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다층 회귀분석을 이용한 자가 진화 에이전트 기반 시뮬레이션 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020004499
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 다층 회귀분석을 이용한 자가 진화 에이전트 기반 시뮬레이션 방법 및 장치가 제공된다. 시뮬레이션 장치가, 시뮬레이션 모델을 기반으로 초기 데이터에 대한 제1 시뮬레이션을 수행하고, 상기 시뮬레이션 모델을 기반으로 상기 데이터에 대해, 상기 시뮬레이션 모델을 자가 진화시키는 제2 시뮬레이션을 수행하며, 상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과, 입력되는 검증용 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하며, 상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 검증용 데이터에 대한 회귀 분석의 결과를 기반으로, 예측도 향상 전략을 생성한다. 이후, 상기 예측도 향상 전략을 기반으로 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 추가적으로 수정하여 제3 시뮬레이션을 수행한다. 또한, 동화데이터가 추가되면, 동화데이터에 대한 오차 분석을 수행하고, 예측도 향상 전략을 업데이트하여 시뮬레이션 예측 정확도를 지속적으로 향상시킨다.
Int. CL G06F 30/00 (2020.01.01)
CPC G06F 30/20(2013.01)
출원번호/일자 1020180131275 (2018.10.30)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0048796 (2020.05.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정준영 대전광역시 유성구
2 백의현 대전광역시 유성구
3 강동오 대전광역시 유성구
4 배장원 대전광역시 서구
5 이천희 충청남도 논산시 해월로 **

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 팬코리아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 역삼***빌딩 (역삼동)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1075109-62
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번호 청구항
1 1
시뮬레이션을 수행하는 방법으로서,시뮬레이션 장치가, 시뮬레이션 모델을 기반으로 데이터에 대한 제1 시뮬레이션을 수행하는 단계;상기 시뮬레이션 모델을 기반으로 상기 데이터에 대해, 상기 시뮬레이션 모델을 자가 진화시키는 제2 시뮬레이션을 수행하는 단계;상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과, 입력되는 검증용 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하는 단계;상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 검증용 데이터에 대한 회귀 분석의 결과를 기반으로, 예측도 향상 전략을 생성하는 단계; 및상기 예측도 향상 전략을 기반으로 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 추가적으로 수정하여 제3 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하는 시뮬레이션 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 예측도 향상 전략은, 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델의 검증용 데이터가 존재하지 않는 예측 영역의 데이터에 대한 정확도 향상을 위해, 상기 시뮬레이션 모델의 컴포넌트 또는 파라미터를 수정하는 전략인, 시뮬레이션 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 시뮬레이션을 수행하는 단계는 검증용 데이터가 존재하는 데이터에 대해, 상기 시뮬레이션 모델을 기반으로 회귀 분석을 위한 제1 시뮬레이션을 수행하며, 상기 제2 시뮬레이션을 수행하는 단계는 상기 검증용 데이터가 존재하는 데이터에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 상기 시뮬레이션 모델의 컴포넌트 또는 파라미터를 수정하는 자가 진화를 수행하는 제2 시뮬레이션을 수행하는, 시뮬레이션 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 예측도 향상 전략을 생성하는 단계는, 상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 검증용 데이터에 대한 회귀 분석의 오차를 분석하는 단계; 및상기 오차 분석 결과를 기반으로 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델의 예측 영역에 대한 예측도 향상 전략을 생성하는 단계를 포함하는, 시뮬레이션 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 제3 시뮬레이션을 수행하는 단계는 검증용 데이터가 존재하지 않는 예측 영역의 데이터에 대해, 상기 예측도 향상 전략을 기반으로 추가적으로 수정된 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 이용하여 예측 시뮬레이션을 수행하는, 시뮬레이션 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 제3 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과, 입력되는 동화용 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하는 단계; 및상기 제3 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 동화용 데이터에 대한 회귀 분석의 결과를 기반으로, 상기 예측도 향상 전략을 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 시뮬레이션 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 업데이트된 예측도 향상 전략을 기반으로 상기 제3 시뮬레이션에 사용된 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 추가적으로 수정하여 제4 시뮬레이션을 수행하는 단계를 더 포함하는, 시뮬레이션 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제4 시뮬레이션을 수행하는 단계는 검증용 데이터가 존재하지 않는 예측 영역의 데이터에 대해, 상기 업데이트된 예측도 향상 전략을 기반으로 추가적으로 수정된 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 이용하여 예측 시뮬레이션을 수행하는, 시뮬레이션 방법
