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인공지능을 이용한 경영 등급 예측 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023005974
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 임의의 기업에 대한 경영 등급을 예측할 수 있는 장치 및 그 방법에 대한 것으로서, 보다 상세하게는 비정형적인 뉴스와 정형적인 기업데이터(예를 들어, 주식회사의 공시자료(DART 사업보고서) 등)를 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 통해 종합적으로 고려하여 기업의 경영 등급을 예측할 수 있는 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 경영 등급 예측 장치는, 프로세서 및 프로세서에 연결되고, 인공지능 알고리즘, 최신 뉴스데이터, 최신 기업데이터 및 이전 경영등급정보를 저장하는 메모리를 포함하며, 메모리는 프로세서에 의해 실행 가능한, 미리 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 최신 뉴스데이터에 상응하는 최신 감성정보를 자동 추출하고, 최신 기업데이터에서 미리 설정된 최신 핵심지표를 자동 추출하며, 최신 감성정보, 최신 핵심지표 및 이전 경영등급정보를 통해 임의의 기업에 대한 경영등급을 예측하는 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다.
Int. CL G06Q 10/06 (2012.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 16/31 (2019.01.01) G06F 16/242 (2019.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 10/06375(2013.01) G06Q 10/0639(2013.01) G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/3334(2013.01) G06F 16/316(2013.01) G06F 16/243(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210190245 (2021.12.28)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0100409 (2023.07.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.28)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김종우 경기도 용인시 수지구
2 이혜림 서울특별시 성동구
3 황진호 서울특별시 성동구
4 유도열 경기도 안산시 단원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최영수 대한민국 서울 서초구 서초대로 *** (서초동) ***호(모티버스특허법률사무소)
2 윤종원 대한민국 서울 서초구 서초대로 *** (서초동) ***호(모티버스특허법률사무소)
3 정성준 대한민국 서울 서초구 서초대로 *** (서초동) ***호(모티버스특허법률사무소)

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
2021.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-1517658-44
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.08.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0024472-90
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2023.02.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0138040-07
5 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2023.04.10 수리 (Accepted) 1-1-2023-0402320-11
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2023.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2023-0505922-13
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2023.05.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0505921-78
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번호 청구항
1 1
프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 인공지능 알고리즘, 최신 뉴스데이터, 최신 기업데이터 및 이전 경영등급정보를 저장하는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,미리 학습된 상기 인공지능 알고리즘을 이용하여,상기 최신 뉴스데이터에 상응하는 최신 감성정보를 자동 추출하고, 상기 최신 기업데이터에서 미리 설정된 최신 핵심지표를 자동 추출하며,상기 최신 감성정보, 상기 최신 핵심지표 및 상기 이전 경영등급정보를 통해 임의의 기업에 대한 경영등급을 예측하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 경영등급 예측 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 제1 인공지능 알고리즘을 포함하고,상기 제1 인공지능 알고리즘은 제1 과거 뉴스데이터 중 레이블된 일부를 통해 학습된 것이며,상기 레이블된 제1 과거 뉴스데이터 중 일부는 부정적인 내용인지 여부에 대해 레이블된 것인, 경영등급 예측 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은,상기 제1 과거 뉴스데이터 중 레이블되지 않은 나머지 전부 또는 일부를 수도 레이블링(PSEUDO LABELING)하고, 수도 레이블링된 상기 제1 과거 뉴스데이터 중 나머지를 통해 재학습된 것인, 경영등급 예측 장치
4 4
제2항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 제2 인공지능 알고리즘 및 텍스트 마이닝 알고리즘을 더 포함하고,상기 제2 인공지능 알고리즘은 기업별 과거 핵심지표, 과거 감성정보 및 과거 경영등급정보를 통해 학습된 것이고,상기 과거 감성정보는 제2 과거 뉴스데이터가 입력된 상기 제1 인공지능 알고리즘에 의해 자동 생성된 것이며, 상기 과거 핵심지표는 과거 기업데이터에 포함된 정보 중 미리 설정된 지표에 상응하는 정보로서 상기 텍스트 마이닝 알고리즘에 의해 자동 추출된 것인, 경영등급 예측 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은 상기 최신 뉴스데이터에서 상기 최신 감성정보를 자동으로 추출하고, 상기 텍스트 마이닝 알고리즘은 상기 최신 기업데이터에서 상기 최신 핵심지표를 자동 추출하며,상기 제2 인공지능 알고리즘은 상기 최신 감성정보, 상기 최신 핵심지표 및 상기 이전 경영등급정보를 통해 상기 경영등급을 예측하는, 경영등급 예측 장치
6 6
미리 학습된 인공지능 알고리즘, 최신 뉴스데이터, 최신 기업데이터 및 이전 경영등급정보가 미리 저장된 경영등급 예측 장치에서 수행되는 경영 등급 예측 방법에 있어서,상기 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 최신 뉴스데이터에 상응하는 최신 감성정보를 자동 추출하는 단계;상기 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 최신 기업데이터에서 미리 설정된 최신 핵심지표를 자동 추출하는 단계; 및 상기 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 최신 감성정보, 상기 최신 핵심지표 및 상기 이전 경영등급정보를 통해 임의의 기업에 대한 경영등급을 예측하는 단계;를 포함하는, 경영등급 예측 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 제1 인공지능 알고리즘을 포함하고,상기 제1 인공지능 알고리즘은 제1 과거 뉴스데이터 중 레이블된 일부를 통해 학습된 것이며,상기 레이블된 제1 과거 뉴스데이터 중 일부는 부정적인 내용인지 여부에 대해 레이블된 것인, 경영등급 예측 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은,상기 제1 과거 뉴스데이터 중 레이블되지 않은 나머지 전부 또는 일부를 수도 레이블링(PSEUDO LABELING)하고, 수도 레이블링된 상기 제1 과거 뉴스데이터 중 나머지를 통해 재학습된 것인, 경영등급 예측 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 제2 인공지능 알고리즘 및 텍스트 마이닝 알고리즘을 더 포함하고,상기 제2 인공지능 알고리즘은 기업별 과거 핵심지표, 과거 감성정보 및 과거 경영등급정보를 통해 학습된 것이고,상기 과거 감성정보는 제2 과거 뉴스데이터가 입력된 상기 제1 인공지능 알고리즘에 의해 자동 생성된 것이며, 상기 과거 핵심지표는 과거 기업데이터에 포함된 정보 중 미리 설정된 지표에 상응하는 정보로서 상기 텍스트 마이닝 알고리즘에 의해 자동 추출된 것인, 경영등급 예측 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 최신 감성정보를 자동 추출하는 단계는,상기 제1 인공지능 알고리즘이 상기 최신 뉴스데이터에서 상기 최신 감성정보를 자동으로 추출하는 단계;를 포함하고, 상기 최신 핵심지표를 자동 추출하는 단계는,상기 텍스트 마이닝 알고리즘이 상기 최신 기업데이터에서 상기 최신 핵심지표를 자동 추출하는 단계;를 포함하며,상기 경영등급을 예측하는 단계는,상기 제2 인공지능 알고리즘이 상기 최신 감성정보, 상기 최신 핵심지표 및 상기 이전 경영등급정보를 통해 상기 경영등급을 예측하는 단계;를 포함하는, 경영등급 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.