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스마트 단말을 이용한 안정적인 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템
- 기술번호 : KST2015135607
- 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
- 전화번호 : 02-2155-3662
| 요약 | 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법은 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에서 수행된다. 상기 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법은 (a) 상기 센서에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 단계, (b) 상기 수집된 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계, (c) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 단계 및 (d) 상기 구성된 확률 그래프 모델을 학습하고, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함한다. |
|---|---|
| Int. CL | H04W 4/02 (2018.01.01) G06F 17/30 (2006.01.01) |
| CPC | H04W 4/02(2013.01) H04W 4/02(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020130023015 (2013.03.04) |
| 출원인 | 서울대학교산학협력단 |
| 등록번호/일자 | 10-1446099-0000 (2014.09.24) |
| 공개번호/일자 | 10-2014-0110164 (2014.09.17) 문서열기 |
| 공고번호/일자 | (20141007) 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 등록 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | 신규 |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2013.03.04) |
| 심사청구항수 | 17 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 서울대학교산학협력단 | 대한민국 | 서울특별시 관악구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 장병탁 | 대한민국 | ***-*** 서울 서 |
| 2 | 이상우 | 대한민국 | 서울 중랑구 |
| 3 | 허민오 | 대한민국 | 서울 서초구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 정부연 | 대한민국 | 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 서울대학교산학협력단 | 서울특별시 관악구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2013.03.04 | 수리 (Accepted) | 1-1-2013-0189985-19 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2013.12.09 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2014.01.10 | 수리 (Accepted) | 9-1-2014-0001882-40 |
| 4 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2014.04.10 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2014-0250433-20 |
| 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) |
2014.06.09 | 수리 (Accepted) | 1-1-2014-0533642-24 |
| 6 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2014.06.09 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2014-0533636-50 |
| 7 | 등록결정서 Decision to grant |
2014.09.22 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2014-0641893-79 |
| 8 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2015.03.17 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-5033829-92 |
| 9 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2015.05.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-5062924-01 |
| 10 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.05.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5093546-10 |
| 11 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.05.23 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5101798-31 |
| 12 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.08.02 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5154561-59 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2020.11.25 | 수리 (Accepted) | 4-1-2020-5265458-48 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에서 수행되는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법에 있어서,(a) 상기 센서에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 단계;(b) 상기 수집된 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계;(c) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 단계; 및(d) 상기 구성된 확률 그래프 모델을 학습하고, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함하고,상기 (a) 단계는 (a-1) 상기 센서에 의하여 획득되는 상기 GPS 신호에 해당하는 위치와 가장 가까운 도로를 검색하고, 상기 도로를 나타내는 도로 정보를 생성하여 제1 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 2 |
2 삭제 |
| 3 |
3 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a-2) 상기 수집된 센싱데이터를 기초로 사용자의 현재 행동이 소정의 기 분류된 행동들 중 어느 하나에 속하는지 결정하여 상기 결정된 행동을 나타내는 행동 정보를 생성하고, 상기 생성된 행동 정보를 상기 제1 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 4 |
4 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에서 수행되는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법에 있어서,(a) 상기 센서에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 단계;(b) 상기 수집된 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계;(c) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 단계; 및(d) 상기 구성된 확률 그래프 모델을 학습하고, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는 (b-1) 상기 수집된 센싱데이터에 대하여 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 적용하는 단계 및 (b-2) 상기 GMM이 적용된 데이터에 대하여 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 주요 장소를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 5 |
5 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에서 수행되는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법에 있어서,(a) 상기 센서에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 단계;(b) 상기 수집된 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하고 상기 시계열적으로 저장된 센싱데이터를 상기 도로 정보 및 행동 정보를 기초로 군집화를 수행하여 주요 경로를 추출하는 단계;(c) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 단계; 및(d) 상기 구성된 확률 그래프 모델을 학습하고, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는 (b-1) 행동 정보의 변환을 기준으로 복수 개의 시퀀스(sequence)를 분할하는 단계, (b-2) 행동 정보가 동일하고 기설정된 범위 이상의 도로를 공유하는 적어도 하나의 시퀀스에 대한 그룹을 생성하는 단계 및 (b-3) 상기 생성된 그룹에서 가장 긴 시퀀스를 선택하고, 상기 선택된 시퀀스의 시작점 및 끝점을 지나는 최단 경로를 결정하여 상기 주요 경로를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 6 |
