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데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치 및 그 동작 방법

  • 기술번호 : KST2019029480
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명은 다수의 데이터들을 유사 패턴에 따라 자동으로 분류하기 위한 정보를 결정하기 위해 수행하는 데이터 마이닝(data mining)에 따른 기계 학습 훈련 과정에서 데이터들에 대한 분류의 적합도를 측정할 수 있는 장치 및 그 동작 방법을 제공함으로써, 데이터 마이닝에서의 데이터 분류의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/901(2013.01) G06F 16/901(2013.01) G06F 16/901(2013.01)
출원번호/일자 1020180061659 (2018.05.30)
출원인 조선대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2053694-0000 (2019.12.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191209) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.30)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 조선대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영식 광주광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김효성 대한민국 서울특별시 영등포구 **로 **, *층 ***호(여의도동, 콤비빌딩)(효성국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 조선대학교산학협력단 광주광역시 동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-0530672-17
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.05.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0068161-98
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.06.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0459361-15
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.08.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0852840-90
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)
2019.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0852858-11
7 등록결정서
Decision to grant
2019.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0855996-64
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2020-5071333-01
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.04.17 수리 (Accepted) 4-1-2020-5088703-88
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치에 있어서,데이터 마이닝 분석에 기초한 기계 학습 훈련이 수행됨에 따라 복수의 데이터들 - 상기 복수의 데이터들 각각에는 동일한 데이터 분류 그룹으로 분류되어야 할 데이터들을 구분하기 위한 미리 지정된 인덱스 값이 삽입되어 있되, 동일한 데이터 분류 그룹으로 분류되어야 할 데이터들에 삽입되어 있는 인덱스 값들은 서로 동일함 - 이 복수의 데이터 분류 그룹들로 분류되면, 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 각 데이터 분류 그룹들로 분류된 데이터에 삽입되어 있는 인덱스 값에 기초하여 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대한 분류 적합도 측정 값을 연산하는 연산부; 및상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해서 연산된 상기 분류 적합도 측정 값을 화면 상에 출력하는 측정 값 출력부를 포함하고,상기 연산부는상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 각 데이터 분류 그룹들 별로 데이터가 순차적으로 하나씩 분류될 때마다, 현재 순번에서 분류되는 데이터에 삽입되어 있는 인덱스 값과 이전 순번에서 분류된 데이터에 삽입되어 있는 인덱스 값이 서로 동일한지 여부를 확인하여 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해서 양 인덱스 값이 서로 동일한 것으로 확인된 총 충돌 개수를 카운트하는 충돌 개수 카운트부;상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 각 데이터 분류 그룹들 별로 분류된 데이터의 총 분류 개수를 확인하는 분류 개수 확인부; 및상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 상기 총 충돌 개수와 상기 총 분류 개수에 기초하여 상기 분류 적합도 측정 값을 연산하는 측정 값 연산부를 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해서 연산된 상기 분류 적합도 측정 값과 선정된(predetermined) 기준 값을 비교하여 상기 복수의 데이터들에 대한 데이터 분류의 적합도를 향상시키기 위해서 상기 기계 학습 훈련을 추가로 수행할 것을 지시하는 추가 학습 훈련 지시 메시지를 화면 상에 출력하는 메시지 출력부를 더 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치
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삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 측정 값 연산부는하기의 수학식 1에 기초하여 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대한 상기 분류 적합도 측정 값을 연산하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치
5 5
제2항에 있어서,상기 메시지 출력부는상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는지 여부를 확인하는 기준 값 초과 확인부;상기 복수의 데이터 분류 그룹들 중 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 데이터 분류 그룹의 개수가 선정된 기준 개수를 초과하는지 여부를 확인하는 기준 개수 초과 확인부; 및상기 복수의 데이터 분류 그룹들 중 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인된 데이터 분류 그룹의 개수가 상기 선정된 기준 개수를 초과하는 것으로 확인되면, 상기 추가 학습 훈련 지시 메시지의 출력을 처리하는 메시지 출력 처리부를 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 메시지 출력 처리부는미리 지정된 서로 다른 복수의 분류 개수의 범위들 별로 미리 지정된 서로 다른 중요도 점수가 대응되어 기록되어 있는 중요도 점수 테이블을 저장하여 유지하는 중요도 점수 테이블 유지부;미리 지정된 서로 다른 복수의 점수 범위들 별로 미리 지정된 서로 다른 반복 수행 횟수가 대응되어 기록되어 있는 수행 횟수 테이블을 저장하여 유지하는 수행 횟수 테이블 유지부;상기 복수의 데이터 분류 그룹들 중 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인된 데이터 분류 