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학교의 시-공간 분포 분석 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022010975
  • 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 학교의 시-공간 분포 분석 방법 및 그 장치가 개시된다. 학교의 시-공간 분포 분석 방법은 (a) 대상 지역에 대한 인구 조사 데이터 및 학교 관련 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 인구 조사 데이터 및 학교 관련 데이터를 이용하여 학교의 시-공간 분포 패턴에 대한 일반적 패턴을 분석하는 단계; (c) 하부구조변수와 1인당 순변수(net per capita variable)를 포함하는 특정 변수에 기반하여 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 분석하여 상기 대상 지역에 대한 학교 분포 패턴을 결정하는 단계; 및 (d) 상기 하부구조변수와 1인당 순변수를 포함하는 특정 변수에 기반하여 상기 인구조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 분석하여 상기 대상 지역에 대한 학교의 클러스터 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06Q 50/20 (2012.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210174434 (2021.12.08)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0095116 (2022.07.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200186123   |   2020.12.29
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.08)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 아볼가셈 서울특별시 광진구 능동로 ***, 세종대학교 대양 AI센터 ***호(군
2 최수미 서울특별시 광진구 능동로 ***, 세종대학교 대양 AI센터 ***호(군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

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
2021.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-1421653-43
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번호 청구항
1 1
(a) 대상 지역에 대한 인구 조사 데이터 및 학교 관련 데이터를 수집하는 단계;(b) 상기 인구 조사 데이터 및 학교 관련 데이터를 이용하여 학교의 시-공간 분포 패턴에 대한 일반적 패턴을 분석하는 단계;(c) 하부구조변수와 1인당 순변수(net per capita variable)를 포함하는 특정 변수에 기반하여 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 분석하여 상기 대상 지역에 대한 학교 분포 패턴을 결정하는 단계; 및 (d) 상기 하부구조변수와 1인당 순변수를 포함하는 특정 변수에 기반하여 상기 인구조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 분석하여 상기 대상 지역에 대한 학교의 클러스터 위치를 결정하는 단계를 포함하는 학교의 시-공간 분포 분석 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 (b) 단계는, 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 기초로 평균 인접 이웃 분석을 통한 Rn 인덱스값을 계산하고, 상기 Rn 인덱스값을 이용하여 전체 학교 분포 유형을 결정하고, Getis Ord Gi* 인덱스를 계산한 후 대상 지역을 세분화한 각 셀당 학교수 계산을 통해 핫 스팟과 콜드 스팟 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 하부구조 변수는 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터에서 추출된 학교 레벨(education level), 성별(여학교, 남학교, 남녀공학), 지역(region), 구역(district), 이웃, 학생수, 클래스 수를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 방법
4 4
제2 항에 있어서,상기 (c) 단계는, 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 기초로 하부구조변수로 위치와 학생수를 포함하는 1인당 순변수에 기초하여 모란 지수 분석을 통한 공간적 자기상관 분석 결과에 따라 학교 분포 패턴을 결정하고, 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 기초로 하부구조변수로 면적과 학생수를 포함하는 1인당 순변수를 기준으로 상기 학교 분포 패턴의 시공간적 변화를 분석하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 방법
5 5
제1 항에 있어서,상기 (d) 단계는, 로컬 모란 지수 분석 및 Getis Ord Gi* 분석을 통해 공간적 자기 상관을 결정하여 클러스터 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 방법
6 6
제1 항 내지 제5 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
7 7
적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 프로세서에 의해 실행된 명령어는, (a) 대상 지역에 대한 인구 조사 데이터 및 학교 관련 데이터를 수집하는 단계;(b) 상기 인구 조사 데이터 및 학교 관련 데이터를 이용하여 학교의 시-공간 분포 패턴에 대한 일반적 패턴을 분석하는 단계;(c) 하부구조변수와 1인당 순변수(net per capita variable)를 포함하는 특정 변수에 기반하여 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 분석하여 상기 대상 지역에 대한 학교 분포 패턴을 결정하는 단계; 및 (d) 상기 하부구조변수와 1인당 순변수를 포함하는 특정 변수에 기반하여 상기 인구조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 분석하여 상기 대상 지역에 대한 학교의 클러스터 위치를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 장치
8 8
제7 항에 있어서,상기 (b) 단계는, 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 기초로 평균 인접 이웃 분석을 통한 Rn 인덱스값을 계산하고, 상기 Rn 인덱스값을 이용하여 전체 학교 분포 유형을 결정하고, Getis Ord Gi* 인덱스를 계산한 후 대상 지역을 세분화한 각 셀당 학교수 계산을 통해 핫 스팟과 콜드 스팟 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 장치
9 9
제8 항에 있어서,상기 (c) 단계는, 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 기초로 하부구조변수로 위치와 학생수를 포함하는 1인당 순변수에 기초하여 모란 지수 분석을 통한 공간적 자기상관 분석 결과에 따라 학교 분포 패턴을 결정하고, 상기 인구 조사 데이터 및 상기 학교 관련 데이터를 기초로 하부구조변수로 면적과 학생수를 포함하는 1인당 순변수를 기준으로 상기 학교 분포 패턴의 시공간적 변화를 분석하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 장치
10 10
제7 항에 있어서,상기 (d) 단계는, 로컬 모란 지수 분석 및 Getis Ord Gi* 분석을 통해 공간적 자기 상관을 결정하여 클러스터 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 학교의 시-공간 분포 분석 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 세종대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 모바일 플랫폼 기반 엔터테인먼트 VR 기술 연구