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데이터 분석 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022022288
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 데이터 분석 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따르면 정제 대상 데이터를 기 설정된 데이터 유형 중 하나 이상의 데이터 유형으로 분류하는 분류부; 상기 하나 이상의 데이터 유형 각각에 대응하는 사전 정의된 분석 방법을 이용하여 상기 정제 대상 데이터에 대한 정제를 수행하는 정제부; 및 상기 정제 대상 데이터에 대한 정제를 통해 생성된 정제된 데이터를 저장 또는 전송하는 처리부를 포함한다.
Int. CL G06F 16/215 (2019.01.01) G06F 17/40 (2006.01.01) G06F 16/23 (2019.01.01) G06F 16/28 (2019.01.01)
CPC G06F 16/215(2013.01) G06F 16/2365(2013.01) G06F 16/285(2013.01) G06F 17/40(2013.01)
출원번호/일자 1020210064341 (2021.05.18)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0156374 (2022.11.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.08.18)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최영준 서울특별시 강남구
2 장영인 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 두호특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 언주로***, *층(논현동,시그너스빌딩)

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
2021.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0575948-05
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.08.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0950834-40
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.10.11 수리 (Accepted) 4-1-2022-5237662-24
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
정제 대상 데이터를 기 설정된 복수의 데이터 유형 중 하나 이상의 데이터 유형으로 분류하는 단계;상기 하나 이상의 데이터 유형 각각에 대응하는 사전 정의된 분석 방법을 이용하여 상기 정제 대상 데이터에 대한 정제를 수행하는 단계; 및상기 정제 대상 데이터에 대한 정제를 통해 생성된 정제된 데이터를 저장 또는 전송하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법
2 2
청구항 1에 있어서,데이터 소스로부터 원본 데이터를 수집하는 단계; 및상기 원본 데이터의 크기에 기초하여 상기 원본 데이터를 상기 정제 대상 데이터 또는 전송 대상 데이터로 결정하는 단계를 더 포함하는, 데이터 분석 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 복수의 데이터 유형은,범주형 데이터, 수치형 데이터 및 이미지형 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 분석 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 수행하는 단계는, 상기 정제 대상 데이터가 상기 범주형 데이터로 분류된 경우, 상기 정제된 데이터가 사전 설정된 범위를 만족하도록 상기 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 방법
5 5
청구항 3에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 정제 대상 데이터가 상기 수치형 데이터로 분류된 경우, 상기 정제 대상 데이터에 포함된 데이터 간의 상관관계에 기초하여 상기 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 방법
6 6
청구항 3에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 정제 대상 데이터가 상기 이미지형 데이터로 분류된 경우, 상기 정제 대상 데이터에 포함된 이미지의 일부에 대한 삭제, 추출 및 해상도 변경 중 적어도 하나를 수행하여 상기 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 방법
7 7
청구항 3에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 정제 대상 데이터에 서로 다른 데이터 유형의 데이터가 포함된 경우, 상기 정제 대상 데이터를 상기 서로 다른 데이터 유형 중 하나의 데이터 유형으로 데이터 유형이 통일되도록 상기 정제 대상 데이터를 변환하는 단계; 및상기 하나의 데이터 유형에 대응하는 사전 정의된 분석 방법을 이용하여 상기 변환된 정제 대상 데이터를 정제하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법
8 8
정제 대상 데이터를 기 설정된 데이터 복수의 데이터 유형 중 하나 이상의 데이터 유형으로 분류하는 분류부;상기 하나 이상의 데이터 유형 각각에 대응하는 사전 정의된 분석 방법을 이용하여 상기 정제 대상 데이터에 대한 정제를 수행하는 정제부; 및상기 정제 대상 데이터에 대한 정제를 통해 생성된 정제된 데이터를 저장 또는 전송하는 처리부를 포함하는, 데이터 분석 장치
9 9
청구항 8에 있어서,데이터 소스로부터 원본 데이터를 수집하는 수집부; 및상기 원본 데이터의 크기에 기초하여 상기 원본 데이터를 상기 정제 대상 데이터 또는 전송 대상 데이터로 결정하는 결정부를 더 포함하는, 데이터 분석 장치
10 10
청구항 8에 있어서,상기 복수의 데이터 유형은,범주형 데이터, 수치형 데이터 및 이미지형 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 분석 장치
11 11
청구항 10항에 있어서,상기 정제부는, 상기 정제 대상 데이터가 상기 범주형 데이터로 분류된 경우, 상기 정제된 데이터가 사전 설정된 범위를 만족하도록 상기 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 장치
12 12
청구항 10에 있어서,상기 정제부는,상기 정제 대상 데이터가 상기 수치형 데이터로 분류된 경우, 상기 정제 대상 데이터에 포함된 데이터 간의 상관관계에 기초하여 상기 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 장치
13 13
청구항 10에 있어서,상기 정제부는,상기 정제 대상 데이터가 상기 이미지형 데이터로 분류된 경우, 상기 정제 대상 데이터에 포함된 이미지의 일부에 대한 삭제, 추출 및 해상도 변경 중 적어도 하나를 수행하여 상기 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 장치
14 14
청구항 10에 있어서,상기 정제부는,상기 정제 대상 데이터에 서로 다른 데이터 유형의 데이터가 포함된 경우, 상기 정제 대상 데이터를 상기 서로 다른 데이터 유형 중 하나의 데이터 유형으로 데이터 유형이 통일되도록 상기 정제 대상 데이터를 변환하고, 상기 하나의 데이터 유형에 대응하는 사전 정의된 분석 방법을 이용하여 상기 변환된 정제 대상 데이터를 정제하는, 데이터 분석 장치
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
1 산업통상자원부 한국산업기술시험원 창의산업기술개발기반구축(R&D) 디지털 헬스케어 소프트웨어 시험평가센터 구축