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목표 데이터를 획득하기 위한 수식(Formula)을 획득하는 수식 획득부;마크업 언어(Markup language)의 형태로 획득된 상기 수식에 포함된 지식 정보들을 상호 연결 가능하게 배열시켜 수식 모델을 구축하는 수식 모델 구축부;상기 수식에 포함된 변수 정보들, 상기 수식 모델 및 센싱 데이터들 사이에 관계 정보들을 설정하는 관계 정보 설정부; 및상기 센싱 데이터들을 획득하는 센서들을 이용하여 상기 수식과 상기 관계 정보들을 기초로 상기 목표 데이터를 획득하는 신규 데이터 획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 1 항에 있어서,상기 관계 정보 설정부는 상기 수식이 변경될 때마다 상기 관계 정보들을 다시 설정하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 1 항에 있어서,상기 관계 정보 설정부는 웹 서비스를 이용하여 사물인터넷(IoT) 환경에 위치한 상기 센서들로부터 상기 센싱 데이터들을 실시간으로 획득하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 1 항에 있어서,상기 수식과 상기 관계 정보들을 기초로 상기 목표 데이터를 획득하기 위한 매시업(Mashup)을 생성하는 매시업 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 4 항에 있어서,상기 매시업 생성부는 상기 변수 정보들과 상기 센싱 데이터들에 대응하는 제1 컴포넌트들을 디스플레이 화면의 일측에 위치하는 캔버스(canvas) 위에 배열시키고 상기 관계 정보들을 기초로 상기 제1 컴포넌트들을 연결시켜 상기 매시업을 생성하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 5 항에 있어서,상기 매시업 생성부는 드래그 앤 드롭을 이용하여 상기 디스플레이 화면의 타측에 위치하는 팔레트 윈도우(Palette window)에 리스트업(List up)된 상기 제1 컴포넌트들을 상기 캔버스 위에 배열시키는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 5 항에 있어서,상기 매시업 생성부는 상기 관계 정보들에 대응하는 제2 컴포넌트들을 상기 제1 컴포넌트들과 연관지어 연결시키는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 7 항에 있어서,상기 제2 컴포넌트들은 미리 정해진 시간차를 두고 상기 관계 정보들의 설정과 관련된 워크플로우(workflow)를 반복적으로 시작하는 인젝트 노드(inject node), 사용자에 의해 입력된 URL을 기초로 http 요청을 생성하는 HTTP 노드, 상기 사용자에 의해 입력된 값들을 비교하며 상기 워크플로우를 전환시키는 스위치 노드(switch node), 상기 http 요청이 생성되면 미리 정해진 워크플로우를 시작하는 요청 노드(request node), 상기 http 요청에 대한 응답을 생성하는 응답 노드(response node), 이벤트를 이미트하는(emit) 이벤트 이미터 노드(event emitter node), 상기 이벤트를 리슨하는(listen) 이벤트 리스너 노드(event listener node), 상기 사용자에 의해 입력된 자바스크립트 기능(javascript function)을 실행하는 기능 노드(function node), 및 상기 사용자에 의해 입력된 상수값(constant value)을 출력하는 설정 노드(set node)를 포함하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 5 항에 있어서,상기 매시업 생성부는 상기 제1 컴포넌트들이 상기 캔버스 위에 배열되면 상기 제1 컴포넌트들의 프로퍼티(property)를 편집하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 1 항에 있어서,센싱 데이터를 포함하여 각 센서와 관련된 센서 데이터들을 상호 연결 가능하게 배열시켜 센서 모델을 구축하는 센서 모델 구축부를 더 포함하며,상기 관계 정보 설정부는 상기 관계 정보들을 설정할 때 상기 센싱 데이터를 포함하여 상기 센서 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 10 항에 있어서,상기 센서 모델 구축부는 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology)를 기초로 상기 센서 모델을 구축하며, 각 센서의 지리학적 위치, 각 센서의 활성화 여부, 및 JSON(JavaScript Object Notation) 표기법에 따라 얻은 데이터들을 상기 센서 데이터들에 포함시켜 상기 센서 모델을 구축하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 1 항에 있어서,상기 수식 모델 구축부는 변수 정보, 함수 정보 및 상수 정보를 포함하는 제1 그룹 정보, 및 연산자 정보와 기호 정보를 포함하는 제3 그룹 정보를 상기 지식 정보들로 이용하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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제 1 항에 있어서,상기 수식 모델 구축부는 QUDT(Quantities, Units, Dimension and Types) 온톨로지를 기초로 상기 수식 모델을 구축하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서
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목표 데이터를 획득하기 위한 수식(Formula)을 획득하는 단계;마크업 언어(Markup language)의 형태로 획득된 상기 수식에 포함된 지식 정보들을 상호 연결 가능하게 배열시켜 수식 모델을 구축하는 단계;상기 수식에 포함된 변수 정보들, 상기 수식 모델 및 센싱 데이터들 사이에 관계 정보들을 설정하는 단계; 및상기 센싱 데이터들을 획득하는 센서들을 이용하여 상기 수식과 상기 관계 정보들을 기초로 상기 목표 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서 운용 방법
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제 16 항에 있어서,상기 설정하는 단계는 상기 수식이 변경될 때마다 상기 관계 정보들을 다시 설정하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서 운용 방법
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제 16 항에 있어서,상기 수식과 상기 관계 정보들을 기초로 상기 목표 데이터를 획득하기 위한 매시업(Mashup)을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서 운용 방법
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제 18 항에 있어서,상기 생성하는 단계는 상기 변수 정보들과 상기 센싱 데이터들에 대응하는 제1 컴포넌트들을 디스플레이 화면의 일측에 위치하는 캔버스(canvas) 위에 배열시키고 상기 관계 정보들을 기초로 상기 제1 컴포넌트들을 연결시켜 상기 매시업을 생성하는 것을 특징으로 하는 수학적 지식을 이용한 복합 센서 운용 방법
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제 16 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 따른 수학적 지식을 이용한 복합 센서 운용 방법을 실행시키는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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