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강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법 및 이를 지원하는 학습 지원 장치

  • 기술번호 : KST2023005451
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 사용자 단말과 관련한 외부 데이터 및 상기 외부 데이터에 대한 사용자의 선호도 질의에 대한 사용자의 대응 정보에 해당하는 사용자 데이터를 수집하는 단계, 상기 외부 데이터 및 상기 사용자 데이터를 저장하는 단계, 상기 사용자 데이터 및 상기 외부 데이터를 기반으로 상기 외부 데이터에 대한 상기 사용자 선호도에 대한 강화 학습을 수행하는 단계, 사전 정의된 스테이트 별 상기 외부 데이터 및 상기 사용자 데이터의 수집과 저장 및 이를 기반으로 한 강화 학습을 수행하면서 상기 사전 정의된 스테이트가 종료되는지 확인하는 단계, 상기 사전 정의된 전체 스테이트가 종료되면 상기 사용자 선호도에 대한 강화 학습을 종료하는 단계를 포함하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법 및 이를 지원하는 학습 지원 장치를 개시한다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06Q 30/02 (2023.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06F 16/9035 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/10(2013.01) G06Q 30/0207(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06F 16/9035(2013.01)
출원번호/일자 1020220016192 (2022.02.08)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0119886 (2023.08.16) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.08)
심사청구항수 10

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 최성곤 충청북도 청주시 흥덕구
2 최원석 대전광역시 서구
3 박용희 충청북도 청주시 서원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

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
2022.02.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0139868-70
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번호 청구항
1 1
사용자 선호도 강화 학습 방법에 있어서,사용자 단말과 관련한 외부 데이터 및 상기 외부 데이터에 대한 사용자의 선호도 질의에 대한 사용자의 대응 정보에 해당하는 사용자 데이터를 수집하는 단계;상기 외부 데이터 및 상기 사용자 데이터를 저장하는 단계;상기 사용자 데이터 및 상기 외부 데이터를 기반으로 상기 외부 데이터에 대한 상기 사용자 선호도에 대한 강화 학습을 수행하는 단계;사전 정의된 스테이트 별 상기 외부 데이터 및 상기 사용자 데이터의 수집과 저장 및 이를 기반으로 한 강화 학습을 수행하면서 상기 사전 정의된 스테이트가 종료되는지 확인하는 단계;상기 사전 정의된 전체 스테이트가 종료되면 상기 사용자 선호도에 대한 강화 학습을 종료하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 사용자 선호에 대한 강화 학습 종료를 통해 획득한 사용자 선호도를 기반으로 상기 사용자 단말의 사용자가 필요로 할 유용 정보 또는 아이템 정보를 수집하는 단계;상기 수집된 유용 정보 또는 아이템 정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 제공하는 단계는상기 사용자 단말의 지정된 어플리케이션이 실행되는 동안 상기 유용 정보 또는 아이템 정보 중 적어도 일부를 상기 사용자 단말을 통해 출력되도록 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 사용자 데이터를 수집하는 단계는상기 사용자 단말의 위치 또는 상기 사용자 단말의 사용자 정보를 토대로 관심사 정보를 수집하는 단계;상기 관심사 정보의 적어도 일부에 대한 상기 사용자 선호도 질의를 생성하여 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;상기 사용자 질의에 대한 상기 사용자 대응 정보를 사용자 데이터로서 수집하는 단계;를 포함하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 사용자 대응 정보는상기 사용자 선호도 질의에 대한 보류, 선호, 비선호, 무응답 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 사용자 대응 정보에 따라 상기 사용자 단말에 차등 보상을 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 강화 학습 기반의 사용자 선호도 학습 방법
7 7
사용자 단말과 통신 채널을 형성하는 통신 회로;상기 사용자 단말과 송수신되는 데이터를 저장하는 메모리;상기 통신 회로 및 상기 메모리와 기능적으로 연결된 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는관련한 외부 데이터 및 상기 외부 데이터에 대한 사용자의 선호도 질의에 대한 사용자의 대응 정보에 해당하는 사용자 데이터를 수집하고,상기 외부 데이터 및 상기 사용자 데이터를 상기 메모리에 저장하고,상기 사용자 데이터 및 상기 외부 데이터를 기반으로 상기 외부 데이터에 대한 상기 사용자 선호도에 대한 강화 학습을 수행하되, 사전 정의된 스테이트 별 상기 외부 데이터 및 상기 사용자 데이터의 수집과 저장 및 이를 기반으로 한 강화 학습을 수행하면서 상기 사전 정의된 스테이트가 종료될 때까지 상기 강화 학습을 수행하고 상기 사전 정의된 스테이트가 종료되면 상기 사용자 선호도에 대한 강화 학습을 종료하도록 설정된 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 강화 학습을 지원하는 학습 지원 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 프로세서는상기 사용자 선호에 대한 강화 학습 종료를 통해 획득한 사용자 선호도를 기반으로 상기 사용자 단말의 사용자가 필요로 할 유용 정보 또는 아이템 정보를 수집하고, 상기 수집된 유용 정보 또는 아이템 정보를 상기 사용자 단말에 제공하도록 설정된 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 강화 학습을 지원하는 학습 지원 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 프로세서는상기 사용자 단말의 위치 또는 상기 사용자 단말의 사용자 정보를 토대로 관심사 정보를 수집하고, 상기 관심사 정보의 적어도 일부에 대한 상기 사용자 선호도 질의를 생성하여 상기 사용자 단말에 제공한 후, 상기 사용자 질의에 대한 상기 사용자 대응 정보를 사용자 데이터로서 수집하도록 설정된 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 강화 학습을 지원하는 학습 지원 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 사용자 대응 정보에 따라 상기 사용자 단말에 차등 보상을 제공하도록 설정된 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 강화 학습을 지원하는 학습 지원 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 충북대학교 산학협력단 대학중점연구소지원사업 신재생 에너지를 활용한 자율주행용 데이터 네트워킹 AI 엔진/부품 기술개발