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체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치, 이를 이용한 진로 예측 방법 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체

  • 기술번호 : KST2022020855
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치에 있어서, 체육인 정보가 저장된 데이터 저장부; 상기 체육인 정보로부터 체육인의 수상실적 정보 및 이력 정보를 추출하여 단어 임베딩 벡터를 생성하는 임베딩부 및 상기 단어 임베딩 벡터를 합성곱 신경망인 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 체육인의 진로정보를 생성하는 진로예측부를 포함하고, 상기 진로정보는, 체육인이 진출할 수 있는 적어도 하나 이상의 진로에 대한 확률값인 것을 특징으로 하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치를 제공할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/20(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210096586 (2021.07.22)
출원인 고려대학교 산학협력단, 진진시스템(주)
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0150174 (2022.11.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210057368   |   2021.05.03
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.07.22)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
2 진진시스템(주) 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상근 서울특별시 강남구
2 김강민 서울특별시 중랑구
3 박준형 서울특별시 동대문구
4 정용호 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2021.07.22 수리 (Accepted) 1-1-2021-0849753-03
2 보정요구서
Request for Amendment		 2021.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0119497-24
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.08.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-0945017-47
4 보정요구서
Request for Amendment		 2021.08.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0132307-29
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-0992547-14
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
체육인 정보가 저장된 데이터 저장부;상기 체육인 정보로부터 체육인의 수상실적 정보 및 이력 정보를 추출하여 단어 임베딩 벡터를 생성하는 임베딩부 및상기 단어 임베딩 벡터를 합성곱 신경망인 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 체육인의 진로정보를 생성하는 진로예측부를 포함하고,상기 진로정보는,체육인이 진출할 수 있는 적어도 하나 이상의 진로에 대한 확률값인 것을 특징으로 하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 임베딩부는,스포츠 도메인 말뭉치를 기반으로 말뭉치 임베딩 벡터를 생성하여 학습하는 임베딩 학습부;상기 추출된 수상실적 정보 및 이력정보를 실질형태소만 포함하도록 정제하여 정제 정보를 생성하는 정제 정보 생성부 및상기 학습된 말뭉치 임베딩 벡터에 기초하여 상기 정제 정보로부터 상기 단어 임베딩 벡터를 생성하는 임베딩 추출부를 포함하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 임베딩부는,패스트텍스트(fastText)를 사용하여 상기 스포츠 도메인 말뭉치 및 상기 정제 정보로부터 음절 단위의 단어를 추출한 다음 상기 말뭉치 임베딩 벡터 및 상기 단어 임베딩 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 진로 예측부는,상기 단어 임베딩 벡터를 상기 CNN 모델에 입력하기 전에 체육인의 이력 정보를 개월 단위로 구분하는 토큰을 추가하여 상기 단어 임베딩 벡터를 상기 토큰에 적용하는 전처리부를 포함하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 전처리부는,다수의 훈련 데이터를 생성하기 위해 생애주기가 완성된 체육인의 상기 이력 정보를 년 주기로 분할하는 것을 특징으로 하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 장치
6 6
체육인에 대한 맞춤형 진로 예측 방법에 있어서,체육인 정보를 데이터 저장부에 저장하는 데이터 저장단계; 상기 체육인 정보로부터 체육인의 수상실적 정보 및 이력 정보를 추출하여 단어 임베딩 벡터를 생성하는 임베딩 단계 및상기 단어 임베딩 벡터를 합성곱 신경망인 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 체육인의 진로정보를 생성하는 진로 예측단계를 포함하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 임베딩 단계는,스포츠 도메인 말뭉치를 기반으로 말뭉치 임베딩 벡터를 생성하여 학습하는 학습단계;상기 추출된 상기 수상실적 정보 및 이력 정보를 실질형태소만 포함하도록 정제하여 정제 정보를 생성하는 정제 정보 생성단계 및상기 학습된 말뭉치 임베딩 벡터에 기초하여 상기 정제 정보로부터 상기 단어 임베딩 벡터를 생성하는 임베딩 추출단계를 포함하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 방법
8 8
제6항에 있어서,상기 진로 예측단계는,상기 단어 임베딩 벡터를 상기 CNN 모델에 입력하기 전에 체육인의 이력 정보를 개월 단위로 구분하는 토큰을 추가하여 상기 단어 임베딩 벡터를 상기 토큰에 적용하고, 다수의 훈련 데이터를 생성하기 위해 생애주기가 완성된 체육인의 상기 이력 정보를 년 주기로 분할하는 전처리단계를 포함하는 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 방법
9 9
제 6항 내지 8항 중 어느 한 항에 따른 체육인 생애주기별 맞춤형 진로예측 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.