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스마트 단말을 이용한 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2015137522
  • 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 본 출원은 이동체의 이동 경로 예측 기술에 관한 것으로, 개시된 기술에 따른 이동 경로 실시간 예측 방법은 위치 정보를 획득할 수 있는 센서를 포함하는 스마트 단말에서 수행된다. 상기 이동 경로 실시간 예측 방법은 (a) 복수의 센서부에서 수집된 센싱 데이터의 적어도 일부를 일상 데이터로서 구분하고 시계열적으로 저장하는 단계, (b) 상기 시계열적으로 저장된 일상 데이터에 대하여, 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계, (c) 현재 위치, 상기 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 사이의 계층적 연관 관계로 이루어지는 추론 모델을 구성하는 단계 및 (d) 상기 구성된 추론 모델의 적어도 일부 그래프에 대하여 학습을 수행하고, 학습된 데이터를 기초로 현재 일상 데이터로부터 예측되는 이동 경로 또는 이동 장소를 추출하는 단계를 포함한다. 본 출원의 개시된 기술에 따르면, 스마트 단말에서 수집되는 다양한 센싱 데이터 및 사용자의 이동 경로에 대한 학습을 이용하여 사용자의 이동 현황으로부터 사용자가 이동하려는 장래적 이동 경로를 실시간으로 예측할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL H04W 4/02 (2018.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC H04W 4/029(2013.01) H04W 4/029(2013.01) H04W 4/029(2013.01) H04W 4/029(2013.01)
출원번호/일자 1020120013909 (2012.02.10)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1369261-0000 (2014.02.25)
공개번호/일자 10-2013-0092272 (2013.08.20) 문서열기
공고번호/일자 (20140306) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.02.10)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장병탁 대한민국 서울특별시 서초구
2 허민오 대한민국 서울 서초구
3 강명구 대한민국 경기 고양시 덕양구
4 임병권 대한민국 서울 관악구
5 김지섭 대한민국 경기 고양시 일산서구
6 황규백 대한민국 서울특별시 송파구
7 박영택 대한민국 서울 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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		 2012.02.10 수리 (Accepted) 1-1-2012-0110582-59
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.02.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.03.08 수리 (Accepted) 9-1-2013-0013714-80
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.06.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0407581-72
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.07.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0629077-76
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.07.12 수리 (Accepted) 1-1-2013-0629079-67
8 등록결정서
Decision to grant		 2013.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0747478-52
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
위치 정보를 획득할 수 있는 센서를 포함하는 스마트 단말에서 수행되는 이동 경로 실시간 예측 방법에 있어서, (a) 복수의 센서부에서 수집된 센싱 데이터의 적어도 일부를 일상 데이터로서 구분하고 시계열적으로 저장하는 단계; (b) 상기 시계열적으로 저장된 일상 데이터에 대하여, 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계; (c) 현재 위치, 상기 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 사이의 계층적 연관 관계로 이루어지는 추론 모델을 구성하는 단계; 및 (d) 상기 구성된 추론 모델의 적어도 일부 그래프에 대하여 학습을 수행하고, 학습된 데이터를 기초로 현재 일상 데이터로부터 예측되는 이동 경로 또는 이동 장소를 추출하는 단계;를 포함하는 이동 경로 실시간 예측 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는일상 데이터로 분류되는 기준에 따라 수집된 센싱 데이터를 구분하는 단계; 및구분된 일상 데이터에 속하는 센싱 데이터를 소정의 시간 간격마다 시계열적으로 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는현재 수집된 일상 데이터를 기초로, 사용자의 현재 행동이 소정의 기 분류된 행동들 중 어느 하나에 속하는지 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 (c) 단계는현재 위치, 상기 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들에 상기 결정된 행동을 더 포함하여, 계층적 연관 관계 및 시계열적 관계로 이루어지는 추론 모델을 구성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는(b-1) 