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파일 자동 정리 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2018011138
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 파일 자동 정리 장치 및 방법이 개시된다. 파일 자동 정리 방법은 스토리지에 기저장되는 파일 데이터에 관한 속성정보를 확인하는 단계와, 상기 파일 데이터가 분류되는, 상기 스토리지 내의 폴더에 관한 폴더정보를 확인하는 단계와, 상기 속성정보를 입력으로 갖고, 상기 폴더정보를 출력으로 갖게 하여 상기 속성정보와 상기 폴더정보 간을 연관시키는 기계학습모델을 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 17/30 (2006.01.01) G06F 15/18 (2018.01.01)
CPC G06F 16/16(2013.01) G06F 16/16(2013.01)
출원번호/일자 1020170015391 (2017.02.03)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0090482 (2018.08.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.02.03)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 염근혁 대한민국 부산광역시 금정구
2 김가영 대한민국 부산광역시 남구
3 김재린 대한민국 부산광역시 사상구
4 이득규 대한민국 부산광역시 부산진구
5 전형준 대한민국 부산광역시 해운대구
6 조현수 대한민국 경상북도 청도군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2017.02.03 수리 (Accepted) 1-1-2017-0115202-70
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.05.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0303280-12
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.06.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0599209-41
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-0599210-98
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2018.10.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0708576-53
6 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2018.11.13 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-1126310-18
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)
2018.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-1126311-64
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2018.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0810502-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
스토리지에 기저장되는 파일 데이터에 관한 속성정보를 확인하는 단계;상기 파일 데이터가 분류되는, 상기 스토리지 내의 폴더에 관한 폴더정보를 확인하는 단계; 및상기 속성정보를 입력으로 갖고, 상기 폴더정보를 출력으로 갖게 하여 상기 속성정보와 상기 폴더정보 간을 연관시키는 기계학습모델을 구축하는 단계를 포함하는 파일 자동 정리 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 기계학습모델을 구축하는 단계는,유사한 속성을 갖는 파일 데이터들의 속성정보를 그룹핑하고,상기 유사한 속성을 갖는 파일 데이터들이 가장 많이 저장되는 폴더의 폴더정보와, 상기 그룹핑된 속성정보 간을 연관시켜 상기 기계학습모델을 구축하는 단계를 포함하는 파일 자동 정리 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 기계학습모델을 구축하는 단계는,상기 입력으로 하는 속성정보를, 상기 파일 데이터의 종류에 따라 상이하게 하여, 상기 기계학습모델을 구축하는 단계를 포함하는 파일 자동 정리 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 속성정보와 상기 폴더정보가 연관되는 빈도에 따라, 상기 속성정보 각각으로 가중치를 부여하는 단계로서, 상기 스토리지로의, 상기 파일 데이터의 저장 시, 사용자 단말로부터 폴더 지정명령이 입력되는 파일 데이터의 속성정보에 대해, 보다 큰 수치의 가중치를 부여하는 단계; 및상기 부여된 가중치에 따라, 상기 기계학습모델 내 속성정보의 수를 증가시키는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
5 5
제1항에 있어서,신규 파일 데이터의 입력에 연동하여,상기 기계학습모델 내 속성정보의 수가 설정치를 만족하는 경우,상기 기계학습모델에 기초하여, 상기 신규 파일 데이터가 저장되는 폴더에 관한 폴더정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 기계학습모델 내 속성정보의 수가 설정치를 만족하지 않거나, 또는 상기 폴더정보의 결정 후, 상기 신규 파일 데이터를 입력한 사용자 단말로부터 거부 명령이 입력되는 경우,상기 신규 파일 데이터를 입력한 사용자 단말로부터 폴더 지정명령을 입력받는 단계; 및상기 폴더 지정명령에 의해 식별되는 지정 폴더에 상기 신규 파일 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 신규 파일 데이터에 관한 속성정보를 입력으로 갖고, 상기 지정 폴더에 관한 폴더정보를 출력으로 갖게 하여, 상기 기계학습모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
8 8
제5항에 있어서,상기 폴더정보의 결정 후, 선정된 시간 내에 상기 신규 파일 데이터 저장에 관한 사용자 반대가 없는 경우,상기 폴더정보에 의해 식별되는 폴더에 상기 신규 파일 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
9 9
제5항에 있어서,상기 폴더정보를 결정하는 단계는,상기 기계학습모델 내 속성정보 중에서, 상기 신규 파일 데이터와 파일명이 동일하나, 확장자가 상이한 속성정보가 추출되면, 상기 추출된 속성정보와 연관 관계에 있는 폴더정보를 결정하는 단계를 포함하는 파일 자동 정리 방법
10 10
제5항에 있어서,상기 폴더정보가 결정되지 않으면,상기 스토리지 내에 신규 폴더를 생성하고, 상기 생성된 신규 폴더에 상기 신규 파일 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
11 11
제1항에 있어서,스토리지 내 제1 폴더와 제2 폴더 간의 결합 요청에 연동하여, 신규 폴더를 생성하는 단계; 및상기 제1 폴더에 저장된 파일 데이터의 속성 정보에 관한, 상기 기계학습모델에서의 결과로서의 폴더 정보와, 상기 제2 폴더에 저장된 파일 데이터의 속성 정보에 관한, 상기 기계학습모델에서의 결과로서의 폴더 정보가 일치하면,상기 제1, 2 폴더에 저장된 파일 데이터를, 상기 신규 폴더에 저장하는 단계를 더 포함하는 파일 자동 정리 방법
12 12
스토리지에 기저장되는 파일 데이터에 관한 속성정보를 확인하고, 상기 파일 데이터가 분류되는, 상기 스토리지 내의 폴더에 관한 폴더정보를 확인하는 확인부; 및상기 속성정보를 입력으로 갖고, 상기 폴더정보를 출력으로 갖게 하여 상기 속성정보와 상기 폴더정보 간을 연관시키는 기계학습모델을 구축하는 구축부를 포함하는 파일 자동 정리 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 구축부는,유사한 속성을 갖는 파일 데이터들의 속성정보를 그룹핑하고,상기 유사한 속성을 갖는 파일 데이터들이 가장 많이 저장되는 폴더의 폴더정보와, 상기 그룹핑된 속성정보 간을 연관시켜 상기 기계학습모델을 구축하는파일 자동 정리 장치
14 14
제12항에 있어서,상기 구축부는,상기 속성정보와 상기 폴더정보가 연관되는 빈도에 따라, 상기 속성정보 각각으로 가중치를 부여하되, 상기 스토리지로의, 상기 파일 데이터의 저장 시, 사용자 단말로부터 폴더 지정명령이 입력되는 파일 데이터의 속성정보에 대해, 보다 큰 수치의 가중치를 부여하고, 상기 부여된 가중치에 따라, 상기 기계학습모델 내 속성정보의 수를 증가시키는파일 자동 정리 장치
15 15
제12항에 있어서,신규 파일 데이터의 입력에 연동하여,상기 기계학습모델 내 속성정보의 수가 설정치를 만족하는 경우, 상기 기계학습모델에 기초하여, 상기 신규 파일 데이터가 저장되는 폴더에 관한 폴더정보를 결정하는 처리부를 더 포함하는 파일 자동 정리 장치
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 부산대학교 산학협력단 SW중심대학지원사업 2016년 SW중심대학(부산대학교)-SW특성화대학원