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전자 장치, 온라인 문서 기반 범죄 유형 결정 방법 및 기록 매체

  • 기술번호 : KST2021001891
  • 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 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 외부 전자 장치와 통신할 수 있는 통신 회로; 범죄 용어 사전 정보 및 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리; 및 상기 통신 회로와 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 통신 회로를 통해 상기 외부 전자 장치로부터 제1 기간 동안 범죄 관련 문서들을 수집하고, 상기 범죄 용어 사전 정보에 기반하여 상기 범죄 관련 문서들에 포함되어 있는 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 추출하고, 지정된 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 기반하여 상기 제1 추출된 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 그룹화(grouping)하여 복수의 토픽 집합들을 생성하고, 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하고, 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 상기 제1 확인된 범죄 유형을 맵핑(mapping)하여 상기 메모리에 저장할 수 있다.
Int. CL G06F 40/20 (2020.01.01) G06Q 50/26 (2012.01.01)
CPC G06F 40/284(2013.01) G06F 40/216(2013.01) G06F 40/258(2013.01) G06Q 50/26(2013.01)
출원번호/일자 1020190112494 (2019.09.10)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0030837 (2021.03.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 19

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박원주 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.09.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0933901-10
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번호 청구항
1 1
전자 장치에 있어서,외부 전자 장치와 통신할 수 있는 통신 회로; 범죄 용어 사전 정보 및 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리; 및상기 통신 회로와 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 통신 회로를 통해 상기 외부 전자 장치로부터 제1 기간 동안 범죄 관련 문서들을 수집하고,상기 범죄 용어 사전 정보에 기반하여 상기 범죄 관련 문서들에 포함되어 있는 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 추출하고,지정된 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 기반하여 상기 제1 추출된 복수의 범죄 관련 단어들을 그룹화(grouping)하여 복수의 토픽 집합들을 제1 생성하고,상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하고,상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 상기 제1 확인된 범죄 유형을 맵핑(mapping)하여 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 범죄 용어 사전 정보에 포함되거나, 상기 범죄 용어 사전 정보에 포함된 단어와 유사성이 있는 체언과 용언 중 적어도 하나를 추출하는, 전자 장치
3 3
청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 포함된 범죄 관련 단어들 중에서 출현 빈도 또는 가중치 중 적어도 하나의 파라미터가 상대적으로 높은 범죄 관련 단어들에 기반하여 상기 범죄 용어 사전 정보를 갱신하는, 전자 장치
4 4
청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안 범죄 관련 문서들을 수집하고,상기 복수의 토픽 집합들 및 상기 범죄 용어 사전 정보에 기반하여 상기 제2 기간 동안 수집된 범죄 관련 문서에 포함된 상기 복수의 범죄 관련 단어들을 제2 추출하고,상기 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 기반하여, 상기 복수의 토픽 집합들을 이용하여 상기 제2 추출된 복수의 범죄 관련 단어들을 그룹화(grouping)하여 복수의 토픽 집합들을 제2 생성하고, 상기 제2 생성된 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제2 확인하고,상기 제2 그룹화된 토픽 집합에 상기 제2 결정된 범죄 유형을 맵핑하여 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치
5 5
청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들과 상기 제2 생성된 복수의 토픽 집합들을 종합하고,상기 제2 기간 이후의 제3 시간 동안 발생된 범죄 관련 문서에 대하여 상기 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 따라 학습할 때에 상기 종합된 토픽 집합을 이용하는, 전자 장치
6 6
청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 결정된 범죄 유형과 상기 제2 결정된 범죄 유형에 기반하여 시간에 따른 범죄 유형의 변화를 확인하는, 전자 장치
7 7
청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 결정된 범죄 유형에 포함되고, 상기 제2 결정된 범죄 유형에 포함되지 않은 범죄 유형을 소멸 범죄 유형으로 결정하는, 전자 장치
8 8
