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자기회귀 및 L0-그룹 라소를 이용한 변수 선택 방법 및 이를 수행하는 변수 선택 시스템

  • 기술번호 : KST2019031145
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 자기회귀 모형(autoregressive model) 및 L0-패널티가 적용된 변형 그룹 라소(Group Lasso)를 이용하여 기존의 알고리즘 보다 희소하게 변수를 선택할 수 있는 방법 및 이를 수행하는 변수 선택 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 변수 선택 시스템이, m개의 변수(variable) 각각의 시계열 데이터를 획득하는 단계, 상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 변수 각각의 시계열 데이터에 기초하여 N차 자기회귀모형(Autoregressive Model)에 따른 m개의 시계열 데이터 군집을 생성하는 단계, 상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 시계열 데이터 군집에 L0-패널티가 적용된 변형 그룹 라소(Group Lasso)를 적용하여 상기 m개의 시계열 데이터 군집 중 적어도 일부를 선택하는 단계 및 상기 변수 선택 시스템이, 선택된 상기 적어도 일부의 시계열 데이터 군집 각각에 대응되는 변수를 주요 변수로 결정하는 단계를 포함하는 변수 선택 방법이 제공된다.
Int. CL G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06F 17/18(2013.01)
출원번호/일자 1020180064046 (2018.06.04)
출원인 (주) 우림인포텍, 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0138020 (2019.12.12) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.04)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (주) 우림인포텍 대한민국 서울특별시 서초구
2 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이기천 서울특별시 서대문구
2 김지현 경기도 김포시
3 안도훈 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 심충섭 대한민국 서울특별시 서초구 효령로 ***, *층 (서초동, 광림빌딩) ***호(지해특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 (주) 우림인포텍 서울특별시 서초구
2 한양대학교 산학협력단 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0545867-64
2 보정요구서
Request for Amendment
2018.06.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0091947-30
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-0599017-82
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.10.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5199376-62
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.10.05 수리 (Accepted) 4-1-2018-5201507-51
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.10.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.11.09 수리 (Accepted) 9-1-2018-0060738-49
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.06.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0443363-87
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.08.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0854471-92
12 [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) 1-1-2019-0854487-11
13 등록결정서
Decision to grant
2019.12.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0929298-72
14 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.01.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0019191-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
변수 선택 시스템이, m개의 변수(variable) 각각의 시계열 데이터를 획득하는 단계;상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 변수 각각의 시계열 데이터에 기초하여 N차 자기회귀모형(Autoregressive Model)에 따른 m개의 시계열 데이터 군집을 생성하는 단계;상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 시계열 데이터 군집에 L0-패널티가 적용된 변형 그룹 라소(Group Lasso)를 적용하여 상기 m개의 시계열 데이터 군집 중 적어도 일부를 선택하는 단계; 및상기 변수 선택 시스템이, 선택된 상기 적어도 일부의 시계열 데이터 군집 각각에 대응되는 변수를 주요 변수로 결정하는 단계를 포함하되,상기 변형 그룹 라소의 목적 함수는 하기 [수식 1]에 의해 표현되는 것을 특징으로 하는 변수 선택 방법
2 2
삭제
3 3
변수 선택 시스템이, m개의 변수(variable) 각각의 시계열 데이터를 획득하는 단계;상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 변수 각각의 시계열 데이터에 기초하여 N차 자기회귀모형(Autoregressive Model)에 따른 m개의 시계열 데이터 군집을 생성하는 단계;상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 시계열 데이터 군집에 L0-패널티가 적용된 변형 그룹 라소(Group Lasso)를 적용하여 상기 m개의 시계열 데이터 군집 중 적어도 일부를 선택하는 단계; 및상기 변수 선택 시스템이, 선택된 상기 적어도 일부의 시계열 데이터 군집 각각에 대응되는 변수를 주요 변수로 결정하는 단계를 포함하되,상기 변수 선택 시스템이, 상기 m개의 시계열 데이터 군집에 L0-패널티가 적용된 변형 그룹 라소를 적용하여 상기 m개의 시계열 데이터 군집 중 적어도 일부를 선택하는 단계는,하기 [수식 2]에 따른 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers) 기반의 분산 처리를 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 변수 선택 방법
4 4
제1항 또는 제3항에 있어서,상기 m개의 변수 각각의 시계열 데이터는 서로 다른 m개의 센서에 의해 측정되는 시계열 데이터인 것을 특징으로 하는 변수 선택 방법
5 5
제1항 또는 제3항에 기재된 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
6 6
데이터 처리 장치에 설치되며, 제1항 또는 제3항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
7 7
적어도 하나의 프로세서; 및컴퓨터 프로그램이 저장되는 메모리를 포함하는 변수 선택 시스템으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 변수 선택 시스템이, 제1항 또는 제3항에 기재된 방법을 수행하도록 하는 변수 선택 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 중소벤처기업부 주식회사 아이디어리코 산학연협력기술개발사업 근무자 행동 빅데이터 기반 지능형 HRM 시스템 개발
2 교육부 한양대학교 이공분야기초연구사업 분산 데이터마이닝 기반 FDC 빅데이터를 이용한 반도체 장비 예지정비시스템 개발