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시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법 및 이를 지원하는 단말기

  • 기술번호 : KST2015177438
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 시계열 데이터에 대한 비학습적 마이닝 방법에 관한 것으로, 본 발명은 다중 응용 시계열 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 시계열 데이터의 은닉 변수를 산출하는 산출 단계, 산출된 결과의 하모닉 혼합 가중치 및 하모닉스 특징을 검출하는 하모닉 처리 단계, 상기 하모닉 운용에서의 위상 변이를 제거하는 단계, 상기 위상 변이가 제거된 하모닉 요소의 중요도 결과를 토대로 데이터의 클러스터링을 수행하는 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법 및 이를 지원하는 단말기의 구성을 개시한다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06K 9/6224(2013.01) G06K 9/6224(2013.01)
출원번호/일자 1020120148524 (2012.12.18)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1381655-0000 (2014.03.31)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140404) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.18)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양형정 대한민국 광주 남구
2 김선희 대한민국 **** Forbes Ave AP
3 왠티녹안 베트남 광주 북구
4 도르녹 베트남 광주 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 광주광역시 북구
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
2012.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2012-1053987-99
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000058-61
3 등록결정서
Decision to grant
2014.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0217057-47
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.06.08 수리 (Accepted) 4-1-2015-5076218-57
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2016-5093177-51
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.03.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5056463-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다중 응용 시계열 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 시계열 데이터의 은닉 변수를 산출하는 산출 단계;산출된 결과의 하모닉 혼합 가중치 및 하모닉스 특징을 검출하는 하모닉 처리 단계;상기 하모닉 운용에서의 위상 변이를 제거하는 단계;상기 위상 변이가 제거된 하모닉 요소의 중요도 결과를 토대로 데이터의 클러스터링을 수행하는 수행 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 산출 단계는칼먼 필터의 선형 동적 시스템 모델에 전이 행렬을 학습시켜 상기 은닉 변수를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 하모닉 처리 단계는상기 전이 행렬의 고유 분해 적용을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 위상 변이를 제거하는 단계는상기 하모닉의 혼합 행렬에서 중요도 측정을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 수행 단계는특이 값 분해를 적용하여 차원 축소를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 방법
6 6
다중 응용 시계열 데이터를 수집하는 시계열 데이터 수집부;상기 수집된 시계열 데이터의 은닉 변수를 산출하고, 산출된 결과의 하모닉 혼합 가중치 및 하모닉스 특징을 검출하며 상기 하모닉 데이터에서의 위상 변이를 제거한 후 검출된 중요도 결과를 토대로 데이터의 클러스터링을 수행하는 비학습 마이닝 해석 시스템;을 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 기능을 지원하는 단말기
7 7
제6항에 있어서, 상기 비학습 마이닝 해석 시스템은상기 은닉 변수 산출을 위한 모델을 제공하고 상기 모델에 전이 행렬을 학습시키는 선형 동적 시스템;상기 전이 행렬의 고유 분해 적용을 수행하는 하모닉 검출부;하모닉 혼합 행렬에서 위상 변이를 제거하는 위상 변이 제거부;상기 위상 변이가 제거된 특징들을 기반으로 클러스터링을 수행하는 클러스터링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 기능을 지원하는 단말기
8 8
제7항에 있어서, 상기 위상 변이 제거부는상기 하모닉의 혼합 행렬에서 중요도 측정을 수행하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 기능을 지원하는 단말기
9 9
제7항에 있어서, 상기 클러스터링부는특이 값 분해를 적용하여 차원 축소를 수행하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터의 비학습적 마이닝 기능을 지원하는 단말기
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 전남대학교 산학협력단 대학 IT연구센터 육성·지원사업 차세대 휴대폰용 지능형 사용자 인터페이스 플랫폼 기술개발