 코어 노드와, 각 클러스터의 가장자리에 위치하는 복수의 에지 노드를 이용하여 상기 복수의 클러스터 각각에 대응하는 뼈대 모양의 그래프를 생성하며, 상기 적어도 하나의 코어 노드 및 상기 복수의 에지 노드의 위치 정보 및 상기 적어도 하나의 코어 노드 및 상기 복수의 에지 노드 간의 연결 정보를 포함하도록 상기 클러스터 정보를 생성하고,상기 밀도는, 각 데이터를 중심으로 하는 소정 영역에 위치하는 이웃 데이터의 개수에 대응하는 데이터 분석 시스템
6 6
제5항에서,상기 중앙 분석 서버는, 상기 적어도 하나의 코어 노드 및 상기 복수의 에지 노드 각각에 매핑된 밀도 가중치 정보를 포함하도록 상기 클러스터 정보를 생성하고, 상기 밀도 가중치는, 상기 밀도에 확률 밀도 함수 기반의 가중치를 적용하여 산출되는 데이터 분석 시스템
7 7
제5항에서,상기 중앙 분석 서버는, 상기 복수의 에지 노드 각각을 가장 가까운 코어 노드와 연결함으로써 상기 그래프를 생성하는 데이터 분석 시스템
8 8
제1항에서,상기 로컬 분석 서버는, 상기 클러스터 정보로부터 상기 복수의 클러스터 각각에 대응하는 상기 복수의 에지 노드를 획득하고, 상기 복수의 에지 노드를 서로 연결하여 상기 복수의 클러스터를 재구축하는 데이터 분석 시스템
9 9
제5항에서,상기 로컬 분석 서버는, 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터가 포함되는 적어도 하나의 클러스터 중에서 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 결정하는 데이터 분석 시스템
10 10
제9항에 있어서, 상기 로컬 분석 서버는, 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터가 포함된 클러스터가 복수이면, 상기 수신된 데이터가 포함된 복수의 클러스터별로 상기 수신된 데이터와 가장 가까운 곳에 위치하는 에지 노드들을 획득하고, 상기 수신된 데이터와 가장 가까운 곳에 위치하는 에지 노드들의 밀도 가중치를 토대로 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 식별하는 데이터 분석 시스템
11 11
제9항에서,상기 로컬 분석 서버는, 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터가 포함된 클러스터가 복수인 경우, 상기 수신된 데이터가 포함된 복수의 클러스터별로 상기 수신된 데이터와 가장 가까운 곳에 위치하는 에지 노드들을 획득하고, 상기 수신된 데이터와 가장 가까운 곳에 위치하는 에지 노드들과 대응하는 코어 노드 간의 밀도 가중치 차를 토대로 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 식별하는 데이터 분석 시스템
12 12
복수의 기기와 소정 거리 이내에 위치하는 로컬 분석 서버의 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 복수의 기기로부터 수집된 데이터들을 중앙 분석 서버로 전달하는 단계, 상기 중앙 분석 서버로부터, 상기 수집된 데이터들을 클러스터링 분석하여 생성된 복수의 클러스터에 대한 클러스터 정보가 포함된 분석 모델을 수신하는 단계, 상기 분석 모델을 이용하여 상기 복수의 클러스터를 재구축하는 단계, 재구축된 상기 복수의 클러스터에 기초한 클러스터링 분석을 통해 상기 복수의 기기로부터 수신된 데이터에 대응하는 클래스를 식별하는 분류 분석을 수행하는 단계, 및상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스에 따라서, 대응하는 행동기를 제어하는 단계를 포함하는 데이터 분석 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 수신된 데이터가 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 어느 하나에도 포함되지 않으면 상기 수신된 데이터를 이상 데이터로 판정하는 단계, 상기 이상 데이터를 포함하는 이상 데이터 보고를 상기 중앙 분석 서버로 전송하는 단계, 및상기 이상 데이터를 이용하여 갱신된 분석 모델을 상기 중앙 분석 서버로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 데이터 분석 방법
14 14
제12항에 있어서, 상기 분석 모델은 상기 복수의 클러스터 각각에 매핑된 클래스의 클래스 정보를 포함하며, 상기 분류 분석을 수행하는 단계는, 클러스터링 분석을 통해 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 식별하는 단계, 및상기 수신된 데이터에 대응하는 클러스터를 토대로, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스를 식별하는 단계를 포함하고,상기 대응하는 행동기를 제어하는 단계는, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스의 클래스 정보에 따라서 상기 대응하는 행동기를 제어하는 단계를 포함하는 데이터 분석 방법
