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학습된 경로 모델과 ＧＰＳ 로그에 기반한 사용자 경로 예측 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015191179
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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, 학습 경로 DB 내의 사용자의 학습 경로들 중에서, 사용자의 현재 이동 좌표 집합으로부터 최소 경계 범위 이내에 속하는 후보 학습 경로를 추출하는 단계와, 상기 사용자의 현재 이동 좌표 집합과 상기 후보 학습 경로 사이의 유사도를 계산하여 유사도가 가장 높은 후보 학습 경로를 결정하는 단계, 및 상기 결정된 후보 학습 경로에 대한 유효성을 검증하는 단계를 포함하는 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 방법 및 시스템을 제공한다.상기 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 시스템 및 방법에 따르면, 사용자의 기 학습된 학습 경로 모델과 사용자의 현재 GPS 로그를 바탕으로 사용자의 현재 이동 중인 경로를 손쉽게 예측할 수 있으며, 이를 통해 스마트폰 상에서 지능형 모바일 서비스를 제공할 수 있는 이점이 있다.
Int. CL G01C 21/00 (2006.01) H04B 1/38 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G01C 21/26(2013.01) G01C 21/26(2013.01) G01C 21/26(2013.01) G01C 21/26(2013.01) G01C 21/26(2013.01) G01C 21/26(2013.01)
출원번호/일자 1020110002449 (2011.01.10)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1275748-0000 (2013.06.11)
공개번호/일자 10-2012-0080960 (2012.07.18) 문서열기
공고번호/일자 (20130614) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.01.10)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박영택 대한민국 서울특별시 서초구
2 김제민 대한민국 서울특별시 동작구
3 김미화 대한민국 경기도 광명시 디지털로 **,

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 베스트텍시스템 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.01.10 수리 (Accepted) 1-1-2011-0019606-64
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.04.25 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.06.04 수리 (Accepted) 9-1-2012-0045167-64
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.08.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0448046-27
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)		 2012.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2012-0705253-32
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.08.31 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0705254-88
7 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2013.01.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0047351-33
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.02.05 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2013-0109041-81
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2013-0109042-26
10 등록결정서
Decision to grant		 2013.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0367407-18
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2016-5110636-51
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습 경로 DB 내의 사용자의 학습 경로들 중에서, 사용자의 현재 이동 좌표 집합으로부터 최소 경계 범위 이내에 속하는 후보 학습 경로를 추출하는 단계;상기 사용자의 현재 이동 좌표 집합과 상기 후보 학습 경로 사이의 유사도를 계산하여 유사도가 가장 높은 후보 학습 경로를 결정하는 단계;상기 결정된 후보 학습 경로에 대한 유효성을 검증하는 단계; 및상기 결정된 후보 학습 경로가 유효한 것으로 판단되면, 상기 유효한 것으로 판단된 후보 학습 경로를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하며,상기 유효성을 검증하는 단계는,상기 결정된 후보 학습 경로 상에서 상기 유사도의 계산에 사용된 m개의 좌표에 대하여 최하 경계(Low boundary) 값을 설정하고, 상기 m개의 좌표에 대한 최하 경계 값의 합이 상기 m개의 최소 거리의 합보다 큰 경우, 상기 결정된 후보 학습 경로가 유효한 것으로 판단하는 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 최소 경계 범위는,상기 이동 좌표들의 좌, 우, 상, 하 방향에 대해 적용된 최소 임계 거리를 통해 얻어지는 최소 경계 사각형(Minimum Boundary Rectangular; MBR) 영역인 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 유사도는,상기 사용자의 현재 이동 좌표 집합과 상기 후보 학습 경로를 구성하는 좌표들 사이의 개별 최소 거리의 합인 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 방법
4 4
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5 5
삭제
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청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
7 7
학습 경로 DB 내의 사용자의 학습 경로들 중에서, 사용자의 현재 이동 좌표 집합으로부터 최소 경계 범위 이내에 속하는 후보 학습 경로를 추출하는 후보 학습 경로 추출부;상기 사용자의 현재 이동 좌표 집합과 상기 후보 학습 경로 사이의 유사도를 계산하여 유사도가 가장 높은 후보 학습 경로를 결정하는 경로 유사도 판단부;상기 결정된 후보 학습 경로에 대한 유효성을 검증하는 유효성 검증부; 및상기 결정된 후보 학습 경로가 유효한 것으로 판단되면, 상기 유효한 것으로 판단된 후보 학습 경로를 상기 사용자에게 제공하는 추천 경로 제공부를 포함하며,상기 유효성 검증부는,상기 결정된 후보 학습 경로 상에서 상기 유사도의 계산에 사용된 m개의 좌표에 대하여 최하 경계(Low boundary) 값을 설정하고, 상기 m개의 좌표에 대한 최하 경계 값의 합이 상기 m개의 최소 거리의 합보다 큰 경우, 상기 결정된 후보 학습 경로가 유효한 것으로 판단하는 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 시스템
8 8
청구항 7에 있어서,상기 최소 경계 범위는,상기 이동 좌표들의 좌, 우, 상, 하 방향에 대해 적용된 최소 임계 거리를 통해 얻어지는 최소 경계 사각형(Minimum Boundary Rectangular; MBR) 영역인 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 시스템
9 9
청구항 7에 있어서,상기 유사도는,상기 사용자의 현재 이동 좌표 집합과 상기 후보 학습 경로를 구성하는 좌표들 사이의 개별 최소 거리의 합인 학습된 경로 모델과 GPS 로그에 기반한 사용자 경로 예측 시스템
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1 지식경제부 숭실대학교 산학협력단 산업원천기술개발사업 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임 워크 기술 개발