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지역 정보 검색 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015118817
  • 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 지역 정보 검색 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 지역 검색 방법은 지역 명칭을 기반으로 해당 지역과 사용자에 관련된 문서를 수집하는 문서 수집 단계, 상기 수집된 문서로부터 사용자의 해당 지역에서의 경험을 추출하는 사용자 경험 추출 단계, 상기 수집된 문서로부터 사용자의 특성을 파악하는 사용자 특성 파악 단계, 상기 사용자의 특성을 기반으로 동일한 경험을 수행하는 사람들의 집단과 공간을 군집화하는 단계, 상기 군집화된 집단과 공간으로부터 사용자의 특성 정보 및 공간의 특성 정보를 파악하는 특성 파악 단계, 상기 사용자 특성 정보 및 상기 공간 특성 정보를 기반으로 해당 지역에서의 사용자 경험 및 상기 경험이 발생하는 지역을 검색하는 지역 검색 단계를 포함한다. 지역 정보, 검색, 마이닝, 공간, 경험, 추출, 군집화, 준 지도학습.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30539(2013.01) G06F 17/30539(2013.01) G06F 17/30539(2013.01) G06F 17/30539(2013.01) G06F 17/30539(2013.01) G06F 17/30539(2013.01)
출원번호/일자 1020090119762 (2009.12.04)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1110026-0000 (2012.01.19)
공개번호/일자 10-2011-0062896 (2011.06.10) 문서열기
공고번호/일자 (20120229) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.12.04)
심사청구항수 27

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 맹성현 대한민국 대전광역시 유성구
2 정윤재 대한민국 경기도 고양시 일산동구
3 박근찬 대한민국 대전광역시 유성구
4 장관 대한민국 서울특별시 동대문구
5 장혜주 대한민국 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인세아 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 **, *동 ****호(가산동, 롯데IT캐슬)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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		 2009.12.04 수리 (Accepted) 1-1-2009-0750409-19
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.02.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2011-0026298-12
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.04.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0198950-00
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)		 2011.06.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0444661-12
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.06.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0444666-40
7 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0692826-01
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
지역 명칭을 기반으로 해당 지역과 사용자에 관련된 문서를 수집하는 문서 수집 단계;상기 수집된 문서로부터 사용자의 해당 지역에서의 경험을 추출하는 사용자 경험 추출 단계;상기 수집된 문서로부터 사용자의 특성을 파악하는 사용자 특성 파악 단계;상기 사용자의 특성을 기반으로 동일한 경험을 수행하는 사람들의 집단과 공간을 군집화하는 단계;상기 군집화된 집단과 공간으로부터 사용자의 특성 정보 및 공간의 특성 정보를 파악하는 특성 파악 단계; 및상기 사용자 특성 정보 및 상기 공간 특성 정보를 기반으로 해당 지역에서의 사용자 경험 및 상기 경험이 발생하는 지역을 검색하는 지역 검색 단계를 포함하는 지역 정보 검색 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 문서 수집 단계는, 상기 지역 명칭을 검색 키워드로 하여 검색 엔진을 통해 블로그 문서를 수집하는 것임을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 문서 수집 단계는, 상기 지역 명칭으로 검색된 블로그 문서를 작성한 저자의 다른 블로그 문서를 수집하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 사용자 경험 추출 단계는,상기 지역 명칭으로 검색된 문서에서 사용자의 행동이 표현된 문장을 추출하고, 추출된 문장을 이용하여 사용자의 경험을 추출하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 사용자 경험 추출 단계는, 상기 추출된 문장의 주체가 상기 검색된 문서의 저자인지 여부와, 상기 추출된 문장 내의 사용자 활동을 표현하는 어휘와 지역명을 식별하여, 관련된 지역/사용자 특성을 파악하는 것을 통해 지역-사용자-활동의 사용자 경험 요소를 추출하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 사용자 특성 파악 단계는,상기 수집된 문서로부터 사용자의 연령대, 성별 및 직업을 분류하여 사용자의 특성을 파악하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 군집화 단계는, 사용자의 경험 횟수를 지도 데이터(supervised data)로 하는 준 지도학습 클러스트링(semi-supervised clustering) 기법을 사용하여 군집화하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 특성 파악 단계는, 해당 지역의 사용자 군집 특성을 파악할 수 있도록 사용자 및 공간의 특성 정보를 추출하는 것임을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 특성 파악 단계는, 연관 규칙 학습(association rule learning) 방법을 사용하여 사용자 및 공간의 특성 정보를 파악하는 것임을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
10 10