6 삭제 |
| 7 |
7 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에서 수행되는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법에 있어서,(a) 상기 센서에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 단계;(b) 상기 수집된 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계;(c) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 단계; 및(d) 상기 구성된 확률 그래프 모델을 학습하고, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함하고,상기 (c) 단계는 은닉 변수, 현재 관측치 및 이전 관측치의 함수에 따라 전이 행렬과 관측 행렬이 변화하는 멀티스위치 은닉 마코프 모델(multiswitch Hidden Markov Models, mHMM)을 구성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 8 |
8 제7항에 있어서, 상기 (c) 단계는 (c-1) 시계열적인 도로 정보 및 행동 정보 각각에 대한 조건을 표현하는 멀티스위치; 시점과 연관된 도로 정보 및 행동 정보 각각에 대한 관측치; 및 예측 경로와 예측 도착지를 포함하는 예측치에 대한 연관 관계 및 시계열적 관계를 정의하여 상기 mHMM을 구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 9 |
9 제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 (c-2) 상기 구성된 mHMM을 제2 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 10 |
10 제7항에 있어서, 상기 (d) 단계는(d-1) 상기 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 구성된 mHMM의 파라미터를 학습하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 11 |
11 제10항에 있어서, 상기 (d-1) 단계는기정의된 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 통하여 상기 구성된 mHMM의 파라미터를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 12 |
12 제11항에 있어서, 상기 (d) 단계는(d-2) 상기 학습된 mHMM 및 상기 센서로부터 획득되는 센싱데이터를 기초로 기정의된 FF(Forword Filtering) 방법을 사용하여 추론을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 |
| 13 |
13 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에 있어서,센서부에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 센싱데이터 처리부;상기 센싱 데이터에서 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 복수의 주요 장소들을 추출하는 주요 장소 추출부;상기 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보를 기초로 군집화를 수행하여 복수의 주요 경로들을 추출하는 주요 경로 추출부;상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 확률 모델 구성부; 및상기 구성된 확률 그래프 모델에 대한 학습이 완료되면, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 예측부를 포함하고,상기 센싱 데이터 처리부는 상기 센서에 의하여 획득되는 상기 GPS 신호에 해당하는 위치와 가장 가까운 도로를 검색하고, 상기 도로를 나타내는 도로 정보를 생성하여 제1 데이터베이스에 저장하는 도로 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 14 |
14 삭제 |
| 15 |
15 제13항에 있어서, 상기 센싱 데이터 처리부는상기 수집된 센싱데이터를 기초로 사용자의 현재 행동이 소정의 기 분류된 행동들 중 어느 하나에 속하는지 결정하여 상기 결정된 행동을 나타내는 행동 정보를 생성하고, 상기 생성된 행동 정보를 상기 제1 데이터베이스에 저장하는 행동 인식부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 16 |
16 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에 있어서,센서부에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 센싱데이터 처리부;상기 센싱 데이터에서 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 복수의 주요 장소들을 추출하는 주요 장소 추출부;상기 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보를 기초로 군집화를 수행하여 복수의 주요 경로들을 추출하는 주요 경로 추출부;상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 확률 모델 구성부; 및상기 구성된 확률 그래프 모델에 대한 학습이 완료되면, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 예측부를 포함하고,상기 주요 장소 추출부는 상기 수집된 센싱데이터에 대하여 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 적용하고, 상기 GMM이 적용된 데이터에 대하여 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 주요 장소를 추출하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 17 |
17 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에 있어서,센서부에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 센싱데이터 처리부;상기 센싱 데이터에서 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 복수의 주요 장소들을 추출하는 주요 장소 추출부;상기 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보를 기초로 군집화를 수행하여 복수의 주요 경로들을 추출하고 상기 시계열적으로 저장된 센싱데이터를 상기 도로 정보 및 행동 정보를 기초로 군집화를 수행하여 주요 경로를 추출하는 주요 경로 추출부;상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 확률 모델 구성부; 및상기 구성된 확률 그래프 모델에 대한 학습이 완료되면, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 예측부를 포함하고,상기 주요 경로 추출부는 행동 정보의 변환을 기준으로 복수 개의 시퀀스(sequence)를 분할하며 행동 정보가 동일하고 기설정된 범위 이상의 도로를 공유하는 적어도 하나의 시퀀스에 대한 그룹을 생성하고, 상기 생성된 그룹에서 가장 긴 시퀀스를 선택하고 상기 선택된 시퀀스의 시작점 및 끝점을 지나는 최단 경로를 결정하여 상기 주요 경로를 추출하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 18 |
18 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에 있어서,센서부에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 센싱데이터 처리부;상기 센싱 데이터에서 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 복수의 주요 장소들을 추출하는 주요 장소 추출부;상기 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보를 기초로 군집화를 수행하여 복수의 주요 경로들을 추출하는 주요 경로 추출부;상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 확률 모델 구성부; 및상기 구성된 확률 그래프 모델에 대한 학습이 완료되면, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 예측부를 포함하고,상기 확률 모델 구성부는 은닉 변수, 현재 관측치 및 이전 관측치의 함수에 따라 전이 행렬과 관측 행렬이 변화하는 멀티스위치 은닉 마코프 모델(multiswitch Hidden Markov Models, mHMM)을 구성하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 19 |
19 제18항에 있어서, 기정의된 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 통하여 상기 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 구성된 mHMM의 파라미터를 학습하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 20 |
20 제19항에 있어서, 상기 예측부는상기 학습된 mHMM 및 상기 센서로부터 획득되는 센싱데이터를 기초로 기정의된 FF(Forword Filtering) 방법을 사용하여 추론을 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 패밀리정보가 없습니다 |
|---|
| 국가 R&D 정보가 없습니다. |
|---|
- 본 등록정보는 참고용으로 법적증빙자료로 사용할 수 없습니다.
