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패턴 태깅 기술 기반 전력 데이터 저장 관리 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2019004862
  • 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 패턴 태깅 기술 기반 전력 데이터 저장 관리 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 패턴 태깅 기술 기반 전력 데이터 저장 관리 방법은 전체 데이터 샘플들 중에서 복수의 데이터들을 선발하는 단계, 상기 선발된 복수의 데이터들에 대하여 상관값을 이용한 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 통해 패턴들을 추출하는 단계, 상기 패턴들을 추출한 후 전체 데이터 샘플들을 가장 유사한 패턴으로 구분하는 단계, 상기 구분된 패턴들을 태그와 함께 데이터에 삽입하여 저장하는 단계 및 삽입된 데이터의 태그를 활용하여 전력 사용량 데이터 및 패턴 데이터를 시각화하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G01R 22/06 (2006.01.01) H04L 29/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020180012252 (2018.01.31)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2072901-0000 (2020.01.28)
공개번호/일자 10-2019-0050682 (2019.05.13) 문서열기
공고번호/일자 (20200203) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170145834   |   2017.11.03
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.01.31)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최준균 대전광역시 유성구
2 김나경 대전광역시 유성구
3 오현택 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.01.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0111629-03
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.04.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0260668-15
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
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)		 2019.06.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0587069-54
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.06.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0587070-01
6 등록결정서
Decision to grant		 2019.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0779857-65
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
데이터 생성부를 통해 전체 데이터 샘플들 중에서 복수의 데이터들을 선발하는 단계; 상기 선발된 복수의 데이터들에 대하여 데이터 분석부에서 상관값을 이용한 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 통해 패턴들을 추출하는 단계; 상기 패턴들을 추출한 후 데이터 구조화부를 통해 전체 데이터 샘플들을 가장 유사한 패턴으로 구분하는 단계; 및상기 구분된 패턴들을 태그와 함께 데이터에 삽입하여 데이터 저장부에 저장하는 단계를 포함하고,상기 선발된 복수의 데이터들에 대하여 상관값을 이용한 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 통해 패턴들을 추출하는 단계는, 사용자가 하루에 이용하는 복수의 데이터들을 복수의 피처(feature)를 갖는 하나의 벡터로 정의하고, 각 벡터의 유사도 측정으로 상관값을 계산하여 평균점 이동 클러스터링을 적용하며,평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 위해 가우시안 커널 밀도 추정(Gaussian kernel density estimate)을 계산하고, 데이터들의 평균점 이동 시, 복수의 데이터들을 포함하는 데이터 셋, 데이터 셋의 분포, 커널 함수 및 이동 반경을 제한하는 자유 파라미터를 이용하여 최종적으로 데이터 셋의 분포 변동이 없어지는 지점까지 계속하여 이동하도록 데이터들의 평균점 이동 함수의 식을 통해 각 데이터 평균점을 이동시키는 전력 데이터 저장 관리 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 패턴들을 추출한 후 데이터 구조화부를 통해 전체 데이터 샘플들을 가장 유사한 패턴으로 구분하는 단계는, 복수의 데이터들의 분포도를 학습하고 상관값을 이용한 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 통해 추출된 패턴들 중 상관계수에 기반하여 유사도를 측정하고, 측정된 유사도가 미리 정해진 기준 이상인 벡터들끼리 클러스터들을 형성하는 전력 데이터 저장 관리 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 클러스터들을 형성하여 아웃리어 핸들링(Outlier handling) 후 최종 클러스터들 각각을 하나의 패턴으로 하여 각각의 클러스터 중심 값(cluster centroid)을 추출하는 전력 데이터 저장 관리 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 구분된 패턴들을 태그와 함께 데이터에 삽입하여 데이터 저장부에 저장하는 단계는, 상기 패턴들의 정보를 활용하여, 기존의 데이터들과 새로 생성되는 데이터의 패턴을 구분하여 해당 패턴 태그를 삽입하고, 태그를 삽입한 데이터를 발행하여 기존의 데이터 베이스를 업데이트하거나 새로운 데이터 베이스를 구축하는전력 데이터 저장 관리 방법
6 6
제1항에 있어서, 삽입된 데이터의 태그를 활용하여 시각화부를 통해 전력 사용량 데이터 및 패턴 데이터를 시각화하는 단계를 더 포함하는 전력 데이터 저장 관리 방법
7 7
전체 데이터 샘플들 중에서 복수의 데이터들을 선발하는 데이터 생성부; 선발된 복수의 데이터들에 대하여 상관값을 이용한 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 통해 패턴들을 추출하고, 상기 패턴들을 추출한 후 전체 데이터 샘플들을 가장 유사한 패턴으로 구분하는 데이터 분석부; 및상기 구분된 패턴들을 태그와 함께 데이터에 삽입하여 데이터 저장부에 저장하도록 하는 데이터 구조화부를 포함하고,상기 데이터 분석부는,사용자가 하루에 이용하는 복수의 전력 사용 값들을 복수의 피처(feature)를 갖는 하나의 벡터로 정의하고, 각 벡터의 유사도 측정으로 상관값을 계산하여 평균 이동 클러스터링을 적용하며, 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 위해 가우시안 커널 밀도 추정(Gaussian kernel density estimate)을 계산하고, 데이터들의 평균점 이동 시, 복수의 데이터들을 포함하는 데이터 셋, 데이터 셋의 분포, 커널 함수 및 이동 반경을 제한하는 자유 파라미터를 이용하여 최종적으로 데이터 셋의 분포 변동이 없어지는 지점까지 계속하여 이동하도록 데이터들의 평균점 이동 함수의 식을 통해 각 데이터 평균점을 이동시키는 전력 데이터 저장 관리 시스템
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삭제
9 9
제7항에 있어서, 상기 데이터 분석부는,복수의 데이터들의 분포도를 학습하고 상관값을 이용한 평균점 이동 클러스터링 비지도 학습을 통해 추출된 패턴들 중 상관계수에 기반하여 유사도를 측정하고, 측정된 유사도가 미리 정해진 기준 이상인 벡터들끼리 클러스터들을 형성하는전력 데이터 저장 관리 시스템
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제9항에 있어서, 상기 데이터 분석부는,상기 클러스터들을 형성하여 아웃리어 핸들링(Outlier handling) 후 최종 클러스터들 각각을 하나의 패턴으로 하여 각각의 클러스터 중심 값(cluster centroid)을 추출하는 전력 데이터 저장 관리 시스템
11 11
제7항에 있어서, 상기 데이터 구조화부는,상기 패턴들의 정보를 활용하여, 기존의 데이터들과 새로 생성되는 데이터의 패턴을 구분하여 해당 패턴 태그를 삽입하고, 태그를 삽입한 데이터를 발행하여 기존의 데이터 베이스를 업데이트하거나 새로운 데이터 베이스를 구축하는전력 데이터 저장 관리 시스템
12 12
제7항에 있어서, 삽입된 데이터의 태그를 활용하여 전력 사용량 데이터 및 패턴 데이터를 시각화하는 시각화부 를 더 포함하는 전력 데이터 저장 관리 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 국립강원대학교 산학협력단 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)빅데이터 자동 태깅 및 태그 기반 DaaS 시스템 개발(2017)