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단일 차원 군집 분석의 분산처리를 이용한 대용량 데이터의 군집 분석 시스템, 방법 및 이를 위한 기록 매체

  • 기술번호 : KST2014047110
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 단일 차원 군집 분석의 분산처리를 이용한 대용량 데이터의 군집 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 단일 차원 군집 분석의 분산처리를 이용한 대용량 데이터의 군집 분석 시스템에 있어서, 상기 시스템은 대용량 데이터를 입력하는 입력기, 상기 대용량 데이터에 대해 단일 차원 군집 분석을 수행하여 분석되는 표본별 군집 벡터를 입력으로하여 군집 지수 행렬을 추출하고, 상기 군집 지수 행렬로부터 군집을 추출하는 군집 분석기, 상기의 단일 차원 군집 분석기가 병렬적으로 동작을 수행할 수 있도록 하는 분산 컴퓨팅 시스템, 상기 군집의 하부 군집을 추출하고, 추출된 상기 하부 군집이 의미있는 하부 군집인지 판별하는 하부 군집 분석기, 상기 군집 분석기의 군집 분석 결과를 저장하는 군집 분석 결과 데이터베이스, 상기 하부 군집 분석기의 하부 군집 분석 결과를 저장하는 하부 군집 분석 결과 데이터베이스, 및 상기 군집 분석 결과 및 상기 하부 군집 분석 결과를 출력하는 출력기를 구비하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06F 17/18 (2006.01) G06F 15/16 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30705(2013.01) G06F 17/30705(2013.01)
출원번호/일자 1020100116420 (2010.11.22)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1182126-0000 (2012.09.06)
공개번호/일자 10-2012-0054985 (2012.05.31) 문서열기
공고번호/일자 (20120912) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.11.22)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이관수 대한민국 대전광역시 유성구
2 윤태균 대한민국 대전광역시 유성구
3 황태호 대한민국 대전광역시 유성구
4 차기훈 대한민국 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울특별시 강남구 삼성로***, *층(삼성동,고운빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.11.22 수리 (Accepted) 1-1-2010-0762305-19
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.01.05 수리 (Accepted) 1-1-2011-0005976-69
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.01.27 수리 (Accepted) 1-1-2011-0065802-29
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.07.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.08.18 수리 (Accepted) 9-1-2011-0070025-31
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.01.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0056162-87
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.03.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0220949-14
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2012-0220946-77
9 등록결정서
Decision to grant		 2012.08.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0499040-38
10 [일부 청구항 포기]취하(포기)서
[Abandonment of Partial Claims] Request for Withdrawal (Abandonment)		 2012.09.06 수리 (Accepted) 2-1-2012-0435095-93
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
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번호 청구항
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입력기, 군집 분석기, 분산 컴퓨팅 시스템, 하부 군집 분석기, 군집 분석 결과 데이터베이스, 하부 군집 분석 결과 데이터베이스 및 출력기를 구비하는 군집 분석 시스템의 대용량 데이터의 군집 분석 방법에 있어서, 상기 군집 분석 방법은상기 입력기를 통해 대용량 데이터를 인가받는 단계; 상기 대용량 데이터에 대해 상기 군집 분석기가 단일 차원 군집 분석을 수행하여 분석된 표본별 군집 벡터를 입력으로 하여 군집 지수 행렬을 추출하고, 상기 군집 지수 행렬로부터 군집을 추출하는 단계;상기의 단일 차원 군집 분석기가 병렬적으로 동작을 수행할 수 있도록 상기 분산 컴퓨팅 시스템이 제어하는 단계; 상기 하부 군집 분석기가 상기 군집의 하부 군집을 추출하고, 추출된 상기 하부 군집이 의미있는 하부 군집인지 판별하는 단계; 상기 군집 분석기의 군집 분석 결과를 상기 군집 분석 결과 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 하부 군집 분석기의 상기 하부 군집 분석 결과를 상기 하부 군집 분석 결과 데이터베이스에 저장하는 단계; 및상기의 군집 분석 결과 및 상기 하부 군집 분석 결과를 상기 출력기로 출력하는 단계를 구비하며, 상기 군집을 추출하는 단계는상기 대용량 데이터를 단일 차원의 각 표본별 데이터로 분해하는 단계;분해된 상기 표본별 데이터를 대상으로 상기 단일 차원 군집 분석을 수행하여 표본별 최적 군집 개수를 결정하고 상기 군집 벡터를 생성하는 단계;생성된 상기 군집 벡터를 표본별 군집 타당도를 기준으로 표본 순서를 재배열하여 군집 지수 행렬을 생성하는 단계;상기 군집 지수 행렬을 표본별 군집 지수를 기준으로 객체를 재정렬하는 단계;재정렬된 상기 군집 지수 행렬을 대상으로 인접 객체 간 군집 지수 패턴의 차이를 측정하는 단계;상기 군집 지수 패턴의 차이 중 지정된 조건에 부합하는 차이를 이용하여 군집들을 추출하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
