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계층 정보를 이용한 지식 베이스 제공을 위한 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020016515
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 지식 베이스 제공 장치의 지식 베이스 제공을 위한 방법은, 하나 이상의 대상에 대해 복수의 출처로부터 각각 관측값을 획득하는 단계, 각각의 관측값이 정답일 확률 및 상기 복수의 출처 각각의 신뢰도를 평가하는 단계, 및 상기 평가에 기반하여 상기 하나 이상의 대상에 대한 정답을 추정하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 관측값은 정답과 일치하는 값, 계층 구조상 정답을 포함하는 상위 개념인 값 및 정답과 다르고 계층 구조상 상위 개념이 아닌 값의 세가지 유형 중 어느 하나로 분류된다.
Int. CL G06N 5/02 (2006.01.01) G06F 16/906 (2019.01.01)
CPC G06N 5/022(2013.01) G06N 5/022(2013.01)
출원번호/일자 1020190058991 (2019.05.20)
출원인 서울대학교산학협력단, 한양대학교 에리카산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0133568 (2020.11.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.20)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
2 한양대학교 에리카산학협력단 대한민국 경기도 안산시 상록구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 심규석 경기도 하남시 위례중
2 정우환 서울특별시 관악구
3 김영훈 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김영철 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)
2 김 순 영 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)

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
2019.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0515530-81
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.09.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0614989-27
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.11.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1163969-45
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.11.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-1163968-00
7 등록결정서
Decision to grant
2020.11.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0797415-34
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
지식 베이스 제공 장치의 지식 베이스 제공을 위한 방법으로서,하나 이상의 대상에 대해 복수의 출처로부터 각각 관측값을 획득하는 단계;각각의 관측값이 정답일 확률 및 상기 복수의 출처 각각의 신뢰도를 평가하는 단계; 및상기 평가에 기반하여 상기 하나 이상의 대상에 대한 정답을 추정하는 단계를 포함하고,상기 각각의 관측값은 정답과 일치하는 값, 계층 구조상 정답을 포함하는 상위 개념인 값 및 정답과 다르고 계층 구조상 상위 개념이 아닌 값의 세가지 유형 중 어느 하나로 분류되는, 방법
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 평가하는 단계는,사실 탐지 모델의 파라미터를 초기화하는 단계, 및상기 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 파라미터는 상기 복수의 출처 각각이 상기 세가지 유형에 속하는 관측값을 게시할 확률 및 상기 하나 이상의 대상에 대해 상기 각각의 관측값이 정답일 확률을 포함하는, 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 평가하는 단계는,수렴 조건을 만족하는지 판단하는 단계를 더 포함하고, 상기 수렴 조건은, 상기 각각의 관측값이 정답일 확률의 평균 변화량이 미리 설정된 임계치 이하이거나, 반복(iteration) 횟수가 특정 횟수 이상인 조건 중 하나 이상을 만족하는 조건인, 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 수렴 조건을 만족하는 것으로 판단된 경우, 상기 정답을 추정하는 단계로 진행하고, 상기 수렴 조건을 불만족하는 것으로 판단된 경우, 상기 파라미터를 업데이트 하는 단계를 반복하는, 방법
5 5
청구항 2에 있어서,상기 파라미터를 업데이트하는 단계는, 기대값 최대화(expectation maximization, EM) 알고리즘을 통해 데이터에서 값을 관찰할 수 없는 은닉 변수 분포를 추정하는 단계; 및추정된 은닉 변수 분포를 이용하여 상기 사실 탐지 모델의 사후확률(을 최대화하는 상기 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는, 방법
6 6
청구항 2에 있어서,상기 정답을 추정하는 단계는,상기 업데이트된 파라미터에 기반하여 상기 하나 이상의 대상에 대해 정답일 확률이 가장 높은 값을 선택하는 단계를 포함하는, 방법
7 7
지식 베이스 제공 장치로서,하나 이상의 프로세서; 및데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 대상에 대해 복수의 출처로부터 각각 관측값을 획득하고, 각각의 관측값이 정답일 확률 및 상기 복수의 출처 각각의 신뢰도를 평가하고, 상기 평가에 기반하여 상기 하나 이상의 대상에 대한 정답을 추정하고,상기 각각의 관측값은 정답과 일치하는 값, 계층 구조상 정답을 포함하는 상위 개념인 값 및 정답과 다르고 계층 구조상 상위 개념이 아닌 값의 세가지 유형 중 어느 하나로 분류되는, 장치
8 8
청구항 7에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는,사실 탐지 모델의 파라미터를 초기화하고, 상기 파라미터를 업데이트하고,상기 파라미터는 상기 복수의 출처 각각이 상기 세가지 유형에 속하는 관측값을 게시할 확률 및 상기 하나 이상의 대상에 대해 상기 각각의 관측값이 정답일 확률을 포함하는, 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는,수렴 조건을 만족하는지 판단하고, 상기 수렴 조건은, 상기 각각의 관측값이 정답일 확률의 평균 변화량이 미리 설정된 임계치 이하이거나, 반복(iteration) 횟수가 특정 횟수 이상인 조건 중 하나 이상을 만족하는 조건인, 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 수렴 조건을 만족하는 것으로 판단된 경우, 상기 정답을 추정하고, 상기 수렴 조건을 불만족하는 것으로 판단된 경우, 상기 파라미터의 업데이트를 반복하는, 장치
11 11
청구항 8에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는, 기대값 최대화(expectation maximization, EM) 알고리즘을 통해 데이터에서 값을 관찰할 수 없는 은닉 변수 분포를 추정하고, 추정된 은닉 변수 분포를 이용하여 상기 사실 탐지 모델의 사후확률을 최대화하는 상기 파라미터를 추정하는, 장치
12 12
청구항 8에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 업데이트된 파라미터에 기반하여 상기 하나 이상의 대상에 대해 정답일 확률이 가장 높은 값을 선택하는, 장치
13 13
명령들을 저장하고 있는 저장 매체로서, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도 하나의 단계를 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 단계는,하나 이상의 대상에 대해 복수의 출처로부터 각각 관측값을 획득하는 단계;각각의 관측값이 정답일 확률 및 상기 복수의 출처 각각의 신뢰도를 평가하는 단계; 및상기 평가에 기반하여 상기 하나 이상의 대상에 대한 정답을 추정하는 단계를 포함하고,상기 각각의 관측값은 정답과 일치하는 값, 계층 구조상 정답을 포함하는 상위 개념인 값 및 정답과 다르고 계층 구조상 상위 개념이 아닌 값의 세가지 유형 중 어느 하나로 분류되는 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
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 교육부 서울대학교 개인기초연구(교육부)(R&D) 시맨틱 관계와 크라우드소싱을 활용한 비정형 빅데이터 통합 기술
2 과학기술정보통신부 서울대학교 차세대정보·컴퓨팅기술개발(R&D) 웹스케일 거대 복잡형 데이터 통합 및 추론 원천기술 개발