- 데이터 이관에 따른 소요기간(1일)으로 인하여 등록원부와 일부 차이가 발생할 수 있으며, 일부 정보(부기, 상세 주소 등)를 제공하지 않고 있습니다.
- 법적증빙자료로 활용하시거나 더 자세한 정보를 보시려면 등록원부를 발급받아 사용하시기 바랍니다.
| 특허 등록번호 | 10-1446099-0000 |
|---|
권리란
| 표시번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
출원 연월일 : 20130304 출원 번호 : 1020130023015 공고 연월일 : 20141007 공고 번호 : 특허결정(심결)연월일 : 20140922 청구범위의 항수 : 17 유별 : H04W 4/02 발명의 명칭 : 스마트 단말을 이용한 안정적인 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템 존속기간(예정)만료일 : |
특허권자란
| 순위번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
(권리자) 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구... |
등록료란
| 제 1 - 3 년분 | 금 액 | 354,000 원 | 2014년 09월 25일 | 납입 |
| 제 4 년분 | 금 액 | 289,800 원 | 2017년 08월 24일 | 납입 |
| 제 5 년분 | 금 액 | 207,000 원 | 2018년 08월 20일 | 납입 |
| 제 6 년분 | 금 액 | 207,000 원 | 2019년 09월 17일 | 납입 |
| 제 7 년분 | 금 액 | 373,000 원 | 2020년 09월 18일 | 납입 |
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| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 | 2013.03.04 | 수리 (Accepted) | 1-1-2013-0189985-19 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 | 2013.12.09 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 | 2014.01.10 | 수리 (Accepted) | 9-1-2014-0001882-40 |
| 4 | 의견제출통지서 | 2014.04.10 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2014-0250433-20 |
| 5 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 | 2014.06.09 | 수리 (Accepted) | 1-1-2014-0533642-24 |
| 6 | [명세서등 보정]보정서 | 2014.06.09 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2014-0533636-50 |
| 7 | 등록결정서 | 2014.09.22 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2014-0641893-79 |
| 8 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2015.03.17 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-5033829-92 |
| 9 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2015.05.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-5062924-01 |
| 10 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.05.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5093546-10 |
| 11 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.05.23 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5101798-31 |
| 12 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.08.02 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5154561-59 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2020.11.25 | 수리 (Accepted) | 4-1-2020-5265458-48 |
| 기술정보가 없습니다 |
|---|
| 과제고유번호 | 1345203497 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 2010-0017734 |
| 연구과제명 | 지능형 추천 서비스를 위한 인지기반 기계학습 및 추론 기술 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 미래창조과학부 |
| 연구관리전문기관명 | |
| 연구주관기관명 | |
| 성과제출연도 | 2013 |
| 연구기간 | 201005~201504 |
| 기여율 | 0.5 |
| 연구개발단계명 | 기초연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1711006437 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 10035348 |
| 연구과제명 | 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임워크 기술 개발 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 미래창조과학부 |
| 연구관리전문기관명 | |
| 연구주관기관명 | |
| 성과제출연도 | 2013 |
| 연구기간 | 201003~201502 |
| 기여율 | 0.5 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
특허성과
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