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(a) 한 점에서 시작했을 때 세대별로 같은 분포를 가지는 규칙끼리 그룹화하는 단계;(b) 모든 세대에서 같은 분포를 가지는 그룹으로 분류하는 단계; (c) 유사한 분포를 가지는 규칙끼리 그룹으로 분류하는 단계; 및,(d) 셀룰러 오토마타(Cellular automata) 알고리즘을 적용시키는 단계;를 포함하는 외래생물 확산 예측 방법으로서,상기 (d) 단계는,(가) 초기값으로 1000개 이하의 점을 가지는 행렬을 만드는 단계;(나) 회귀분석을 기반으로 하는 모델로 확률 분포에 맞춰 목적하는 제 1 세대 후, 및 제 2 세대 후의 데이터를 만드는 단계;(다) 짝수 규칙에 따라 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(라) 규칙을 학습시키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
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제 1항에 있어서,상기 (a)단계 이후에, (가) 홀수 규칙을 제거하는 단계; 및,(나) 짝수 세대 그룹과 홀수 세대 그룹으로 분류하는 단계;를 추가로 포함하는, 외래생물 확산 예측 방법
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제 1항에 있어서,상기 (d) 단계는,(가) AxA (A는 정수) 행렬을 만드는 단계;(나) 주어진 규칙에 따라 한 세대 후 행렬을 만드는 단계;(다) 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(라) 2개 이상의 행렬로 규칙을 예측하는 학습을 시키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 (나) 단계에서의 회귀분석을 기반으로 하는 모델은 Maxent(Maximum Entropy Model)인 것인, 외래생물 확산 예측 방법
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제 1항에 있어서,상기 알고리즘은 머신러닝(Machine learning)으로 훈련되는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
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제 1항에 있어서,상기 외래생물은 외국에서 들어온 생물종, 및 자연적인 서식범위를 벗어난 토착종을 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
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(a) 한 점에서 시작했을 때 세대별로 같은 분포를 가지는 규칙끼리 그룹화하는 제 1 연산부;(b) 모든 세대에서 같은 분포를 가지는 그룹으로 분류하는 제 2 연산부; (c) 유사한 분포를 가지는 규칙끼리 그룹으로 분류하는 제 3 연산부; 및, (d) 셀룰러 오토마타(Cellular automata) 알고리즘을 적용시키는 적용부를 포함하는, 외래생물 확산 예측 장치로서,상기 적용부에서의 연산은,(가) 초기값으로 1000개 이하의 점을 가지는 행렬을 만드는 단계;(나) 회귀분석을 기반으로 하는 모델로 확률 분포에 맞춰 목적하는 제 1 세대 후, 및 제 2 세대 후의 데이터를 만드는 단계;(다) 짝수 규칙에 따라 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(라) 규칙을 학습시키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
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제 7항에 있어서,상기 제 1 연산부는, (가) 홀수 규칙을 제거하는 제거 유닛; 및,(나) 짝수 세대 그룹과 홀수 세대 그룹으로 분류하는 분류 유닛;을 포함하는, 외래생물 확산 예측 장치
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제 7항에 있어서,상기 적용부에서의 연산은,(가) AxA (A는 정수) 행렬을 만드는 단계;(나) 주어진 규칙에 따라 한 세대 후 행렬을 만드는 단계;(다) 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(라) 2개 이상의 행렬로 규칙을 예측하는 학습을 시키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
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제 7 항에 있어서,상기 (나) 단계에서의 회귀분석을 기반으로 하는 모델은 Maxent(Maximum Entropy Model)인 것인, 외래생물 확산 예측 장치
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제 7항에 있어서,상기 알고리즘은 머신러닝(Machine learning)으로 훈련되는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
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제 7항에 있어서,상기 외래생물은 외국에서 들어온 생물종, 및 자연적인 서식범위를 벗어난 토착종을 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
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