상기 시계열적으로 저장된 일상 데이터에 대하여, 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기초로 복수의 주요 장소를 추출하는 단계; 및(b-2) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 간의 또는 주요 장소를 경유하는 주요 경로를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 (b-1) 단계는상기 일상 데이터에 대하여 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM)을 적용하는 단계; 및상기 GMM이 적용된 데이터에 대하여 방문 횟수 및 방문 지속 시간을 기반으로 주요 장소를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 (b-2) 단계는상기 GMM의 가우시안 요소(Gaussian Component)의 시간 순서를 고려하여 궤도를 추출하는 단계; 및상기 추출된 궤도에 대하여 클러스터링을 수행하여 주요 경로를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는현재 위치, 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들에 대하여 계층적 연관 관계 및 시계열적 관계를 확정하는 단계; 및k-1 및 k 시점에 대하여 상기 현재 위치, 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 간의 계층적 연관관계를 방향 그래프 모델로서 구성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
9 9
제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는현재 위치, 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들에 대하여 계층적 연관 관계 및 시계열적 관계를 확정하는 단계; 및상기 확정된 관계들을 기초로 2-TBN(2-Time slice Bayesian Network) 형태의 동적 베이지안 망(Dynamic Bayesian Network)을 구성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
10 10
제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는구성된 확률 모델의 구성 요소를 관측 변수 및 그 외의 요소로 구분하는 단계;구분된 두 분류의 요소들에 대하여 서로 상이한 학습 알고리즘을 이용하여 각각 학습을 수행하는 단계; 및상기 각각 학습이 이루어진 확률 모델의 적어도 일부 영역들을 통합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 (d) 단계는현재의 주요 장소 및 현재의 주요 경로를 상기 관측 변수로서 설정하는 단계; 및상기 관측 변수를 포함하는 관측 값으로 구성된, 상기 확률 모델의 적어도 일부 그래프에 대해서 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 방법을 적용하여 학습하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 관측 값으로 구성되지 않은 상기 확률 모델의 나머지 일부 그래프에 대해서 학습 서버에 학습을 요청하는 단계; 및 상기 학습 서버로부터 수신된 학습된 나머지 일부 그래프와 상기 MLE 방법으로 학습된 적어도 일부 그래프를 통합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 실시간 예측 방법
13 13
학습 서버와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 위치 정보를 획득할 수 있는 센서를 포함하는 스마트 단말에 있어서, 수집된 센싱 데이터를 소정의 분류에 따라 일상 데이터로 구분하여 분류하여 시계열적으로 저장하는 센싱 데이터 처리부;방문 횟수 및 방문 지속 시간을 이용하여 상기 일상 데이터로부터 상기 스마트 단말의 사용자에 대한 복수의 주요 장소들을 추출하는 주요 장소 추출부;상기 복수의 주요 장소들 간의 또는 적어도 하나의 주요 장소를 경유하는 주요 경로를 추출하는 주요 경로 추출부; 및현재 위치, 상기 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 사이의 계층적 연관 관계 및 시계열적 관계를 반영하여 추론 그래프 모델을 구성하는 추론 모델 구성부;를 포함하는 스마트 단말
14 14
제13항에 있어서, 상기 스마트 단말은 현재 수집되는 일상 데이터를 이용하여, 사용자의 현재 행동이 소정의 분류된 행동들 중 어느 하나에 속하는 지를 인식하는 행동 인식부를 더 포함하고, 상기 추론 모델 구성부는 상기 현재 위치, 상기 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들에 사용자의 행동을 더 포함하여 층적 연관 관계 및 시계열적 관계를 반영하여 추론 그래프 모델을 구성하는 것을 특징으로 하는 스마트 단말
15 15
제13항에 있어서, 상기 스마트 단말은 구성된 확률 모델의 구성 요소를 관측 변수 및 그 외의 요소로 구분하고, 구분된 두 분류의 요소들에 대하여 서로 상이한 학습 알고리즘을 이용하여 각각 학습을 수행하는 학습부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 단말
16 16
제15항에 있어서, 상기 학습부는현재의 주요 장소 및 현재의 주요 경로를 관측 변수로서 설정하고, 상기 관측 변수를 포함하는 관측 값으로 구성된 상기 확률 모델의 적어도 일부 그래프에 대해서 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 방법을 적용하여 학습하며, 상기 관측 값으로 구성되지 않은 상기 확률 모델의 나머지 일부 그래프에 대해서 상기 학습 서버에 학습을 요청하는 것 을 특징으로 하는 스마트 단말
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 숭실대학교 산학협력단 산업원천기술개발사업 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임워크 기술 개발