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제1항에 있어서,컴포넌트 기반으로 상기 시뮬레이션 모델을 생성하고, 상기 시뮬레이션 모델의 메타데이터를 생성하고, 상기 시뮬레이션 모델의 실행 코드를 생성하는 단계; 상기 데이터와 상기 검증용 데이터를 수집하여 저장하는 단계; 및상기 시뮬레이션 모델의 파라미터를 설정하고, 시뮬레이션을 위한 데이터와 시뮬레이션 모델을 설정하는 단계를 더 포함하는, 시뮬레이션 방법
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데이터를 입력받도록 구성된 인터페이스 장치; 및상기 입력되는 데이터를 토대로 시뮬레이션을 수행하도록 구성된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서가, 시뮬레이션 모델을 기반으로 상기 데이터에 대한 제1 시뮬레이션을 수행하고, 상기 시뮬레이션 모델을 기반으로 상기 데이터에 대해, 상기 시뮬레이션 모델을 자가 진화시키는 제2 시뮬레이션을 수행하며, 상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과, 입력되는 검증용 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하고, 상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 검증용 데이터에 대한 회귀 분석의 결과를 기반으로, 예측도 향상 전략을 생성하며, 상기 예측도 향상 전략을 기반으로 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 추가적으로 수정하여 제3 시뮬레이션을 수행하도록 구성되는, 시뮬레이션 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 프로세서는 구체적으로,상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델의 검증용 데이터가 존재하지 않는 예측 영역의 데이터에 대한 정확도 향상을 위해, 상기 예측된 향상 전략을 기반으로 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델의 컴포넌트 또는 파라미터를 수정하도록 구성되는, 시뮬레이션 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는 구체적으로,검증용 데이터가 존재하는 데이터에 대해, 상기 시뮬레이션 모델을 기반으로 회귀 분석을 위한 제1 시뮬레이션을 수행하고, 상기 검증용 데이터가 존재하는 데이터에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 상기 시뮬레이션 모델의 컴포넌트 또는 파라미터를 수정하는 자가 진화를 수행하는 제2 시뮬레이션을 수행하며, 상기 제1 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 검증용 데이터에 대한 회귀 분석의 오차를 분석하고, 상기 오차 분석 결과를 기반으로 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델의 예측 영역에 대한 예측도 향상 전략을 생성하도록 구성되는, 시뮬레이션 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는 구체적으로, 검증용 데이터가 존재하지 않는 예측 영역의 데이터에 대해, 상기 예측도 향상 전략을 기반으로 추가적으로 수정된 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 이용하여 예측 시뮬레이션을 수행하는, 시뮬레이션 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는 추가적으로, 상기 제3 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과, 입력되는 동화용 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하고, 상기 제3 시뮬레이션의 수행 결과에 대한 회귀 분석과 상기 동화용 데이터에 대한 회귀 분석의 결과를 기반으로, 상기 예측도 향상 전략을 업데이트하며, 상기 업데이트된 예측도 향상 전략을 기반으로 상기 제3 시뮬레이션에 사용된 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 추가적으로 수정하여 제4 시뮬레이션을 수행하도록 구성되는, 시뮬레이션 장치
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제14항에 있어서,상기 프로세서는 구체적으로, 검증용 데이터가 존재하지 않는 예측 영역의 데이터에 대해, 상기 업데이트된 예측도 향상 전략을 기반으로 추가적으로 수정된 상기 자가 진화된 시뮬레이션 모델을 이용하여 예측 시뮬레이션을 수행하는, 시뮬레이션 장치
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제10항에 있어서,컴포넌트 기반으로 생성된 상기 시뮬레이션 모델, 상기 시뮬레이션 모델의 메타데이터, 상기 시뮬레이션 모델의 실행 코드를 저장하도록 구성된 컴포넌트 기반 에이전트 모델 저장소, 그리고 상기 데이터, 상기 검증용 데이터 그리고 동화용 데이터를 저장하도록 구성된 시뮬레이션 데이터 저장소를 포함하는 저장 장치를 더 포함하는, 시뮬레이션 장치
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
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 점진적 기계학습 기반 자가진화(Self-Evolving) 에이전트 시뮬레이션을 이용한 사회변화 예측분석 기술 개발