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유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리생성 방법

  • 기술번호 : KST2015081366
  • 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 유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리 생성 방법에 관한 것이다.센서들로부터 수집된 아날로그 데이터(하위 데이터 컨텍스트)를 양자화하여 디지털 데이터(상위 데이터 컨텍스트)로 변환하고, 변환된 디지털 데이터를 토대로 데이터 이벤트 집합을 정의한 후 이를 바탕으로 의사 결정 트리를 구성한다. 이때 의사 결정 트리를 구성하기 위한 데이터 형태를 확장된 방식으로 표현한다.따라서, 의사 결정 트리를 구성하기 위한 데이터 형식을 확장된 방식으로 표현하여 효과적인 의사 결정 트리를 형성할 수 있으며, 데이터 이벤트 집합을 표현하는 방법과 의사 결정 트리를 형성하는데 필요한 척도를 새로 정의할 수 있다. 따라서, 새로운 센서의 추가, 즉 새로운 속성이 추가되었을 때 유동적으로 의사 결정 트리를 갱신할 수 있다.유비쿼터스, 추론 엔진, 의사 결정 트리
Int. CL G06Q 30/02D0 (.)
CPC G06F 17/10(2013.01) G06F 17/10(2013.01)
출원번호/일자 1020060043480 (2006.05.15)
출원인 한국전자통신연구원, 충남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-0784966-0000 (2007.12.05)
공개번호/일자 10-2007-0061083 (2007.06.13) 문서열기
공고번호/일자 (20071211) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020050120824   |   2005.12.09
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.05.15)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배정숙 대한민국 대전광역시 서구
2 김경숙 대한민국 대전광역시 유성구
3 신경철 대한민국 대전광역시 유성구
4 이원돈 대한민국 대전광역시 유성구
5 김동희 대한민국 광주광역시 광산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.05.15 수리 (Accepted) 1-1-2006-0337442-81
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.08.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0454141-91
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2007.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0757041-50
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2007.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2007-0757039-68
5 등록결정서
Decision to grant		 2007.11.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0621102-94
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.04.23 수리 (Accepted) 4-1-2008-5063922-46
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.01.21 수리 (Accepted) 4-1-2009-5014069-12
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.03.18 수리 (Accepted) 4-1-2009-5050645-34
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.05.31 수리 (Accepted) 4-1-2011-5108981-12
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.12.26 수리 (Accepted) 4-1-2013-5174286-48
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.09.01 수리 (Accepted) 4-1-2015-5116888-44
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.09.01 수리 (Accepted) 4-1-2015-5116889-90
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다수의 센서가 위치하는 유비쿼터스 환경에서, 추론 엔진을 이용하여 의사 결정 트리를 형성하는 방법에 있어서,(a) 적어도 하나 이상의 센서들로부터 수집된 정보--여기서 정보는 미리 생성되어 있는 의사 결정 트리를 구성하는 데이터 이벤트 집합과 상이함--를 토대로, 데이터 이벤트 집합들에 대한 데이터 테이블을 생성하는 단계;(b) 상기 데이터 이벤트 집합에 대한 가중치를 설정하고, 설정된 가중치를 토대로 엔트로피--여기서 엔트로피는 상기 센서로부터 수집된 다수의 정보를 각각의 클래스로 분리하여 속성을 선택하기 위한 척도임--를 계산하는 단계; 및(c) 상기 계산된 엔트로피를 토대로 상기 수집된 정보에 대한 의사 결정 트리를 형성하는 단계를 포함하는 의사 결정 트리 형성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (b) 단계에서 상기 가중치는,상기 데이터 테이블을 구성하고 있는 다수의 데이터 이벤트--여기서 다수의 데이터 이벤트는 가중치를 1로 가정함--에 대하여, 상기 센서로부터 수집된 데이터가 상기 가중치 1로 설정된 데이터 이벤트와 비교하여 어느정도 중요한지를 나타내는 의사 결정 트리 형성 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 (b) 단계에서 상기 엔트로피는,속성 A--여기서 속성 A라 함은, 상기 센서로부터 수집된 정보를 구분하기 위한 구분자임--의 Gain 값을 속성 A의 분할 정보 값으로 나누어 출력된 값인 의사 결정 트리 형성 방법