그룹의 개수가 상기 선정된 기준 개수를 초과하는 것으로 확인되면, 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹을 확인한 후 상기 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹 각각에 대해, 상기 중요도 점수 테이블을 참조하여 상기 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹 각각에서 분류된 데이터의 총 분류 개수에 따른 분류 개수의 범위에 대응하는 중요도 점수를 확인하는 중요도 점수 확인부;상기 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹 각각에 대해 확인된 중요도 점수를 합산하여 합계 점수를 연산하는 합계 점수 연산부;상기 합계 점수가 연산되면, 상기 수행 횟수 테이블로부터 상기 연산된 합계 점수에 따른 점수 범위에 대응하는 제1 반복 수행 횟수를 추출하는 수행 횟수 추출부; 및상기 제1 반복 수행 횟수가 추출되면, 상기 추가 학습 훈련 지시 메시지의 출력을 처리함과 동시에 상기 제1 반복 수행 횟수를 화면 상에 출력하는 정보 출력 처리부를 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치
7 7
데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치의 동작 방법에 있어서,데이터 마이닝 분석에 기초한 기계 학습 훈련이 수행됨에 따라 복수의 데이터들 - 상기 복수의 데이터들 각각에는 동일한 데이터 분류 그룹으로 분류되어야 할 데이터들을 구분하기 위한 미리 지정된 인덱스 값이 삽입되어 있되, 동일한 데이터 분류 그룹으로 분류되어야 할 데이터들에 삽입되어 있는 인덱스 값들은 서로 동일함 - 이 복수의 데이터 분류 그룹들로 분류되면, 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 각 데이터 분류 그룹들로 분류된 데이터에 삽입되어 있는 인덱스 값에 기초하여 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대한 분류 적합도 측정 값을 연산하는 단계; 및상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해서 연산된 상기 분류 적합도 측정 값을 화면 상에 출력하는 단계를 포함하고,상기 연산하는 단계는상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 각 데이터 분류 그룹들 별로 데이터가 순차적으로 하나씩 분류될 때마다, 현재 순번에서 분류되는 데이터에 삽입되어 있는 인덱스 값과 이전 순번에서 분류된 데이터에 삽입되어 있는 인덱스 값이 서로 동일한지 여부를 확인하여 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해서 양 인덱스 값이 서로 동일한 것으로 확인된 총 충돌 개수를 카운트하는 단계;상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 각 데이터 분류 그룹들 별로 분류된 데이터의 총 분류 개수를 확인하는 단계; 및상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 상기 총 충돌 개수와 상기 총 분류 개수에 기초하여 상기 분류 적합도 측정 값의 연산을 처리하는 단계를 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치의 동작 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해서 연산된 상기 분류 적합도 측정 값과 선정된(predetermined) 기준 값을 비교하여 상기 복수의 데이터들에 대한 데이터 분류의 적합도를 향상시키기 위해서 상기 기계 학습 훈련을 추가로 수행할 것을 지시하는 추가 학습 훈련 지시 메시지를 화면 상에 출력하는 단계를 더 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치의 동작 방법
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삭제
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제7항에 있어서,상기 연산을 처리하는 단계하기의 수학식 2에 기초하여 상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대한 상기 분류 적합도 측정 값을 연산하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치의 동작 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 추가 학습 훈련 지시 메시지를 화면 상에 출력하는 단계는상기 복수의 데이터 분류 그룹들 각각에 대해, 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는지 여부를 확인하는 단계;상기 복수의 데이터 분류 그룹들 중 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 데이터 분류 그룹의 개수가 선정된 기준 개수를 초과하는지 여부를 확인하는 단계; 및상기 복수의 데이터 분류 그룹들 중 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인된 데이터 분류 그룹의 개수가 상기 선정된 기준 개수를 초과하는 것으로 확인되면, 상기 추가 학습 훈련 지시 메시지의 출력을 처리하는 단계를 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치의 동작 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 추가 학습 훈련 지시 메시지의 출력을 처리하는 단계는미리 지정된 서로 다른 복수의 분류 개수의 범위들 별로 미리 지정된 서로 다른 중요도 점수가 대응되어 기록되어 있는 중요도 점수 테이블을 저장하여 유지하는 단계;미리 지정된 서로 다른 복수의 점수 범위들 별로 미리 지정된 서로 다른 반복 수행 횟수가 대응되어 기록되어 있는 수행 횟수 테이블을 저장하여 유지하는 단계;상기 복수의 데이터 분류 그룹들 중 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인된 데이터 분류 그룹의 개수가 상기 선정된 기준 개수를 초과하는 것으로 확인되면, 상기 분류 적합도 측정 값이 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹을 확인한 후 상기 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹 각각에 대해, 상기 중요도 점수 테이블을 참조하여 상기 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹 각각에서 분류된 데이터의 총 분류 개수에 따른 분류 개수의 범위에 대응하는 중요도 점수를 확인하는 단계;상기 적어도 하나의 제1 데이터 분류 그룹 각각에 대해 확인된 중요도 점수를 합산하여 합계 점수를 연산하는 단계;상기 합계 점수가 연산되면, 상기 수행 횟수 테이블로부터 상기 연산된 합계 점수에 따른 점수 범위에 대응하는 제1 반복 수행 횟수를 추출하는 단계; 및상기 제1 반복 수행 횟수가 추출되면, 상기 추가 학습 훈련 지시 메시지의 출력을 처리함과 동시에 상기 제1 반복 수행 횟수를 화면 상에 출력하는 단계를 포함하는 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 훈련에 있어서의 분류 적합도 측정 장치의 동작 방법
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제7항, 제8항, 제10항, 제11항 또는 제12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
14 14
제7항, 제8항, 제10항, 제11항 또는 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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
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