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센서 네트워크에서 수집한 사용자 정보를 이용하여 다음 상황을 예측하는 방법

  • 기술번호 : KST2014035434
  • 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 센서 네트워크에서 수집한 사용자 정보에 기초하여 다음 상황을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 제한된 에너지와 한정된 프로세스로 동작하는 센서로부터 사용자 정보를 실시간으로 수신하는 대신 소정 주기 간격으로 수신하며, 수신하지 못한 사용자 정보가 존재하는 경우에도 사용자의 다음 상황을 패턴 추론 방식으로 예측할 수 있는 사용자의 상황 예측 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 사용자 상황 예측 방법은 센서 네트워크를 이용하여 사용자 정보를 수집하는 상황 기반 추천 서비스에서 센서 노드를 통해 일정 시간 간격으로 사용자 정보를 수집하고 수집한 사용자 정보를 송신하도록 함으로써, 소비 에너지를 줄일 수 있다. 또한 본 발명에 따른 사용자 상황 예측 방법은 수집하지 못한 사용자 정보가 존재하는 경우에도 예측 결과를 0으로 설정하여 사용자의 다음 상황을 패턴 추론 방식으로 예측함으로써, 환경상 요인 또는 기술상 요인에 의하여 일시적으로 사용자 정보를 수신하지 못하는 경우에도 사용자의 다음 상황을 예측할 수 있다. 상황 예측, 센서 네트워크, 에너지 고갈, 상황 추천 서비스, 패턴 추론
Int. CL G06Q 50/10D0 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01)
CPC G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01)
출원번호/일자 1020090052951 (2009.06.15)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1066340-0000 (2011.09.14)
공개번호/일자 10-2010-0134358 (2010.12.23) 문서열기
공고번호/일자 (20110920) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.06.15)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권오병 대한민국 서울특별시 강남구
2 이연님 대한민국 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 서재승 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***-*(논현동) ***호(스카이국제특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.06.15 수리 (Accepted) 1-1-2009-0360512-22
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2010.08.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.09.14 수리 (Accepted) 9-1-2010-0059048-32
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.02.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0080500-90
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.04.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0271893-95
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.04.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0271894-30
7 등록결정서
Decision to grant		 2011.09.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0496978-89
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드로부터 감지한 사용자 정보를 이용하여 사용자의 다음 상황을 예측하는 방법에 있어서, (a) 상기 센서 노드로부터 소정 시간 간격으로 사용자 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 센서 노드로부터 수신하지 못한 사용자 정보가 존재하는지 판단하는 단계; (c) 상기 판단 결과에 기초하여 상기 센서 노드로부터 수신하지 못한 사용자 정보 각각에 대한 예측 결과, 상기 센서 노드로부터 소정 시간 간격으로 수신한 사용자 정보 각각에 대한 예측 결과 또는 사용자 데이터베이스에 기저장된 사용자 정보 각각에 대한 예측 결과를 추론하는 단계; (d) 상기 추론한 예측 결과의 조합으로부터 사용자의 다음 상황을 예측하는데 사용되는 예측 패턴을 생성하는 단계; (e) 패턴 데이터베이스에 저장되어 있는 정답 패턴 또는 오답 패턴 중 상기 예측 패턴과 매칭되는 패턴을 검색하는 단계; 및 (f) 상기 검색한 패턴의 결과값에 기초하여 사용자의 다음 상황을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 수신한 사용자 정보 또는 상기 사용자 데이터베이스에 기저장된 사용자 정보를 각각 개별 규칙에 적용하여 상기 수신한 사용자 정보 또는 상기 기저장된 사용자 정보 각각에 대한 예측 결과를 추론하는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 수신하지 못한 사용자 정보 각각에 대한 예측 결과의 값은 0으로 추론하는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 센서 노드로부터 아래의 수학식(1)에 따라 소정 시간 간격으로 사용자 정보를 수신하며, [수학식 1] Rn - Rn-1 ≥ TH2 (n은 자연수) 여기서 Rn은 n번째 사용자 정보를 수신한 시각이고, Rn-1은 n-1번째 사용자 정보를 수신한 시각인 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
5 5
제 3 항에 있어서, 상기 정답 패턴은 테스트 데이터베이스에서 저장되어 있는 다수의 상황정보를 개별 규칙에 적용하여 테스트 패턴을 생성하는 단계; 상기 테스트 패턴 중 테스트 결과에 일치하는 적어도 1개의 패턴 값이 존재하는 경우, 상기 테스트 패턴을 정답 패턴으로 판단하고 상기 일치하는 패턴 값을 제외한 다른 패턴 값을 0으로 설정하는 단계; 상기 판단한 정답 패턴이 기저장된 정답 패턴과 동일한지 비교하여, 기저장된 정답 패턴과 동일한 경우 상기 기저장된 정답 패턴의 빈도수를 증가시키는 단계; 및 상기 판단한 정답 패턴의 빈도수가 제1 임계값을 초과하는 경우, 상기 판단한 정답 패턴을 패턴 데이터베이스에 정답 패턴으로 등록하는 단계를 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 판단한 정답 패턴이 기저장된 정답 패턴의 테스트 결과와 일치하지 않는 경우, 상기 기저장된 정답 패턴의 빈도수를 감소시키는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
7 7
제 5 항에 있어서, 상기 오답 패턴은 테스트 데이터베이스에서 저장되어 있는 다수의 상황정보를 개별 규칙에 적용하여 테스트 패턴을 생성하는 단계; 상기 테스트 패턴 중 테스트 결과에 일치하는 적어도 1개의 패턴 값이 존재하지 않은 경우, 상기 테스트 패턴을 오답 패턴으로 판단하는 단계; 상기 판단한 오답 패턴이 기저장된 오답 패턴과 동일한지 비교하여, 기저장된 오답 패턴과 동일한 경우 상기 기저장된 오답 패턴의 빈도수를 증가시키는 단계; 및 상기 판단한 오답 패턴의 빈도수가 제2 임계값을 초과하는 경우, 상기 판단한 오답 패턴을 패턴 데이터베이스에 오답 패턴으로 등록하는 단계를 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
8 8
제 7 항에 있어서, 상기 예측 패턴의 결과 값을 계산하는 단계는 상기 패턴 데이터베이스에 등록되어 있는 정답 패턴 중 상기 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴을 검색한 경우, 상기 검색한 정답 패턴 중 상기 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴이 다수개 존재하는지 판단하는 단계; 및 상기 다수개의 정답 패턴이 존재하는 경우 상기 다수 개의 정답 패턴 중 예측 패턴과 동일한 패턴 값을 가장 많이 가지는 정답 패턴을 상기 예측 패턴의 정답 패턴으로 선택하는 단계; 상기 선택한 정답 패턴의 결과 값을 상기 예측 패턴의 결과 값으로 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴이 1개 존재하는 경우, 상기 검색한 정답 패턴의 결과 값을 상기 예측 패턴의 결과 값으로 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
10 10
제 8 항에 있어서, 상기 예측 패턴의 결과 값을 계산하는 단계는 상기 패턴 데이터베이스에 등록되어 있는 정답 패턴 중 상기 예측 패턴의 패턴값과 일치하는 정답 패턴이 검색되지 않는 경우, 상기 패턴 데이터베이스에 등록되어 있는 오답 패턴 중 상기 예측 패턴과 일치하는 오답 패턴을 검색하는 단계; 및 상기 검색한 오답 패턴의 결과 값을 상기 예측 패턴의 결과 값으로 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 상황 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.