4 4
제3항에 있어서, 속성 A의 Gain은,전체 집합 T--여기서 전체 집합은 상기 센서로부터 수집된 모든 정보를 포함함--의 정보 값과 전체 집합 T에 속한 속성 A의 정보 값의 차이 값인 의사 결정 트리 형성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 전체 집합 T의 정보 값은,상기 전체 집합 T에 속한 클래스에 포함되어 있는 샘플의 개수를 가중치 1을 갖는 이벤트의 개수로 나눈 값(freq(Ci, T)/|T|)과 상기 freq(Ci, T)/|T| 값에 로그 값을 취한 값을 곱한 뒤 모두 더하여 출력된 값인 의사 결정 트리 형성 방법
6 6
제4항에 있어서,상기 전체 집합 T에 속한 속성 A의 정보 값은,상기 전체 집합 T에 속한 속성에 포함된 다수의 이벤트 값을 나타낸 속성 이벤트 값을 전체 집합 T로 나눈 후, 상기 전체 집합 T에 속한 속성에 포함된 다수의 이벤트 값을 나타낸 속성 이벤트에 대한 정보를 곱한 값을 모두 더하여 출력된 값인 의사 결정 트리 형성 방법
7 7
제3항에 있어서,상기 속성 A의 분할 정보 값은,상기 전체 집합 T 중에서 단일 속성 A에 대해 임의의 결과 값을 가지는 부분 집합의 개수를 상기 가중치 1을 가지는 이벤트의 개수로 나눈 값(|TAj|/|T|)과, 상기 |TAj|/|T| 값의 로그 값을 곱한 뒤 모두 더하여 출력된 값인 의사 결정 트리 형성 방법
8 8
제3항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,임의의 이벤트의 클래스에 속한 정도를 나타낸 클래스 소속값(Ck(m));상기 속성 A의 결과를 나타내는 결과 소속값(OAn(m));상기 전체 집합 T에서 이벤트의 개수를 나타내는 이벤트 값(p);상기 전체 집합 T에 속한 클래스에 포함된 샘플의 개수를 나타내는 샘플 개수 값(freq(Ci, T)); 및상기 전체 집합 T에 속한 속성 A에 포함된 다수의 이벤트 값을 나타낸 속성 이벤트 값(|TAj|)을 포함하는 의사 결정 트리 형성 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 결과 소속값은,다수의 결과 소속값을 모두 더한 값은 1인 의사 결정 트리 형성 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 샘플 개수 값은,상기 가중치와 클래스를 곱한 값을 모두 더하여 출력된 값인 의사 결정 트리 형성 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 속성 이벤트 값은,상기 가중치와 상기 전체 집합 T에 속한 속성 A에 포함된 이벤트의 결과 소속 값을 곱한 뒤 모두 더하여 출력된 값인 의사 결정 트리 형성 방법
12 12
제3항에 있어서,상기 전체 집합 T 중에서 단일 속성 A에 대한 출력 값을 가지는 부분 집합 값(TAj); 및상기 가중치 1을 가지는 전체 샘플들의 개수인 샘플 개수(|T|)를 더 포함하는 의사 결정 트리 형성 방법
13 13
다수의 센서가 위치하는 유비쿼터스 환경에서, 추론 엔진을 이용하여 의사 결정 트리를 갱신한 후 생성하는 방법에 있어서,(a) 적어도 하나 이상의 제1 센서들로부터 수집된 데이터들의 속성을 토대로 제1 의사 결정 트리가 형성되어 있는 상태에서, 적어도 하나 이상의 제2 센서들로부터 데이터--여기서 데이터는 상기 제1 의사 결정 트리를 형성하는 데이터들과 상이함--를 수집하는 단계;(b) 상기 제2 센서들로부터 수집된 데이터로부터 새로운 속성이 발생되면, 상기 새로운 속성에 대하여 가중치를 설정하는 단계;(c) 상기 가중치가 설정된 새로운 속성을 포함하는 상기 제2 센서들로부터 수집된 데이터들에 대한 데이터 테이블을 생성하는 단계;(d) 상기 생성된 데이터 테이블과 상기 제1 의사 결정 트리에 대한 데이터 테이블을 토대로 최종 데이터 테이블을 생성하는 단계; 및(e) 상기 최종 데이터 테이블을 토대로 상기 제1 및 제2 센서로부터 수집된 데이터들에 대한 제2 의사 결정 트리를 생성하는 단계를 포함하는 의사 결정 트리 형성 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 제1 의사 결정 트리에 대한 데이터 테이블이 존재하지 않는 경우 상기 (d) 단계는,상기 제1 의사 결정 트리를 토대로 제1 데이터 테이블을 생성하는 단계; 및상기 제2 센서들로부터 수집된 데이터들에 대해 생성된 데이터 테이블과 상기 제1 데이터 테이블을 토대로 최종 데이터 테이블을 생성하는 단계를 포함하는 의사 결정 트리 형성 방법
15 15
제13항에 있어서,상기 최종 데이터 테이블의 데이터 엔트리--여기서 데이터 엔트리는 상기 센서를 통해 수집된 데이터의 속성에 대한 결과 값임--는 확률적 개념을 가진 0 이상 1 이하의 값으로 형성되는 의사 결정 트리 형성 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US07685087 US 미국 FAMILY
2 US20070136223 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2007136223 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US7685087 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.