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지식 구조 기반의 전자책 추천 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2019024069
  • 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 지식 구조를 기반으로 전자책을 추천하는 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 전자책 추천 방법은, 사용자가 보고 있는 전자책에 대한 지식 구조를 획득하는 단계와; 지식 구조의 그래프 중심도(Graph Centrality)를 이용하여 지식 구조로부터 적어도 하나의 키워드를 추출함으로써 쿼리를 생성하는 단계와; 쿼리와 후보 전자책 간의 유사도를 계산하는 단계와; 유사도 계산 결과를 기반으로 상기 후보 전자책의 추천 점수를 계산하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06F 17/27 (2006.01.01)
CPC G06F 16/00(2013.01) G06F 16/00(2013.01) G06F 16/00(2013.01) G06F 16/00(2013.01) G06F 16/00(2013.01)
출원번호/일자 1020160132521 (2016.10.13)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1826594-0000 (2018.02.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180207) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.10.13)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이문용 대한민국 대전광역시 유성구
2 김성찬 대한민국 대전광역시 유성구
3 김자용 대한민국 대전광역시 유성구
4 지승환 대한민국 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 동천 대한민국 서울시 강남구 테헤란로 **길 **, *층(대치동, 세풍빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.10.13 수리 (Accepted) 1-1-2016-0991051-40
2 보정요구서
Request for Amendment
2016.10.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2016-0153618-98
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2016.11.08 수리 (Accepted) 1-1-2016-1092709-10
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.05.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0076258-81
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.05.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0368843-28
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.07.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0714274-85
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.07.25 수리 (Accepted) 1-1-2017-0714275-20
9 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status
2017.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-0842927-15
10 등록결정서
Decision to grant
2017.12.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0901997-54
11 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.01.23 수리 (Accepted) 1-1-2018-0077843-79
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 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
전자책 추천 서버가,사용자가 현재 보고 있는 전자책에 대한 지식 구조를 획득하는 단계와;상기 지식 구조의 그래프 중심도(Graph Centrality)를 이용하여 상기 지식 구조로부터 적어도 하나의 키워드를 추출함으로써 쿼리를 생성하는 단계와;상기 생성된 쿼리와 후보 전자책 간의 유사도를 계산하는 단계와;상기 유사도 계산 결과를 기반으로 상기 후보 전자책의 추천 점수를 계산하는 단계;를 수행하되,상기 쿼리를 생성하는 단계에서,사용자가 이미 읽은 섹션의 타이틀 키워드와 아직 읽지 않은 섹션의 타이틀 키워드에 대해 서로 다른 가중치를 적용하여 쿼리에 포함시키며,상기 서로 다른 가중치는 상기 후보 전자책과의 유사도 계산에 적용되며,상기 유사도 계산은 사용자가 이미 읽은 섹션의 타이틀 키워드보다 아직 읽지 않은 섹션의 타이틀 키워드에 높은 가중치가 적용되는 것을 특징으로 하는 지식 구조 기반의 전자책 추천 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 쿼리를 생성하는 단계에서,키워드 중요도에 따라 상기 쿼리에 포함시킬 키워드를 변경하거나 쿼리 내 키워드의 순서를 정렬하며,상기 키워드 중요도는,TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 점수, 해당 노드의 링크 수 및 사용자가 현재 보고 있는 전자책의 섹션에 존재하는 키워드인지 여부에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 지식 구조 기반의 전자책 추천 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 쿼리를 생성하는 단계에서,상기 전자책의 지식 구조 그래프에서 노드 뭉치들 간에 매개체 역할을 하는 노드에 대응하는 키워드를 추출하는 중개성 중심도(Betweenness Centrality) 기반 추출 방식;지식 구조 그래프에서 전체 노드들과 가장 짧은 경로로 이어질 수 있는 노드에 대응하는 키워드를 추출하는 근사성 중심도(Closeness Centrality) 기반 추출 방식;지식 구조 그래프에서 중요 노드들과 가까이 연결된 노드에 대응하는 키워드를 추출하는 고유벡터 중심도(Eigenvector Centrality) 기반 추출 방식; 또는 지식 구조 그래프에서 연결된 노드의 개수가 많은 노드에 대응하는 키워드를 추출하는 차수 중심도(Degree Centrality) 기반 추출 방식 중 어느 하나를 이용하는 것을 특징으로 하는 지식 구조 기반의 전자책 추천 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 유사도를 계산하는 단계에서,상기 후보 전자책과 상기 사용자가 현재 보고 있는 전자책의 섹션 간의 유사도를 각각 계산하고, 상기 사용자가 현재 보고 있는 전자책의 섹션을 중심으로 하여 모든 섹션에 서로 다른 유사도 가중치를 적용하되,상기 유사도 가중치는 상기 후보 전자책과 가장 유사한 섹션과 상기 사용자가 현재 보고 있는 전자책의 섹션 간의 거리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 지식 구조 기반의 전자책 추천 방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국과학기술원 지식서비스산업핵심기술개발 현장전문가의 경험지식 획득 및 활용을 위한 경험지식플랫폼 개발