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RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법

  • 기술번호 : KST2020013430
  • 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 본 발명은 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법에 관한 것으로, 질의에 따른 프로퍼티 집합이 입력되면, 제어부가 "클러스터링 알고리즘 기반 프로퍼티 분류"를 수행하는 단계; 및 상기 제어부가 "프로퍼티 분류에 따른 저장구조 최적화"를 수행하는 단계;를 포함하되, 상기 "클러스터링 알고리즘 기반 프로퍼티 분류"는 클러스터링 알고리즘을 기반으로 RDF(Resource Description Framework) 데이터의 프로퍼티를 분류하는 과정이며, 상기 "프로퍼티 분류에 따른 저장구조 최적화"는 프로퍼티 분류에 따라 최적화된 저장구조를 적용하는 과정이다.
Int. CL G06F 16/45 (2019.01.01) G06F 16/22 (2019.01.01) G06F 16/93 (2019.01.01)
CPC G06F 16/45(2013.01) G06F 16/45(2013.01) G06F 16/45(2013.01)
출원번호/일자 1020190030491 (2019.03.18)
출원인 한국전력공사, 충남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0111311 (2020.09.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이규철 대전광역시 유성구
2 김인아 대전광역시 유성구
3 이동재 제주시 애월읍 구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0274055-63
2 [출원서 등 보정(보완)]보정서
2019.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0279273-71
3 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2019.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0279312-64
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
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번호 청구항
1 1
질의에 따른 프로퍼티 집합이 입력되면, 제어부가 "클러스터링 알고리즘 기반 프로퍼티 분류"를 수행하는 단계; 및상기 제어부가 "프로퍼티 분류에 따른 저장구조 최적화"를 수행하는 단계;를 포함하되,상기 "클러스터링 알고리즘 기반 프로퍼티 분류"는 클러스터링 알고리즘을 기반으로 RDF(Resource Description Framework) 데이터의 프로퍼티를 분류하는 과정이며, 상기 "프로퍼티 분류에 따른 저장구조 최적화"는 프로퍼티 분류에 따라 최적화된 저장구조를 적용하는 과정인 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 질의에 따른 프로퍼티 집합이 입력되는 과정에서,상기 입력되는 프로퍼티는, 여러 질의에 포함되며 중복되지 않은 하나 이상의 프로퍼티인 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
3 3
제 1항에 있어서, 상기 "클러스터링 알고리즘 기반 프로퍼티 분류"를 수행하는 단계에서,상기 제어부는,프로퍼티 가중치(TF-IDF) 계산하는 과정, 가중치 합 기반 프로퍼티 정렬 과정, 가중치 합 기반 벡터 스페이스 모델 생성 과정, 관계성 테이블 생성 과정, 및 계층 클러스터링 알고리즘 기반 관계 프로퍼티 그룹 분류 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
4 4
제 3항에 있어서, 상기 프로퍼티 가중치(TF-IDF)는,질의에 포함되는 단어의 빈도를 나타내는 점수이며, TF(Term Frequency)와 IDF(Inverse Document Frequency)를 곱한 값을 의미하는 것으로서,문서를 질의로 대응하고 단어를 프로퍼티로 대응하여 계산되는 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
5 5
제 3항에 있어서, 상기 가중치 합 기반 프로퍼티 정렬 과정은,상기 제어부가,각 질의와 프로퍼티 간 TF-IDF 값을 기반으로 각 프로퍼티의 전체 질의에 포함된 빈도를 나타내는 TF-IDF 값의 합을 계산하며, TF-IDF 값의 합이 높은 프로퍼티부터 차례로 정렬하는 과정인 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
6 6
제 5항에 있어서, 상기 제어부는,기 지정된 높은 TF-IDF 값의 합을 가지는 프로퍼티를 "독립적 프로퍼티",기 지정된 작은 TF-IDF 값의 합을 가지는 프로퍼티를 "낮은 접근 빈도 프로퍼티"로 분류하는 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
7 7
제 3항에 있어서, 상기 가중치 합 기반 벡터 스페이스 모델 생성 과정은,상기 제어부가, 각 질의와 프로퍼티 간 TF-IDF 값을 기 지정된 벡터 스페이스 모델 테이블에 저장하는 과정인 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
8 8
제 3항에 있어서, 상기 관계성 테이블 생성 과정은,상기 제어부가,상기 벡터 스페이스 모델 테이블에 저장된 벡터, 즉 TF-IDF 값을 기반으로 "프로퍼티 간 관계성이나 유사도"을 계산하는 과정이며,상기 계산된 관계성을 기 지정된 관계성 테이블 형태로 저장하는 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
9 9
제 3항에 있어서,상기 계층 클러스터링 알고리즘 기반 관계 프로퍼티 그룹 분류 과정은,상기 제어부가,프로퍼티 간 관계성을 저장한 관계성 테이블을 사용하여, 계층 클러스터링 알고리즘을 기반으로"낮은 접근 빈도 프로퍼티" 및"독립적 프로퍼티"로 분류된 프로퍼티들을 제외한 나머지 프로퍼티들을"관계 프로퍼티 그룹"으로 클러스터링 하는 과정인 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
10 10
제 1항에 있어서, 상기"프로퍼티 분류에 따른 저장구조 최적화"를 수행하는 단계에서,상기 제어부는,분류된 프로퍼티가 "낮은 접근 빈도 프로퍼티"이면, 단일 트리플 테이블 구조로 저장하고, 분류된 프로퍼티가 "독립적 프로퍼티"이면, 수직 분할 테이블 구조로 해당 프로퍼티만 독립적으로 구분하여 저장하고,분류된 프로퍼티가 "관계 프로퍼티 그룹"이면, 특정 유형의 프로퍼티와 동시 접근 빈도가 높은 프로퍼티 그룹을 의미하는 것이므로, 해당 그룹의 프로퍼티들을 동일한 테이블에 연결하여 저장하는 것을 특징으로 하는 RDF 프로퍼티 클러스터링 기반 저장구조 최적화 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.