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스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법

  • 기술번호 : KST2019024335
  • 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 본 발명은 스마트 장치는 학습 에이전트로 활용하여 분산 학습 방식으로 서비스 선호도를 파악하도록 하며, 또한 새로운 태스크에 대한 서비스 선호도를 전달 학습 방법으로 파악할 수 있도록 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법에 관한 것으로, 이는 태스크 온톨로지와 에이전트 온톨로지를 구축하는 단계; 사용자에 의해 태스크가 초기화되면, 코디네이터는 상기 태스크 온톨로지를 기반으로 관련 서비스 목록을 파악한 후, 사용자 정보 및 상기 태스크의 컨텍스트 종속성 그래프와 함께 다수의 스마트 장치에 브로드캐스트하는 단계; 상기 다수의 스마트 장치 각각은 상기 관련 서비스 목록과 자신의 서비스 목록을 비교하여 태스크 수행 장치인지 확인한 후, 장치 컨텍스트 및 환경 컨텍스트를 다른 태스크 수행 장치와 공유하는 단계; 및 상기 태스크 수행 장치 각각은 상기 태스크의 컨텍스트 종속성 그래프에서 컨텍스트를 유추하고, 상기 컨텍스트를 기반으로 서비스 선호도를 학습하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/367(2013.01)
출원번호/일자 1020170155742 (2017.11.21)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1912702-0000 (2018.10.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20181030) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.21)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이동만 대전광역시 유성구
2 임준성 대전광역시 유성구
3 이대근 대전광역시 유성구
4 손희석 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

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		 2017.11.21 수리 (Accepted) 1-1-2017-1159832-67
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.05.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0537146-21
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2018.06.01 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.06.15 수리 (Accepted) 9-1-2018-0028940-15
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0422232-33
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)		 2018.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0819774-10
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.08.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0819775-66
8 등록결정서
Decision to grant		 2018.10.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0717140-72
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
태스크 온톨로지와 에이전트 온톨로지를 구축하는 단계;사용자에 의해 태스크가 초기화되면, 코디네이터는 상기 태스크 온톨로지를 기반으로 관련 서비스 목록을 파악한 후, 사용자 정보 및 상기 태스크의 컨텍스트 종속성 그래프와 함께 다수의 스마트 장치에 브로드캐스트하는 단계;상기 다수의 스마트 장치 각각은 상기 관련 서비스 목록과 자신의 서비스 목록을 비교하여 태스크 수행 장치인지 확인한 후, 장치 컨텍스트 및 환경 컨텍스트를 다른 태스크 수행 장치와 공유하는 단계; 및 상기 태스크 수행 장치 각각은 상기 태스크의 컨텍스트 종속성 그래프에서 컨텍스트를 유추하고, 상기 컨텍스트를 기반으로 서비스 선호도를 학습하는 단계를 포함하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 컨텍스트를 기반으로 관련 서비스 선호도를 학습하는 단계는상기 에이전트 온톨로지와 상기 컨텍스트 종속성 그래프로부터 상태(st)와 액션(at)을 도출한 후 Q-함수를 통해 선호도 점수를 계산하고, 가장 큰 선호도 점수를 가지는 액션들의 규칙을 상기 서비스 선호도로 획득하는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 컨텍스트를 기반으로 관련 서비스 선호도를 학습하는 단계는상기 액션(at)을 상기 상태(st)에서 수행할 때, 상기 사용자가 상기 액션을 받아들이면 긍정적 보상이 주어지고, 그렇지 않으면 부정적 보상이 주어지도록 보상 기능을 정의하는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
4 4
제2항에 있어서, 상기 상태는 장치 컨텍스트, 환경 컨텍스트 및 상기 다른 태스크 수행 장치의 컨텍스트의 집합으로 표현되는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
5 5
제2항에 있어서, 상기 컨텍스트를 기반으로 관련 서비스 선호도를 학습하는 단계는상기 각 상태(st)에서 같은 상태로 전이하는 가상의 액션인 정지 액션을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 컨텍스트를 기반으로 관련 서비스 선호도를 학습하는 단계는상태 및 액션 쌍 각각에 대해 선호도 점수를 계산하되, 초기에는 정지 액션이 가장 높은 선호도 점수를 가지는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
7 7
제1항에 있어서, 사용자에 의해 새로운 태스크가 선택되면, 코디네이터가 상기 새로운 태스크와의 유사도 기준으로 관련 태스크 중 하나를 소스 태스크로 식별한 후, 상기 소스 태스크의 서비스 선호 정책을 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 소스 태스크의 서비스 선호 정책을 전달하는 단계는 상기 새로운 태스크에 대한 관련 서비스 목록의 Jaccard 유사도 계수와 컨텍스트 종속성을 평균하여 관련 태스크 각각의 유사도 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 스마트 환경에서의 서비스 선호도 분산 학습 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)공간지능을 위한 IoT 사물간 자율협업 기술 개발(2017)