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시계열 데이터 및 예측 시간을 수신하는 네트워크 인터페이스;상기 시계열 데이터를 전처리하고, 상기 예측 시간에 기초하여 상기 시계열 데이터의 복수의 시간들 각각에 대응되는 시차 데이터를 생성하는 전처리부;상기 전처리된 시계열 데이터 및 상기 시차 데이터에 기초하여, 상기 예측 시간에 대응되는 결과 데이터를 생성하는 데이터 분석부; 및상기 전처리부 및 상기 데이터 분석부를 제어하는 프로세서를 포함하는 시계열 데이터 처리 장치
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제1 항에 있어서,상기 전처리부는,상기 복수의 시간들 중 최초 시간과 상기 예측 시간의 차이에 기초하여, 상기 시계열 데이터의 복수의 기준 시간들을 계산하고, 상기 복수의 기준 시간들과 상기 복수의 시간들 사이의 차이에 기초하여, 상기 시차 데이터를 생성하는 시계열 데이터 처리 장치
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제2 항에 있어서,상기 복수의 기준 시간들 사이의 시간 간격은 서로 동일한 시계열 데이터 처리 장치
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제1 항에 있어서,상기 시계열 데이터는 제1 시간에 대응되는 제1 데이터, 상기 제1 시간 이후의 제2 시간에 대응되는 제2 데이터, 및 상기 제2 시간 이후의 제3 시간에 대응되는 제3 데이터를 포함하고,상기 전처리부는,상기 예측 시간에 기초하여 상기 제1 내지 제3 데이터에 대응되는 제1 내지 제3 기준 시간들을 계산하고, 상기 제1 시간과 상기 제1 기준 시간의 차이에 기초하여 제1 시차 데이터를 생성하고, 상기 제2 시간과 상기 제2 기준 시간 사이의 차이에 기초하여 제2 시차 데이터를 생성하고, 상기 제3 시간과 상기 제3 기준 시간 사이의 차이에 기초하여 제3 시차 데이터를 생성하는 시계열 데이터 처리 장치
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제4 항에 있어서,상기 제1 시간과 상기 제2 시간의 차이는 상기 제2 시간과 상기 제3 시간의 차이와 다르고, 상기 제1 기준 시간과 상기 제2 기준 시간의 차이는 상기 제2 기준 시간과 상기 제3 기준 시간의 차이와 동일한 시계열 데이터 처리 장치
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제1 항에 있어서,상기 전처리부는,상기 시계열 데이터에서 정상 시계열 데이터를 추출하는 데이터 추출기;상기 예측 시간 및 상기 정상 시계열 데이터의 복수의 시간들에 기초하여, 상기 시차 데이터를 생성하는 시간 간격 계산기; 및상기 정상 시계열 데이터에 포함된 특징들에 대한 결측 값을 보간하는 데이터 보간기를 포함하는 시계열 데이터 처리 장치
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제1 항에 있어서,상기 데이터 분석부는,상기 전처리된 시계열 데이터 및 상기 시차 데이터를 입력 받는 예측 모델에 의하여, 상기 전처리된 시계열 데이터에 대응되는 가중치를 생성하고, 상기 가중치에 기초하여 상기 결과 데이터를 계산하는 시계열 데이터 처리 장치
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제7 항에 있어서,상기 예측 모델은,상기 전처리된 시계열 데이터를 상기 복수의 시간들에 대응되는 복수의 벡터 값들로 변환하는 제1 레이어;상기 복수의 시간들에 대응되는 상기 시차 데이터의 값들 및 상기 복수의 벡터 값들을 모델링하여, 상기 복수의 벡터 값들에 대응되는 복수의 가중치들을 생성하고, 상기 복수의 가중치들을 상기 복수의 벡터 값들에 적용하여, 분석 값을 생성하는 제2 레이어; 및상기 복수의 시간들 중 최종 시간에 대응되는 벡터 값 및 상기 분석 값에 기초하여, 상기 결과 데이터를 생성하는 제3 레이어를 포함하는 시계열 데이터 처리 장치
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제7 항에 있어서,상기 예측 모델은, 상기 전처리된 시계열 데이터를 상기 복수의 시간들에 대응되는 복수의 벡터 값들로 변환하는 제1 레이어;상기 시차 데이터를 모델링하여, 상기 복수의 벡터 값들에 대응되는 복수의 시간 보정 값들을 생성하는 제2 레이어;상기 복수의 벡터 값들 및 상기 복수의 시간 보정 값들에 기초하여, 상기 복수의 벡터 값들에 대응되는 복수의 가중치들을 생성하는 제3 레이어; 및상기 복수의 가중치들 및 상기 복수의 벡터 값들에 기초하여, 상기 결과 데이터를 생성하는 제4 레이어를 포함하는 시계열 데이터 처리 장치
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제1 항에 있어서,상기 시계열 데이터는 상기 복수의 시간들에 대응되는 복수의 전자 의무 기록들을 포함하는 시계열 데이터 처리 장치
