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다변량 스트림 데이터 분류 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015132339
  • 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 다변량 스트림 데이터를 사전에 정의된 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 장치는 입력된 다변량 스트림 데이터를 기호를 사용하여 하나의 문자열로 변환하는 데이터 변환부, 상기 변환된 문자열에 엔-그램(n-gram) 방법을 적용하여 n 개(n은 자연수)의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합을 생성하는 부분 문자열 생성부, 상기 생성된 부분 문자열 집합에서 상기 각 클래스에 대한 모티프(Motif)가 될 수 있는 부분 문자열을 추출하는 모티프 추출부 및 상기 추출된 모티프가 될 수 있는 부분 문자열에 기초하여 상기 다변량 스트림 데이터를 상기 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 데이터 분류부를 포함한다 스트림 데이터, 분류
Int. CL G06F 17/26 (2006.01) G06F 7/24 (2006.01) G06F 15/16 (2006.01)
CPC G06F 17/30707(2013.01) G06F 17/30707(2013.01)
출원번호/일자 1020090016855 (2009.02.27)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1064617-0000 (2011.09.06)
공개번호/일자 10-2010-0097951 (2010.09.06) 문서열기
공고번호/일자 (20110915) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.02.27)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강재우 대한민국 서울특별시 송파구
2 서성보 대한민국 충청북도 청주시 상당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2009-0123400-70
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.06.09 수리 (Accepted) 4-1-2009-5111177-32
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.10.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.11.12 수리 (Accepted) 9-1-2009-0062153-86
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2010.08.12 수리 (Accepted) 4-1-2010-5149278-93
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0574561-27
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.02.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0104656-19
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)		 2011.02.14 수리 (Accepted) 1-1-2011-0104654-17
9 등록결정서
Decision to grant		 2011.08.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0485433-61
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2014-5018243-16
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.04.22 수리 (Accepted) 4-1-2014-5049934-62
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다변량 스트림 데이터를 사전에 정의된 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 장치에 있어서, 입력된 다변량 스트림 데이터를 기호를 사용하여 하나의 문자열로 변환하는 데이터 변환부, 상기 변환된 문자열에 엔-그램(n-gram) 방법을 적용하여 n 개(n은 자연수)의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합을 생성하는 부분 문자열 생성부, 상기 생성된 부분 문자열 집합에서 상기 각 클래스에 대한 모티프(Motif)가 될 수 있는 부분 문자열을 추출하는 모티프 추출부 및 상기 추출된 부분 문자열에 기초하여 상기 다변량 스트림 데이터를 상기 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 데이터 분류부 를 포함하는 다변량 스트림 데이터 분류 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 추출된 부분 문자열들 중 임의의 2개의 상기 부분 문자열 사이의 시간 관계 정보를 생성하는 시간 정보 생성부 및 미리 설정되어 있는 시간 범위 내의 상기 시간 관계 정보가 상기 각 클래스에서 차지하는 가중치 값을 산출하는 상호 정보 생성부를 더 포함하되 상기 데이터 분류부는 상기 시간 관계 정보 및 상기 가중치 값에 기초하여 상기 다변량 스트림 데이터를 상기 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 데이터 변환부는 상기 다변량 스트림 데이터를 정규화시키고, 상기 다변량 스트림 데이터의 연속된 두 시점의 정규화된 값의 차에 대한 누적 확률 분포를 산출하고, 상기 산출된 누적 확률 분포에 기초하여 브레이크 포인트(breakpoint)를 결정하고, 상기 브레이크 포인트에 기초하여 상기 기호를 결정하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 부분 문자열 생성부는 2 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합, 3개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합, 4 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합 및 5 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합 중 하나 이상의 집합을 생성하는 다변량 스트림 데이터 분류 장치
5 5