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제 4항에 있어서, 상기 차이를 이용하여 군집들을 추출하는 단계는상기 지정된 조건에 부합하는 상기 군집이 추가로 추출되지 않으면 상기 군집 추출을 종료하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
7 7
청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
8 8
제 4항에 있어서, 상기 군집의 하부 군집을 추출하고, 추출된 상기 하부 군집이 의미있는 하부 군집인지 판별하는 단계는상기 군집을 추출하는 단계를 반복하여 하부 군집을 추출하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
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제 4항에 있어서, 상기 군집 벡터를 생성하는 단계는지정된 범위 안의 군집 개수로 각 표본별 군집 분석을 수행하는 단계;각 군집 개수별로 생성된 상기 군집을 대상으로 상기 군집 타당도를 측정하는 단계;상기 군집 타당도를 이용하여 각 표본별 최적 군집 및 군집 개수를 추출하는 단계; 및각 최적 군집별 동일 군집 내 속성 값의 크기를 이용하여 군집을 재표지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
10 10
제 9항에 있어서, 상기 군집 타당도는수학식(여기서, s''(i)는 객체 i의 군집 타당도 값, b''(i)는 단일 차원 상에서 객체 i가 속하지 않은 타 군집 중 가장 인접한 군집의 중심값, a''(i)는 단일 차원 상에서 객체 i가 속한 군집의 중심값, max(a''(i), b''(i))는 a''(i)와 b''(i) 중 큰 값)에 의해 개별 객체의 상기 군집 타당도를 측정하고, 상기 군집 내 객체의 개별 군집 타당도를 평균하여 계산하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
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제 4항에 있어서, 상기 단일 차원 군집 분석은 K-평균 군집 분석을 사용하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
12 12
제 9항에 있어서, 상기 군집 지수 행렬을 생성하는 단계는전체 표본을 대상으로 계산된 상기 군집 타당도가 가장 큰 표본을 기준 표본으로 선택하는 단계; 및상기 추출된 각 표본별 단일 차원 군집 벡터를 상기 계산된 군집 타당도의 내림차순으로 선택하여 수평으로 재결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
13 13
제 12항에 있어서, 추출된 상기 기준 표본부터 객체별 상기 군집 지수 행렬의 최우측에 위치한 표본까지 순차적으로 정렬 기준 표본을 선택하는 단계; 및선택된 상기 정렬 기준 표본의 상기 군집 지수가 오름차순이 되도록 상기 정렬 기준 표본의 객체 순서를 재정렬하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
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제 13항에 있어서, 상기 재결합하는 단계는상기 정렬 기준 표본의 왼쪽에 위치한 표본들의 객체 정렬에는 영향을 미치지 않고 정렬 기준 표본과 표본 우측에 위치한 표본들의 객체 정렬에만 영향을 미치도록 정렬하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
15 15
제 12항에 있어서, 상기 객체 간 군집 지수 패턴의 차이를 측정하는 단계는상기 재결합하는 단계에서 재정렬된 군집 지수 행렬을 대상으로 최상단에 위치한 객체부터 최하단-1번째에 위치한 객체까지 인접 객체 간 속성 값 변화 양상의 차이를 측정하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
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제 15항에 있어서, 상기 인접 객체 간 속성 값 변화 양상의 차이는수학식(여기서, om,om+1은 객체 간 속성 값 변화 양상의 차이를 측정하고자 하는 인접 객체의 쌍, om,i는 표본 i에서 m번째 객체의 가중 평균된 속성 값, Cm,i는 m번째 객체의 표본 i에서의 군집 지수 값, s''(i)는 표본 i의 군집타당도 값, ki는 표본 i에서의 군집 개수, N는 총 객체의 개수)에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
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제 15항에 있어서, 상기 군집들을 추출하는 단계는상기 측정한 인접 객체 간 속성 값 변화 양상의 차이가 큰 지점부터 순차적으로 새로운 군집이 추출되는 지점으로 정하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
18 18
제 15항에 있어서, 상기 군집들을 추출하는 단계조건Hi+1003e#Hi(여기서, i는 추출된 군집의 수, i+1는 군집이 추가 추출되었을 때의 군집의 수, Hi는 현재 추출된 군집 내에서 동일 군집간 속성 값 유사도의 평균값, Hi+1은 군집이 추가 추출되었을 때의 동일 군집간 속성 값 유사도의 평균값)을 만족하는 군집을 추가 추출하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
19 19
제 18항에 있어서, 상기 동일 군집간 속성 값 유사도는피어슨 상관계수를 사용하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터의 군집 분석 방법
20 20
청구항 20은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 한국연구재단 선도연구센터육성사업 시스템 바이오 정보의학 연구센터