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패턴 추론 방식으로 사용자의 상황을 예측하는 방법

  • 기술번호 : KST2014035437
  • 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 사용자의 상황 정보에 기초하여 사용자의 다음 상황을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 복수의 사용자 상황 정보를 개별 규칙에 적용하여 각 사용자 상황 정보에 따른 예측 결과를 추론하고, 추론한 예측 결과로부타 생성된 예측 패턴을 정답 패턴 또는 오답 패턴과 비교하여 패턴 매칭 방식으로 사용자의 다음 상황을 예측하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 패턴 기반의 예측 방법은 개별 규칙을 적용하여 생성한 예측 결과를 이용하여 예측 패턴을 생성하고 생성한 예측 패턴 전체를 이용하여 사용자의 상황을 예측함으로써, 정확하게 사용자의 상황을 예측할 수 있다. 또한, 사용자의 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴을 검색하지 못하는 경우 사용자 예측 패턴과 일치하는 오답 패턴를 재검색하여 사용자의 상황을 예측함으로써, 예측 패턴과 매칭되는 패턴을 검색할 확률이 높아진다. 예측, 상황 기반 서비스, 추론, 사용자 정보, 개인화, 패턴
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06N 5/04(2013.01) G06N 5/04(2013.01)
출원번호/일자 1020090040817 (2009.05.11)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1052411-0000 (2011.07.21)
공개번호/일자 10-2010-0121896 (2010.11.19) 문서열기
공고번호/일자 (20110728) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.05.11)
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

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
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		 2009.05.11 수리 (Accepted) 1-1-2009-0280971-11
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.12.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.01.15 수리 (Accepted) 9-1-2010-0005045-07
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0535048-68
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.01.24 수리 (Accepted) 1-1-2011-0055201-10
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.01.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0055199-16
7 등록결정서
Decision to grant		 2011.07.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0377157-19
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
(a) 다수의 사용자 상황 정보를 획득하는 단계: (b) 상기 획득한 다수의 사용자 상황 정보 각각을 개별 규칙 데이터베이스의 개별 규칙에 적용하여 상기 각 사용자 상황 정보에 대한 예측 결과를 추론하는 단계; (c) 상기 각 사용자 상황 정보에 대한 예측 결과의 조합으로부터 예측 패턴을 생성하는 단계; (d) 패턴 데이터베이스에 등록되어 있는 정답 패턴 또는 오답 패턴 중 상기 예측 패턴과 매칭되는 정답 패턴 또는 오답 패턴을 검색하는 단계; 및 (e) 상기 검색 결과에 기초하여 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 다수 존재하는지 판단하는 단계; 및 (f) 정답 패턴이 다수 존재하는 경우 상기 다수의 정답 패턴 중 예측 패턴과 동일한 패턴 값을 가장 많이 가지는 정답 패턴의 결과값을 사용자의 다음 상황으로 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 개별 규칙 데이터베이스는 사례 데이터베이스에서 상황 정보에 따라 발생하는 이벤트의 발생 비율을 분석하는 단계; 상기 분석한 이벤트의 발생 비율 중 가장 높은 비율을 가지는 이벤트를 상기 상황 정보에 대한 개별 규칙으로 설정하는 단계; 및 상기 설정한 개별 규칙을 개별 규칙 데이터베이스에 저장하는 단계를 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 방법
3 3
제 1 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 패턴 기반 예측 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 판단한 정답 패턴이 기저장된 정답 패턴의 테스트 결과와 일치하지 않는 경우, 상기 기저장된 정답 패턴의 빈도수를 감소시키는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 방법
5 5
제 1 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 패턴 기반 예측 방법
6 6
삭제
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴이 1개 존재하는 경우, 상기 검색한 정답 패턴의 결과 값으로 사용자의 다음 상황을 예측하는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 검색 결과에 기초하여 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 사용자의 다음 상황으로 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 예측 패턴과 일치하는 오답 패턴이 검색되지 않은 경우, 상기 예측 패턴의 예측 결과 중 사용자 상황 정보에서 가장 높은 이벤트 발생 비율로 설정된 개별 규칙으로 추론된 예측 결과로 사용자의 다음 상황을 예측하는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 방법
10 10
다수의 사용자 상황 정보를 획득하는 상황 정보 획득부; 상기 획득한 다수의 사용자 상황 정보 각각을 개별 규칙에 적용하여 상기 각 사용자 상황 정보에 대한 예측 결과를 추론하고, 상기 추론한 예측 결과의 조합으로부터 예측 패턴을 생성하는 예측 패턴 생성부; 등록되어 있는 정답 패턴 또는 오답 패턴 중 상기 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴 또는 오답 패턴이 존재하는지 검색하는 패턴 검색부; 및 상기 검색 결과에 기초하여 상기 등록되어 있는 정답 패턴 중 상기 예측 패턴과 일치하는 정답 패턴을 검색한 경우, 상기 검색한 정답 패턴 중 상기 예측 패턴과 일치하는 다수의 정답 패턴이 존재하는지 판단하고, 상기 다수의 정답 패턴 중 예측 패턴과 동일한 패턴 값을 가장 많이 가지는 정답 패턴의 결과값을 사용자의 다음 상황으로 예측하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 장치
11 11
제 10 항에 있어서, 상기 패턴 기반 예측 장치는 상기 각 사용자 상황 정보에 대한 예측 결과를 생성하는데 사용되는 개별 규칙을 등록 저장하고 있는 개별 규칙 데이터베이스; 및 상기 정답 패턴 또는 오답 패턴을 저장하고 있는 패턴 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 기반 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.