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교육종단연구 데이터를 처리하는 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021008562
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 교육종단연구 데이터를 처리하는 장치 및 방법이 개시된다. 교육종단연구 데이터를 처리하는 장치는 교육종단연구 데이터를 수집하는 수집부, 수집한 교육종단연구 데이터에 대해 데이터 전처리를 수행하여 교육종단연구 시계열 데이터를 생성하는 데이터 전처리부, 교육종단연구 시계열 데이터에 기초하여 교육 성과를 분석하는 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부 및 데이터 전처리부 및 예측 모델 생성부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/20(2013.01) G06Q 10/04(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190168818 (2019.12.17)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0077314 (2021.06.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.17)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박정 충청북도 청주시 서원구
2 이경민 충청북도 청주시 서원구
3 조완섭 충청북도 청주시 서원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

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		 2019.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-1304032-96
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149268-82
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.11.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.01.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0100857-56
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.06.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0450281-54
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번호 청구항
1 1
교육종단연구 데이터를 처리하는 장치에 있어서,교육종단연구 데이터를 수집하는 수집부;상기 수집한 교육종단연구 데이터에 대해 데이터 전처리를 수행하여 교육종단연구 시계열 데이터를 생성하는 데이터 전처리부;상기 교육종단연구 시계열 데이터에 기초하여 교육 성과를 분석하는 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부; 및상기 데이터 전처리부 및 상기 예측 모델 생성부를 제어하는 제어부를 포함하는,장치
2 2
제1항에 있어서,상기 교육종단연구 데이터는,학생 조사 데이터, 학부모 조사 데이터 및 학교 조사 데이터 중 적어도 하나를 포함하는,장치
3 3
제1항에 있어서,상기 데이터 전처리부는,마스킹 데이터 생성, 요인화, 정규화 및 이진화 중 적어도 하나를 통해 데이터 전처리가 수행된 교육종단연구 데이터에 기초하여 상기 교육종단연구 시계열 데이터를 생성하는,장치
4 4
제3항에 있어서,상기 데이터 전처리부는,상기 교육종단연구 데이터의 결측 데이터(missing data)를 기계 학습을 통해 예측된 값으로 대체하여 상기 마스킹 데이터를 생성하는,장치
5 5
교육종단연구 데이터를 처리하는 방법에 있어서,교육종단연구 데이터를 수집하는 단계;상기 수집한 교육종단연구 데이터에 대해 데이터 전처리를 수행하여 교육종단연구 시계열 데이터를 생성하는 단계; 및상기 교유종단연구 시계열 데이터에 기초하여 교육 성과를 분석하는 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는,방법
6 6
제5항에 있어서,상기 교육종단연구 데이터는,학생 조사 데이터, 학부모 조사 데이터 및 학교 조사 데이터 중 적어도 하나를 포함하는,방법
7 7
제5항에 있어서,상기 교육종단연구 시계열 데이터를 생성하는 단계는,마스킹 데이터 생성, 요인화, 정규화 및 이진화 중 적어도 하나를 통해 데이터 전처리가 수행된 교육종단연구 데이터에 기초하여 상기 교육종단연구 시계열 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,방법
8 8
제7항에 있어서,상기 마스킹 데이터 생성은,상기 교육종단연구 데이터의 결측 데이터(missing data)를 기계 학습을 통해 예측된 값으로 대체하여 상기 마스킹 데이터를 생성하는 것을 포함하는,방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.