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입력 이벤트 스트림에서 인과 관계가 있는 그룹 활동 특정 이벤트 및 이벤트 쌍을 감지하기 위해서 그룹 활동 온톨로지 및 규칙을 포함하도록 기 설계된 그룹 활동 지식 베이스를 저장하고, 훈련 단계에서는 입력된 훈련 센서 데이터를 그룹 활동 이벤트 시퀀스로 변환하고 상기 그룹 활동 온톨로지에 의해 그룹 활동 특정 이벤트 및 이벤트 원인을 찾고 시간 관계를 추출하며, 추론 단계에서는 입력된 테스트 센서 데이터를 테스트 그룹 활동 이벤트 시퀀스로 변환하고 인과 관계 및 시간 관계를 추출하는 전처리 모듈; 훈련 단계에서 상기 시간 관계 사이의 순서(sequential order)를 계산하고 목표 그룹 활동의 빈번한 인과 패턴을 검출하는 패턴 트리를 구축하며, 추출된 그룹 활동 패턴은 패턴 스토리지에 저장하는 패턴 학습 모듈; 및추론 단계에서 상기 패턴 스토리지를 사용하여 테스트 그룹 활동 이벤트 시퀀스에 대한 그룹 활동을 추론 및 출력하는 그룹 활동 인식 모듈을 포함하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 전처리 모듈은 입력된 원시 센서 데이터의 시퀀스를 이벤트 데이터의 시퀀스로 변환하고, 상기 원시 센서 데이터는 센서 값과 상기 센서 값이 출력된 타임 스탬프를 포함하고, 상기 이벤트 데이터는 시작 시간, 종료 시간 및 이벤트 레이블을 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 퍼베이시브 센서 공간에는 퍼베이시브 센서 및 액추에이터를 포함하는 2가지 유형의 스마트 객체가 배치되고, 액추에이터 데이터는 사용자의 동작에 의해 상기 액추에이터의 상태가 변경될 때 생성되고, 퍼베이시브 센서 데이터는 원시 센서 데이터에 신호 평균화 방법을 적용하여 동일한 레벨의 데이터가 연속적으로 발생하면 이벤트 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 그룹 활동 온톨로지는 그룹 활동과 관련된 개념 및 이들의 관계를 정의하고,상기 규칙은 상기 그룹 활동 온톨로지를 기반으로 생성된, 입력된 이벤트 시퀀스가 그룹 활동 특정 이벤트를 포함하는지 확인하기 위한 그룹 활동 특정 규칙(ga-specific-rule)과, 인과 관계가 있는 이벤트 쌍을 감지하기 위한 이벤트 인과 관계 규칙(event-causality-rule)을 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 4 항에 있어서,상기 그룹 활동 지식 베이스는 임의의 그룹 활동에 의해 영향을 받는 컨텍스트를 선언하는 Affect 술어 및 컨텍스트 사이의 인과 관계를 선언하는 relatedTo 술어를 포함하는 서술문을 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 전처리 모듈은 훈련 센서 데이터를 기반으로 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 활용하여 각 그룹 활동에 대한 컨텍스트와 인과 관계를 자동으로 찾는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 4 항에 있어서,상기 전처리 모듈은 훈련 단계에서 상기 그룹 활동 지식 베이스에 저장된 온톨로지 트리플 세트 및 상기 그룹 활동 특정 규칙에 기초하여 이벤트 스트림으로부터 그룹 활동 특정 이벤트를 도출하고, 퍼베이시브 센서 이벤트 및 그룹 활동 특정 이벤트의 평균 발생 비율을 계산하며, 계산된 비율을 기초로 감지된 그룹 활동 특정 이벤트를 분할하여 중요도를 강조하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 4 항에 있어서,상기 전처리 모듈은 상기 그룹 활동 지식 베이스 및 상기 이벤트 인과 관계 규칙을 질의하고 그룹 활동 특정 이벤트 시퀀스에서 가능한 모든 쌍의 두 이벤트가 서로 인과 관계가 있는지 확인하며 비인과적 노이즈를 필터링하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 패턴 학습 모듈은 전처리된 그룹 활동 이벤트 시퀀스에 포함된 인과 관계를 시작 시간과 종료 시간을 오름차순으로 정렬하고, 각 그룹 활동에 대해 사전 정의된 임계 지원 값보다 높은 지원 값을 갖는 인과 관계를 재귀적으로 추가하여 패턴 트리를 구성하며, 패턴 트리 구성이 완료되면 브랜치에서 가능한 인과 관계의 모든 하위 시퀀스가 지원 값 및 깊이 값과 함께 상기 패턴 스토리지에 저장되는 것을 특징으로 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 그룹 활동 인식 모듈은 상기 전처리 모듈에 의해 추출된 시간 관계를 상기 패턴 스토리지에서 학습된 그룹 활동 패턴과 비교하여 각 그룹 활동의 가능성을 가중치 합계로 계산하며 가중치 합계가 가장 큰 그룹 활동을 출력하는 것을 특징으로 하는 퍼베이시브 센서 공간에서 그룹 활동 인식을 위한 인과 관계 인식 패턴 마이닝 시스템
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