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합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2020010388
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법은, 지오태깅(Geo tagging)되어 SNS에 게시된 이미지 데이터를 획득하여 합성곱 신경망(CNN)을 통해 관광객의 관광 활동(What)을 학습하는 단계; 상기 학습의 결과를 이용하여, 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 이미지 데이터를 분류하는 단계; 분류된 이미지 데이터를 시간순으로 정렬하여 각 관광객의 이동 궤적(trajectory)을 도출하는 단계; 3D 밀도 기반 클러스터링(Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)을 통하여, 상기 각 관광객의 이동 궤적으로부터 시공간 클러스터를 추출하는 단계; 및 상기 시공간 클러스터를 통해 일정 지역 관광의 시공간적 관심 특성을 분석하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 관광 목적의 분류 체계를 기반으로 사용자별 관광 활동에 대한 맥락적 정보를 제공할 수 있다.
Int. CL G06F 16/55 (2019.01.01) G06F 16/583 (2019.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06Q 50/14 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200011742 (2020.01.31)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2141777-0000 (2020.07.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200805) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190134888   |   2019.10.28
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.01.31)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강영옥 서울특별시 강남구
2 조나혜 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.01.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-0104455-49
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2020.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0171955-15
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.02.24 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2020-0011021-43
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0214247-08
6 [출원서 등 보완]보정서
 2020.05.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-0480251-51
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.05.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0480253-42
8 [공지예외적용대상(신규성, 출원시의 특례)증명서류]서류제출서
[Document Verifying Exclusion from Being Publically Known (Novelty, Special Provisions for Application)] Submission of Document		 2020.05.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-0480248-13
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.05.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-0480252-07
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0386393-99
11 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.09.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0959538-50
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습부에서 지오태깅(Geo tagging)되어 SNS에 게시된 이미지 데이터를 획득하여 합성곱 신경망(CNN)을 통해 관광객의 관광 활동(What)을 학습하는 단계;관광 이미지 분류부에서 상기 학습의 결과를 이용하여, 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 이미지 데이터를 분류하는 단계; 궤적 데이터 구축부에서 분류된 이미지 데이터를 시간순으로 정렬하여 각 관광객의 이동 궤적(trajectory)을 도출하는 단계;클러스터링부에서 3D 밀도 기반 클러스터링(Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)을 통하여, 상기 각 관광객의 이동 궤적으로부터 시공간 클러스터를 추출하는 단계; 및분석부에서 상기 시공간 클러스터를 통해 일정 지역 관광의 시공간적 관심 특성을 분석하는 단계;를 포함하는, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 궤적 데이터 구축부에서 상기 각 관광객의 이동 궤적(trajectory)을 도출하는 단계는,전체 지역으로부터 일정한 지역의 이동 궤적을 분리하는 단계를 포함하는, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 궤적 데이터 구축부에서 상기 각 관광객의 이동 궤적(trajectory)을 도출하는 단계는,일정한 지역에서 미리 설정한 기간 이상 체류한 경우를 제외하는 단계를 더 포함하는, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계의 카테고리는, 13개의 대분류와 208개의 세분류로 구성된, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법
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삭제
6 6
제1항 내지 제4항 중 어느 하나의 항에 있어서,상기 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
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지오태깅(Geo tagging)되어 SNS에 게시된 이미지 데이터를 획득하여 합성곱 신경망(CNN)을 통해 관광객의 관광 활동(What)을 학습하는 학습부;상기 학습부의 학습 결과를 이용하여, 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 이미지 데이터를 분류하는 관광 이미지 분류부; 분류된 이미지 데이터를 시간순으로 정렬하여 각 관광객의 이동 궤적(trajectory)을 도출하는 궤적 데이터 구축부;3D 밀도 기반 클러스터링(Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)을 통하여, 상기 각 관광객의 이동 궤적으로부터 시공간 클러스터를 추출하는 클러스터링부; 및상기 시공간 클러스터를 통해 일정 지역 관광의 시공간적 관심 특성을 분석하는 분석부;를 포함하는, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 궤적 데이터 구축부는,전체 지역으로부터 일정한 지역의 이동 궤적을 분리하는, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 장치
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제8항에 있어서, 상기 궤적 데이터 구축부는,일정한 지역에서 미리 설정한 기간 이상 체류한 경우를 제외하는, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 장치
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제7항에 있어서,상기 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계의 카테고리는, 13개의 대분류와 208개의 세분류로 구성된, 합성곱 신경망을 활용한 SNS 이미지 데이터의 관광 목적 분류 및 관광객별 선호도 분석 장치
11 11
삭제
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1 KR102113969 KR 대한민국 FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 이화여자대학교 산학협력단 국토교통기술촉진연구(R＆D) 지능형 장소기반 관광 서비스 제공을 위한 합성곱 신경망을 활용한 (Convolutional Neural Network, CNN) 이미지 분류 모형 개발