제 3 항에 있어서, 상기 기호는 상기 다변량 스트림 데이터의 두 개의 시점 사이의 데이터의 증감 변화 정도와 연계된 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
6 6
제 3 항에 있어서, 상기 기호는 U, u, D, d 및 S를 포함하되, 상기 U는 상기 다변량 스트림 데이터의 두 시점 사이의 데이터의 급격한 상승, 상기 u는 단조로운 상승, 상기 D는 급격한 감소, 상기 d는 단조로운 감소, 상기 S는 안정화를 의미하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
7 7
제 3 항에 있어서, 상기 기호는 U, u, D, d 및 S를 포함하되, 상기 S는 상기 연속된 두 시점의 정규화된 값의 차이가 -0
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 모티프 추출부는 상기 각 클래스에 대한 상기 각 부분 문자열의 가중치를 결정하는 TFIDF(Term Frequency and Inverse Document Frequency) 값을 이용하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
9 9
제 2 항에 있어서, 상기 시간 관계 정보는 이전(before), 만남(meet), 중첩(overlap), 시작(start), 포함(during) 및 종료(finish)를 포함하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 상호 정보 생성부 상기 추출된 부분 문자열들 중 미리 설정되어 있는 시간 범위 내의 임의의 2개의 상기 부분 문자열과 상기 2개의 부분 문자열이 형성하는 상기 시간 관계 정보 간의 상호 정보(Mutual Information) 값을 이용하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 장치
11 11
다변량 스트림 데이터를 사전에 정의된 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 방법에 있어서, (a) 입력된 상기 다변량 스트림 데이터를 기호를 사용하여 하나의 문자열로 변환하는 단계, (b) 상기 변환된 문자열에 엔-그램(n-gram) 방법을 적용하여 n 개(n은 자연수)의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합을 생성하는 단계, (c) 상기 생성된 부분 문자열 집합에서 상기 각 클래스에 대한 모티프(Motif)가 될 수 있는 부분 문자열을 추출하는 단계 및 (d) 상기 추출된 모티프가 될 수 있는 부분 문자열에 기초하여 상기 다변량 스트림 데이터를 상기 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 단계 를 포함하는 다변량 스트림 데이터 분류 방법
12 12
제 11 항에 있어서, (e) 상기 추출된 부분 문자열들 중 임의의 2개의 상기 부분 문자열 사이의 시간 관계 정보를 생성하는 단계 및 (f) 미리 설정되어 있는 시간 범위 내의 상기 시간 관계 정보가 상기 각 클래스에서 차지하는 가중치 값을 산출하는 단계를 더 포함하되 상기 (d) 단계는 상기 시간 관계 정보 및 상기 가중치 값에 기초하여 상기 다변량 스트림 데이터를 상기 클래스 집합 중의 하나로 분류하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
13 13
제 11 항에 있어서, 상기 (a) 단계는 (a1) 상기 다변량 스트림 데이터를 정규화시키는 단계, (a2) 상기 다변량 스트림 데이터의 연속된 두 시점의 정규화된 값의 차에 대한 누적 확률 분포를 산출하는 단계 및 (a3) 상기 산출된 누적 확률 분포에 기초하여 브레이크 포인트(breakpoint)를 결정하는 단계 를 포함하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
14 14
제 11 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 2 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합, 3 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합, 4 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합, 5 개의 음절을 갖는 부분 문자열들의 집합 중 하나 이상의 집합을 생성하는 단계 를 포함하는 다변량 스트림 데이터 분류 방법
15 15
제 13 항에 있어서, 상기 기호는 상기 다변량 스트림 데이터의 두 개의 시점 사이의 데이터의 증감 변화 정도와 연계된 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
16 16
제 13 항에 있어서, 상기 기호는 U, u, D, d 및 S를 포함하되, 상기 U는 상기 다변량 스트림 데이터의 두 시점 사이의 데이터의 급격한 상승, 상기 u는 단조로운 상승, 상기 D는 급격한 감소, 상기 d는 단조로운 감소, 상기 S는 안정화를 의미하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
17 17
제 13 항에 있어서, 상기 기호는 U, u, D, d 및 S를 포함하되, 상기 S는 상기 연속된 두 시점의 정규화된 값의 차이가 -0
18 18
제 11 항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 각 클래스에 대한 상기 각 부분 문자열의 가중치를 결정하는 TFIDF(Term Frequency and Inverse Document Frequency) 값을 이용하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
19 19
제 12 항에 있어서, 상기 시간 관계 정보는 이전(before), 만남(meet), 중첩(overlap), 시작(start), 포함(during) 및 종료(finish)를 포함하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 (f) 단계는 상기 추출된 부분 문자열들 중 미리 설정되어 있는 시간 범위 내의 임의의 2개의 상기 부분 문자열과 상기 2개의 부분 문자열이 형성하는 상기 시간 관계 정보 간의 상호 정보(Mutual Information) 값을 이용하는 것인 다변량 스트림 데이터 분류 방법
21 21
제 11 항 내지 제 20 항 중 어느 하나의 항에 기재된 단계를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터가 읽기 가능한 기록 매체
22 22
삭제
23 23
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.