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프로세서에 의하여 수행되는 시계열 데이터 처리 장치의 동작 방법에 있어서,복수의 시간들에 대응되는 시계열 데이터를 획득하는 단계;설정된 예측 시간으로부터 생성된 복수의 기준 시간들과 상기 복수의 시간들 사이의 차이에 기초하여, 시차 데이터를 생성하는 단계; 및상기 시계열 데이터 및 상기 시차 데이터에 기초하여, 예측 모델을 학습하는 단계를 포함하는 방법
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제11 항에 있어서,상기 예측 시간은 상기 복수의 시간들 중 최종 시간을 포함하는 방법
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제11 항에 있어서,상기 시차 데이터를 생성하는 단계는,상기 예측 시간과 상기 복수의 시간들 중 최초 시간의 차이에 기초하여, 일정한 시간 간격을 갖는 상기 복수의 기준 시간들을 계산하는 단계를 포함하는 방법
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제11 항에 있어서,상기 예측 모델을 학습하는 단계는,상기 시계열 데이터의 시간 간격을 상기 시차 데이터로 보정하여 상기 예측 시간에 대응되는 학습 결과 데이터를 생성하는 단계; 및상기 학습 결과 데이터에 기초하여, 상기 시계열 데이터에 대응되는 제1 가중치 및 상기 시차 데이터에 대응되는 제2 가중치를 조절하는 단계를 포함하는 방법
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제14 항에 있어서,상기 학습 결과 데이터를 생성하는 단계는,상기 시계열 데이터를 벡터화하여, 벡터 값을 생성하는 단계;상기 벡터 값에 상기 제1 가중치를 부여하는 단계;상기 시차 데이터에 상기 제2 가중치를 부여하는 단계;상기 제1 가중치가 부여된 상기 벡터 값 및 상기 제2 가중치가 부여된 상기 시차 데이터에 기초하여, 최종 가중치를 생성하는 단계; 및상기 벡터 값에 상기 최종 가중치를 부여하여 상기 학습 결과 데이터를 계산하는 단계를 포함하는 방법
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프로세서에 의하여 수행되는 시계열 데이터 처리 장치의 동작 방법에 있어서,복수의 시간들에 대응되는 시계열 데이터를 획득하는 단계;상기 복수의 시간들 이후의 예측 시간을 획득하는 단계;상기 예측 시간 및 상기 복수의 시간들 중 적어도 하나 사이의 시간 간격에 기초하여, 상기 복수의 시간들 각각에 대응되는 시차 데이터를 생성하는 단계; 및상기 시계열 데이터 및 상기 시차 데이터에 기초하여, 상기 예측 시간에 대응되는 결과 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 방법
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제16 항에 있어서,상기 시계열 데이터를 획득하는 단계 이후에, 상기 시계열 데이터를 전처리하는 단계를 더 포함하고,상기 시계열 데이터를 전처리하는 단계는,상기 시계열 데이터에서 정상 시계열 데이터를 추출하는 단계; 및상기 정상 시계열 데이터에 포함된 특징들에 대한 결측 값을 보간하는 단계를 포함하는 단계를 포함하는 방법
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제16 항에 있어서,상기 결과 데이터를 생성하는 단계는,상기 시계열 데이터를 상기 복수의 시간들에 대응되는 복수의 벡터 값들로 변환하는 단계;상기 복수의 시간들에 대응되는 상기 시차 데이터의 값들을 모델링하여, 복수의 시간 보정 값들을 생성하는 단계;상기 복수의 벡터 값들 및 상기 복수의 시간 보정 값들에 기초하여, 상기 복수의 벡터 값들에 대응되는 복수의 가중치들을 생성하는 단계를 포함하는 단계; 및상기 복수의 가중치들을 상기 복수의 벡터 값들에 적용하는 단계를 포함하는 방법
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제16 항에 있어서,상기 시계열 데이터는 제1 시간에 대응되는 제1 데이터 및 상기 제1 시간 이후의 제2 시간에 대응되는 제2 데이터를 포함하고,상기 결과 데이터를 생성하는 단계는,상기 제1 데이터를 제1 벡터 값으로 변환하는 단계;상기 제1 시간에 대응되는 제1 시차 데이터 및 상기 제1 벡터 값에 기초하여, 제1 가중치를 생성하는 단계;상기 제1 벡터 값에 기초하여, 상기 제2 데이터를 제2 벡터 값으로 변환하는 단계; 및상기 제2 시간에 대응되는 제2 시차 데이터 및 상기 제2 벡터 값에 기초하여, 제2 가중치를 생성하는 단계를 포함하는 방법
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제19 항에 있어서,상기 결과 데이터를 생성하는 단계는,상기 제1 벡터 값에 상기 제1 가중치를 부여하여 제1 분석 값을 생성하는 단계;상기 제2 벡터 값에 상기 제2 가중치를 부여하여 제2 분석 값을 생성하는 단계; 및상기 제2 벡터 값, 상기 제1 분석 값, 및 상기 제2 분석 값에 기초하여, 상기 결과 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 방법
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