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IoT 기반 스마트 홈 커뮤니티에서 소셜 매칭 및 소통 서비스를 위한 다차원매트릭스 지역화 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2019023932
  • 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 IoT 기반 스마트 홈 커뮤니티에서 소셜 매칭 및 소통 서비스를 위한 다차원매트릭스 지역화 방법 및 시스템이 제시된다. 다차원 매트릭스 지역화 방법은 복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계, 상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계, 새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계, 및 상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06Q 50/00 (2018.01.01) G06Q 50/30 (2012.01.01)
CPC G06Q 30/0255(2013.01) G06Q 30/0255(2013.01) G06Q 30/0255(2013.01) G06Q 30/0255(2013.01) G06Q 30/0255(2013.01)
출원번호/일자 1020160017414 (2016.02.15)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1738809-0000 (2017.05.16)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170524) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.02.15)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고인영 대한민국 경기 성남시 분당구
2 고한규 대한민국 대전광역시 유성구
3 손주식 대한민국 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
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		 2016.02.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-0149214-13
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2016.02.16 수리 (Accepted) 1-1-2016-0154505-12
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2016.06.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.02.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0020902-31
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.02.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0102757-39
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-0307628-19
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.03.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0307629-54
8 등록결정서
Decision to grant		 2017.04.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0297913-83
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
11 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
복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계는,상기 아이템에 해당하는 도메인(domain)이 나타내는 정보들을 포함하는 링크 데이터(Linked Data)에 기초하여 상기 아이템이 속하는 키워드와 관련된 연관 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 그룹화하여 상기 의미적 컨셉 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
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삭제
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계는,상기 아이템에 해당하는 RFD(Resource Description Framework) 트리플(triple) 중 특성값(property value)을 연관 키워드로 추출하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계는,상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점의 개수에 대응하는 개수의 사용자-아이템 서브 행렬들로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계는,상기 아이템 별로 생성된 의미적 컨셉 그룹을 대상으로, 각 컨셉 그룹에 속하는 연관 키워드들 중 공통되는 연관 키워드의 수에 기초하여 관점 별 유사도를 계산하고, 계산된 관점 별 유사도에 기초하여 상기 사용자-아이템 행렬을 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계는,상기 복수의 사용자들 중에서 대표 사용자를 결정하고, 결정된 대표 사용자와 각 사용자 간의 사용자 선호도를 관점 별로 계산하고, 계산된 사용자 선호도와 기정의된 기준 선호도에 기초하여 관점 별로 연관성을 가진 사용자들로 구성된 사용자 그룹들을 생성하는 사용자 그룹핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계는,상기 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 불완전 특이값 분해(Incomplete Singular Value Decomposition)를 수행함으로써, 상기 매트릭스 완성을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
8 8
복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계는,사용자가 속하는 서브 행렬의 수에 따라 관점 별로 생성된 예측 결과에 서로 다른 가중치를 부여함으로써, 상기 평가 피드백 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법
9 9
복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 컨셉 그룹 생성부는,상기 아이템에 해당하는 도메인(domain)이 나타내는 정보들을 포함하는 링크 데이터(Linked Data)에 기초하여 상기 아이템이 속하는 키워드와 관련된 연관 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 그룹화하여 상기 의미적 컨셉 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 컨셉 그룹 생성부는,상기 아이템에 해당하는 RFD(Resource Description Framework) 트리플(triple) 중 특성값(property value)을 연관 키워드로 추출하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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제9항에 있어서,상기 서브 행렬 분할부는,상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점의 개수에 대응하는 개수의 사용자-아이템 서브 행렬들로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 서브 행렬 분할부는,상기 아이템 별로 생성된 의미적 컨셉 그룹을 대상으로, 각 컨셉 그룹에 속하는 연관 키워드들 중 공통되는 연관 키워드의 수에 기초하여 관점 별 유사도를 계산하고, 계산된 관점 별 유사도에 기초하여 상기 사용자-아이템 행렬을 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 서브 행렬 분할부는,상기 복수의 사용자들 중에서 대표 사용자를 결정하고, 결정된 대표 사용자와 각 사용자 간의 사용자 선호도를 관점 별로 계산하고, 계산된 사용자 선호도와 기정의된 기준 선호도에 기초하여 관점 별로 연관성을 가진 사용자들로 구성된 사용자 그룹들을 생성하는 사용자 그룹핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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제9항에 있어서,상기 매트릭스 완성 수행부는,상기 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 불완전 특이값 분해(Incomplete Singular Value Decomposition)를 수행함으로써, 상기 매트릭스 완성을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 평가 피드백 정보 예측부는,사용자가 속하는 서브 행렬의 수에 따라 관점 별로 생성된 예측 결과에 서로 다른 가중치를 부여함으로써, 상기 평가 피드백 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템
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 한국과학기술원 방송통신·산업기술 개발 IoT 기반 스마트 홈 커뮤니티에서 안전하고 행복한 삶을 위한 소셜 매칭 및 소통 서비스 기술 개발(2차년도)