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시계열 데이터 예측 시스템

  • 기술번호 : KST2019036271
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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 딥러닝 기술을 이용하여 시계열 데이터의 미래값 및 증감 패턴을 추정하기 위한 예측시스템에 관한 것으로서, 다중 시계열 데이터 상관도 계산을 통한 다중 시계열 데이터 선택 및 활용 방법이 적용된다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170176373 (2017.12.20)
출원인 (주)지오시스템리서치, 한국외국어대학교 연구산학협력단
등록번호/일자 10-1919076-0000 (2018.11.09)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20181119) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.20)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (주)지오시스템리서치 대한민국 경기도 군포시 엘에스로 ***, ***호 ****호 (
2 한국외국어대학교 연구산학협력단 대한민국 경기도 용인시 처인구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최영진 경기도 군포시 산본천로 ***-*, **
2 최재영 경기도 의왕시 원골로 **,
3 임진욱 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 이수찬 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 (주)지오시스템리서치 경기도 군포시 엘에스로 ***, ***호 ****호 (
2 한국외국어대학교 연구산학협력단 경기도 용인시 처인구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2017-1272888-86
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.04.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.05.31 수리 (Accepted) 9-1-2018-0024587-18
4 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0668182-04
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.08.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0568671-42
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.10.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0979655-04
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.10.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0979656-49
8 등록결정서
Decision to grant		 2018.10.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0727239-72
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번호 청구항
1 1
딥러닝 모델에 과거 시계열 데이터를 입력하여 미래 시계열 데이터를 예측하는 시계열 데이터 예측 시스템에 있어서,M개의 시계열 데이터를 입력받는 다중 시계열 데이터 입력부;상기 다중 시계열 데이터(독립변수)와, 이로부터 예측되는 종속 시계열 데이터(종속변수) 사이의 상관도(correlation)를 계산하는 다중 시계열 데이터 상관도 계산부;상기 독립변수와 종속변수 간에 설정된 기준값 이상의 상관도를 가지는 시계열 데이터들만을 선택하는 다중 시계열 데이터 선택부;상기 선택된 다중 시계열 데이터들을 단일 시계열 데이터로 결합하는 다중 시계열 데이터 결합부;상기 결합된 단일 시계열 데이터를 입력으로 하여 처리하되, 설정된 횟수(Sequence Length) 만큼 연속 수행하여 예측 시계열 데이터를 생성하는 딥 러닝 예측모델; 및상기 예측 시계열 데이터값 또는 증감패턴을 표시하는 시각화 처리부;를 포함하는 시계열 데이터 예측 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 딥 러닝 예측모델은 아래 식에 의해 참값(true value)()과 예측값(predicted value)()을 비교하여 구해진 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 내부값으로 변경하는 시계열 데이터 예측 시스템,
3 3
제1항에 있어서,상기 다중 시계열 데이터 입력부는 다중 시계열 데이터 간의 스케일(Scale)을 min-max normalization 방법으로 정규화하고,상기 시각화 처리부는 상기 다중 시계열 데이터의 원래의 스케일로 역변환하여 사용하는 시계열 데이터 예측 시스템
4 4
제1항에 있어서,상기 시각화 처리부는 사용된 시계열데이터, 에러정도, 반복횟수 또는 딥 러닝 예측모델의 아키텍쳐 파라미터를 시각화하여 출력하는 시계열 데이터 예측 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.