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공간 속 사용자 의도 파악 및 추적을 위한 사용자 군집 기반 페르소나 생성방법 및 생성장치

  • 기술번호 : KST2020009227
  • 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 공간 속 사용자 의도 파악 및 추적을 위한 사용자 군집 기반 페르소나 생성방법, 생성장치 및 기록매체가 제공된다. 본 페르소나 예측 모델 생성방법에 따르면, 사용자의 모바일 기기로부터 사용자의 행동과 관련된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터로부터 외향성에 관련된 행동요소를 추출하여, 추출된 행동요소 및 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성할 수 있게 되어, 사용자의 페르소나를 더욱 쉽고 빠르게 예측할 수 있게 된다. 또한, 이와 같이 생성된 페르소나 예측 모델을 이용하여 새로운 사용자의 페르소나를 예측할 수도 있게 된다.
Int. CL G06Q 10/06 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06Q 30/02 (2012.01.01) G06Q 99/00 (2006.01.01)
CPC G06Q 10/063(2013.01) G06Q 10/063(2013.01) G06Q 10/063(2013.01) G06Q 10/063(2013.01)
출원번호/일자 1020180171706 (2018.12.28)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0081812 (2020.07.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.28)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김주호 대전광역시 유성구
2 김서영 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2018.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1314756-77
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.11.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0075723-25
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.06.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0409440-21
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0847263-51
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-0847225-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
페르소나 예측 모델 생성장치를 이용한 페르소나 예측 모델 생성방법에 있어서,사용자의 모바일 기기로부터 사용자의 행동과 관련된 데이터를 수집하는 단계;수집된 데이터로부터 외향성에 관련된 행동요소를 추출하는 단계; 및추출된 행동요소 및 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 페르소나 예측 모델 생성방법
2 2
청구항 1에 있어서,데이터를 수집하는 단계는,사용자의 온라인상 행동과 관련된 데이터 및 오프라인상 행동과 관련된 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
3 3
청구항 2에 있어서,온라인상 행동과 관련된 데이터는,사용자의 메신저 로그 데이터와 웹 또는 앱 사용 로그 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
4 4
청구항 2에 있어서,오프라인상 행동과 관련된 데이터는,사용자의 위치 데이터와 움직임 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
5 5
청구항 3에 있어서,행동요소를 추출하는 단계는,수집된 사용자의 메신저 로그 데이터에서 대화 세션 횟수, 한 세션 내에서의 지속시간 및 한 세션과 다음 세션간의 시간 간격을 포함하는 행동요소를 추출하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
6 6
청구항 3에 있어서,행동요소를 추출하는 단계는,수집된 사용자의 웹 또는 앱 사용 로그 데이터에서 SNS 관련 웹 또는 앱 사용 횟수, 업무 관련 웹 또는 앱 사용 횟수, 각 웹 또는 앱의 사용시간 및 한 번의 사용과 다음 번 사용간의 시간 간격을 포함하는 행동요소를 추출하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
7 7
청구항 4에 있어서,행동요소를 추출하는 단계는,수집된 사용자의 위치 데이터에서 공공장소 방문 횟수, 공공장소에 머문 시간, 사적 공간 방문 횟수, 사적 공간에 머문 시간 및 타인과 함께 머문 시간을 포함하는 행동요소를 추출하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
8 8
청구항 4에 있어서,행동요소를 추출하는 단계는,수집된 사용자의 움직임 데이터에서 걷기 또는 달리기 횟수, 걷기 또는 달리기의 지속시간, 한 번의 걷기 또는 달리기와 다음 번 걷기 또는 달리기의 시간 간격을 포함하는 행동요소를 추출하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
9 9
청구항 1에 있어서,페르소나 예측 모델을 생성하는 단계는,사용자에 의해 입력된 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
10 10
청구항 1에 있어서,페르소나 예측 모델을 생성하는 단계는,페르소나 타입정보를 결정하기 위한 설문에 대한 사용자의 답안 입력 정보를 입력받고, 답안 입력 정보에 따라 결정된 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
11 11
청구항 1에 있어서,페르소나 예측 모델을 생성하는 단계는,추출된 행동요소 및 사용자의 페르소나 타입정보를 학습용 입력데이터로 하여 기계학습(machine learning)을 수행함으로써, 페르소나 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 페르소나 예측 모델 생성방법
12 12
페르소나 예측 모델 생성장치를 이용한 페르소나 예측 방법에 있어서,복수의 사용자의 모바일 기기로부터 사용자의 행동과 관련된 데이터를 수집하는 단계;수집된 데이터로부터 외향성에 관련된 행동요소를 추출하는 단계; 추출된 행동요소 및 복수의 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성하는 단계; 및예측대상 사용자의 모바일 기기로부터 사용자의 행동과 관련된 데이터가 입력되면, 생성된 페르소나 예측 모델을 이용하여 해당 예측대상 사용자의 페르소나 타입정보를 예측하는 단계;를 포함하는 페르소나 예측 방법
13 13
사용자의 모바일 기기로부터 사용자의 행동과 관련된 데이터를 수집하는 통신부; 및수집된 데이터로부터 외향성에 관련된 행동요소를 추출하고, 추출된 행동요소 및 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성하는 제어부;를 포함하는 페르소나 예측 모델 생성장치
14 14
사용자의 모바일 기기로부터 사용자의 행동과 관련된 데이터를 수집하는 단계;수집된 데이터로부터 외향성에 관련된 행동요소를 추출하는 단계; 및추출된 행동요소 및 사용자의 페르소나 타입정보를 이용하여 페르소나 예측 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 페르소나 예측 모델 생성방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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 한국과학기술원 사물인터넷융합기술개발(R&D) 공간지능을 위한 IoT 사물간 자율협업 기술 개발