15 15
복수의 기기와 소정 거리 이내에 위치하는 로컬 분석 서버와, 상기 로컬 분석 서버와 연결되는 중앙 분석 서버를 포함하는 분석 시스템의 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 로컬 분석 서버가, 상기 복수의 기기들로부터 데이터들을 수집하는 단계, 상기 로컬 분석 서버가, 상기 복수의 기기들로부터 수집된 데이터들을 상기 중앙 분석 서버로 전달하는 단계,상기 중앙 분석 서버가, 상기 복수의 기기들로부터 수집된 데이터들에 대한 클러스터링 분석을 수행하여 복수의 클러스터를 생성하는 단계, 상기 중앙 분석 서버가 상기 복수의 클러스터 각각에 대한 클러스터 정보를 포함하는 분석 모델을 상기 로컬 분석 서버로 배포되는 단계, 상기 로컬 분석 서버가, 상기 분석 모델을 토대로 상기 복수의 클러스터를 재구축하는 단계, 상기 로컬 분석 서버가, 재구축된 상기 복수의 클러스터에 기초한 클러스터링 분석을 통해 상기 복수의 기기로부터 수신된 데이터에 대응하는 클래스를 식별하는 분류 분석을 수행하는 단계, 및상기 로컬 분석 서버가, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스에 따라서, 대응하는 행동기를 제어하는 단계를 포함하는 데이터 분석 방법
16 16
제15항에 있어서, 상기 수신된 데이터가 재구축된 상기 복수의 클러스터 중 어느 하나에도 포함되지 않으면, 상기 로컬 분석 서버가 상기 수신된 데이터를 이상 데이터로 판정하는 단계, 상기 로컬 분석 서버가 상기 이상 데이터를 포함하는 이상 데이터 보고를 중앙 분석 서버로 전송하는 단계, 상기 중앙 분석 서버가, 상기 이상 데이터 보고가 수신되면, 상기 이상 데이터를 이용하여 상기 분석 모델을 갱신하는 단계, 및상기 중앙 분석 서버가, 갱신된 분석 모델을 상기 로컬 분석 서버로 배포하는 단계를 더 포함하는 데이터 분석 방법
17 17
제15항에서,상기 중앙 분석 서버가, 사용자 입력을 토대로 상기 복수의 클러스터 각각에 대해 클래스를 매핑하는 단계, 및상기 중앙 분석 서버가, 상기 복수의 클러스터 각각에 매핑된 클래스의 클래스 정보를 포함하도록 상기 분석 모델에 생성하는 단계를 더 포함하는 데이터 분석 방법
18 18
제17항에서,상기 분류 분석을 수행하는 단계는, 상기 로컬 분석 서버가, 상기 클래스 정보를 토대로 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스를 식별하는 단계를 포함하며,상기 대응하는 행동기를 제어하는 단계는, 상기 로컬 분석 서버가, 상기 수신된 데이터에 대응하는 클래스의 클래스 정보를 토대로 상기 대응하는 행동기를 제어하는 단계를 포함하는 데이터 분석 방법
19 19
제17항에서,상기 중앙 분석 서버가, 상기 복수의 클러스터에 포함된 데이터들의 밀도를 토대로 각 클러스터에 대응하는 모집단을 선택하는 단계, 상기 중앙 분석 서버가, 상기 모집단 중에서 선택된 복수의 노드 중 밀도가 가장 높은 적어도 하나의 코어 노드와, 각 클러스터의 가장 자리에 위치하는 복수의 에지 노드를 선택하는 단계, 상기 중앙 분석 서버가, 상기 적어도 하나의 코어 노드와 상기 복수의 에지 노드를 연결하여 상기 복수의 클러스터 각각에 대응하는 뼈대 모양의 그래프를 생성하는 단계, 및상기 중앙 분석 서버가, 상기 적어도 하나의 코어 노드 및 상기 복수의 에지 노드의 위치 정보 및 상기 적어도 하나의 코어 노드 및 상기 복수의 에지 노드 간의 연결 정보를 포함하도록 상기 클러스터 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 밀도는, 각 데이터를 중심으로 하는 소정 영역에 위치하는 이웃 데이터의 개수에 대응하는 데이터 분석 방법
20 20
제19항에서,상기 재구축하는 단계는, 상기 로컬 분석 서버가 상기 클러스터 정보를 토대로 상기 복수의 클러스터 각각에 대응하는 상기 복수의 에지 노드를 획득하는 단계, 및상기 로컬 분석 서버가 상기 복수의 클러스터 각각에 대응하는 상기 복수의 에지 노드를 서로 연결하여 상기 복수의 클러스터를 재구축하는 단계를 포함하는 데이터 분석 방법
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1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 (ICBMS-1세부) CoT(Cloud of Things) 환경에서 실시간 반응성 향상을 위한 계층적 데이터 스트림 분석 SW 기술 개발