제1항에 있어서,상기 지역 검색 단계는, 해당 지역의 군집화된 사용자들 각각의 경험을 검색어로 하여 경험 발생 지역을 검색하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
11 11
제1항에 있어서,상기 지역 검색 단계는, 상기 사용자 특성 정보와 경험을 검색어로 하여 경험 발생 지역을 검색하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 방법
12 12
지역과 사용자에 관련된 블로그 문서를 수집하기 위한 블로그 문서 수집부;상기 수집된 블로그 문서에서 블로그 문서 저자의 경험이 기록된 문장을 추출하고, 이를 구조화된 형태로 저장하기 위한 사용자 경험 추출부;상기 수집된 블로그 문서로부터 사용자의 특성을 추정하여 분류하기 위한 사용자 특성 추정부;상기 사용자 특성 추정부에서 추정한 사용자 특성 정보를 속성으로 하고, 상기 사용자 경험 추출부로부터 추출한 사용자 경험에 대하여 해당 경험이 발생한 지역 특성과 상기 사용자 특성을 기반으로 군집을 만들고, 해당 군집을 표현하는 특성을 추출하기 위한 지역-사용자 군집 및 특성 파악부; 및상기 사용자 특성을 포함하는 용어를 검색어로 하여 관련된 사용자 경험을 검색하거나, 해당 경험이 발생한 지역을 검색하기 위한 블로그 검색부를 포함하는 지역 정보 검색 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 블로그 문서 수집부는, 미리 설정된 초기 지역명을 검색어로 하여 블로그 검색 엔진을 통해 해당 지역에 관련된 블로그 문서와, 해당 블로그 문서를 작성한 사용자의 블로그 문서를 수집하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
14 14
제13항에 있어서,지역명을 저장하기 위한 지역명 DB(database)를 더 포함하고, 상기 블로그 검색 엔진을 통하여 수집된 블로그 문서 중에서 개체명 인식기를 통하여 지역명으로 판단된 구문을 상기 지역명 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
15 15
제12항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는, 상기 수집된 블로그 문서에서 기 구축된 사용자의 경험을 표현하는 어휘가 포함되어 있는지 여부를 판단하여 사용자의 경험을 추출하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
16 16
제12항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는, 상기 수집된 블로그 문서에서 문장 내의 동사의 시제(tense), 서법(mood), 태(voice), 상(aspect) 및 법성(modality)을 포함하는 문법적 자질을 특성으로 하여 사용자의 경험이 표현된 문장인지 여부를 문장 단위로 범주화하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
17 17
제12항에 있어서,상기 사용자 특성 추정부는, 상기 수집된 블로그 문서에서 사용된 용어와 이모티콘 사용여부를 포함하는 분류기준으로 사용자의 특성을 추정하여 분류하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
18 18
제12항에 있어서,상기 사용자 특성 추정부는, 사용자의 특성을 성별, 나이 대 및 직업군을 포함하는 특성으로 분류하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
19 19
제12항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는, 자연어처리 도구를 이용하여 특정 지역과 관련된 블로그 문서를 문장 별로 분할하고, 분할된 문장을 인간 활동 핵심어가 문장 내에 존재하는지 여부를 확인하고, 분할된 문장 내에 인간 활동 핵심어가 포함되어 있으면 해당 문장이 블로그 문서 저자의 경험인지 여부를 확인하고, 저자의 경험으로 분류된 문장에 대해 자연어 처리 도구를 이용하여 사용자의 경험요소를 추출하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
20 20
제19항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는 인간 활동 핵심어가 저장된 인간 활동 핵심어 사전을 더 포함하고, 상기 사용자 경험 추출부는 상기 인간 활동 핵심어 사전에 등록된 인간 활동 핵심어를 이용하여 상기 인간 활동 핵심어가 문장 내에 존재하는지 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
21 21
제19항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는 저자 관련 여부 핵심어가 저장된 저자 관련 여부 핵심어 사전을 더 포함하고, 상기 사용자 경험 추출부는 상기 저자 관련 여부 핵심어 사전에 등록된 저자 관련 여부 핵심어를 이용하여 해당 문장이 블로그 문서 저자의 경험인지 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
22 22
제19항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는 상기 사용자 경험 요소를 저장하기 위한 사용자 경험 DB를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
23 23
제19항에 있어서,상기 사용자 경험 추출부는, 인간 활동 핵심어의 존재 여부 및 문법적 자질을 기반으로 기계학습 방법을 사용한 의사 결정 트리 분류기를 통해 상기 문장이 특정 지역에서의 사용자 경험을 표현하고 있는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
24 24
제12항에 있어서,상기 사용자 특성 추정부는, 상기 수집된 블로그 문서에 존재하는 모든 용어에 대하여 발생 빈도수를 추출하고, 추출된 발생 빈도수를 정규화하고, 정규화된 발생 빈도수를 나이브 베이스(Naive Bayes) 학습 방법에 의해 사용자의 특성을 분류하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
25 25
제12항에 있어서,상기 지역-사용자 군집 및 특성 파악부는, 상기 사용자 경험 중에서 특정 활동을 설정하고, 설정된 특정 활동에 관련된 사용자 경험을 선택하고, 선택된 사용자 경험에 저장된 속성을 추출하여 이를 짝으로 하는 항목을 생성하고, 각각의 짝에 대한 해당행위의 빈도수를 지도 데이터(supervised data)로 하는 준 지도학습 클러스터링(semi-supervised clustering) 방법을 사용하여 군집을 형성하고, 상기 군집 내의 각 항목으로 표현되는 군집의 특성을 파악하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
26 26
제25항에 있어서,상기 지역-사용자 군집 및 특성 파악부는 상기 군집 특성을 저장하기 위한 활동 DB를 더 포함하는 것을 특징을 하는 지역 정보 검색 장치
27 27
제25항에 있어서,연관 규칙 학습(association rule learning) 방법 중 아프리오리(apriori) 알고리즘을 이용하여 군집의 특성을 파악하는 것을 특징으로 하는 지역 정보 검색 장치
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