청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 결정된 범죄 유형에 포함되지 않고, 상기 제2 결정된 범죄 유형에 포함된 범죄 유형을 신종 범죄 유형으로 결정하는, 전자 장치
9 9
청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들 각각의 가중치를 확인하고,상기 확인된 가중치를 각 범죄 유형의 비율로 결정하는, 전자 장치
10 10
청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 기간에 대응하는 토픽 집합과 상기 제2 기간에 대응하는 토픽 집합을 비교하여 시간에 따른 토픽 집합의 변화를 확인 가능한 제1 이미지를 생성하고, 상기 제1 이미지를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치
11 11
청구항 1에 있어서,입력 장치; 및출력 장치를 더 포함하고,상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들을 상기 출력 장치를 통해 출력하고,상기 입력 장치를 통해 입력된 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들을 확인함에 따라 상기 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하는, 전자 장치
12 12
청구항 1에 있어서,상기 복수의 토픽 집합들 각각에 포함된 범죄 관련 단어들을 확인하고,상기 확인된 범죄 관련 단어들의 상위 의미 또는 상기 확인된 범죄 관련 단어들에 이전에 맵핑된 범죄 유형에 기반하여 상기 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하는, 전자 장치
13 13
청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 결정된 범죄 유형이 복수 개이면, 복수의 범죄 유형들의 비율을 확인하고,상기 복수의 범죄 유형들의 비율이 구분되는 이미지를 생성하고,상기 생성된 이미지를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치
14 14
전자 장치에 의한 범죄 관련 문서 기반 범죄 유형 결정 방법에 있어서,외부 전자 장치로부터 제1 기간 동안 발생된 범죄 관련 문서를 수집하는 동작;지정된 범죄 용어 사전 정보에 기반하여 상기 범죄 관련 문서들에 포함되어 있는 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 추출하는 동작; 지정된 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 기반하여 상기 제1 추출된 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 그룹화(grouping)하여 복수의 토픽 집합들을 생성하는 동작;상기 생성된 토픽 집합에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하는 동작; 및상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 상기 결정된 범죄 유형을 맵핑(mapping)하여 메모리에 저장하는 동작을 포함하는, 범죄 유형 결정 방법
15 15
청구항 14에 있어서, 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안 범죄 관련 문서를 수집하는 동작; 상기 복수의 토픽 집합들 및 상기 범죄 용어 사전 정보에 기반하여 상기 제2 기간 동안 수집된 범죄 관련 문서에 포함된 상기 복수의 범죄 관련 단어들을 제2 추출하는 동작; 상기 지정된 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 기반하여, 상기 복수의 토픽 집합들을 이용하여 상기 제2 추출된 복수의 범죄 관련 단어들을 제2 그룹화(grouping)하여 복수의 토픽 집합들을 생성하는 동작; 및상기 제2 생성된 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제2 확인하는 동작; 및상기 제2 그룹화된 토픽 집합에 상기 제2 결정된 범죄 유형을 맵핑하여 상기 메모리에 저장하는 동작을 더 포함하는 범죄 유형 결정 방법
16 16
청구항 15에 있어서, 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들 각각의 가중치를 확인하는 동작; 및상기 확인된 각 토픽의 가중치를 각 범죄 유형의 비율로 결정하는 동작을 더 포함하는, 범죄 유형 결정 방법
17 17
청구항 14에 있어서, 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들을 출력하는 동작; 및사용자에 의해 입력된 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들을 확인함에 따라 상기 복수의 토픽 집합들에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하는 동작을 더 포함하는 범죄 유형 결정 방법
18 18
청구항 14에 있어서, 상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 포함된 범죄 관련 단어들 중에서 출현 빈도 또는 가중치 중 적어도 하나의 파라미터가 상대적으로 높은 범죄 관련 단어들에 기반하여 상기 범죄 용어 사전 정보를 갱신하는 동작을 더 포함하는, 범죄 유형 결정 방법
19 19
외부 전자 장치로부터 제1 기간 동안 발생된 범죄 관련 문서를 수집하는 동작;지정된 범죄 용어 사전 정보에 기반하여 상기 범죄 관련 문서들에 포함되어 있는 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 추출하는 동작; 지정된 온라인 비모수 토픽 모델링 기법에 기반하여 상기 제1 추출된 복수의 범죄 관련 단어들을 제1 그룹화(grouping)하여 복수의 토픽 집합들을 생성하는 동작;상기 생성된 토픽 집합에 대응하는 범죄 유형을 제1 확인하는 동작; 및상기 제1 생성된 복수의 토픽 집합들에 상기 결정된 범죄 유형을 맵핑(mapping)하여 메모리에 저장하는 동작을 포함하는 범죄 유형 결정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 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
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