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예측 및 분석을 위한 분산 의사 결정 트리 생성방법

  • 기술번호 : KST2015210998
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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 분산 컴퓨팅 환경의 파편화된 데이터 소스로부터 중앙서버를 통해 의사 결정 트리를 생성하는 방법에 있어서, (a) 상기 중앙서버가 복수개의 분산된 데이터베이스의 각 데이터 소스에 대한 래퍼(wrapper) 또는 정보 제공자(IP: Information Provider)로부터 획득한 데이터의 속성(attribute)들과 상기 속성들의 충분 통계량인 조인트 카운트(joint count) 획득하는 단계; (b) 상기 중앙서버가 상기 충분 통계량을 기반으로 의사 결정 트리를 생성하기 위해 정보이득(IG) 값인 분할 기준(splitting criteria)을 계산하는 단계; (c) 상기 중앙서버가 상기 분할 기준을 바탕으로 재귀 호출(recursion)을 통해 분할을 반복하는 단계; (d) 상기 중앙서버가 상기 충분 통계량을 바탕으로 가지치기 알고리즘을 이용하여 분할을 종료하는 단계; (e) 상기 중앙서버가 상기 충분 통계량을 기반으로 리프 노드(leaf node)의 대푯값을 산출하는 단계를 포함한다.이와 같은 본 발명은, 종래의 분산 데이터베이스를 그대로 활용할 수 있으면서, 예측 및 분석을 위한 의사 결정 트리를 구성하기 위한 기계 학습 알고리즘을 제공할 수 있고, 대용량의 분산 데이터베이스 환경에서, 때로는 불가능한, 데이터베이스의 통합이나 조인이 없이도, 예측 및 분석을 위한 의사 결정 트리를 구성하기 위한 기계 학습 알고리즘 방법을 제공할 수 있게 된다.
Int. CL G06F 17/10 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30283(2013.01) G06F 17/30283(2013.01) G06F 17/30283(2013.01)
출원번호/일자 1020110050739 (2011.05.27)
출원인 동서대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1256922-0000 (2013.04.15)
공개번호/일자 10-2012-0132116 (2012.12.05) 문서열기
공고번호/일자 (20130419) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.05.27)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동서대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 사상구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강대기 대한민국 부산광역시 해운대구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김일환 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****, ***호 제니스국제특허법률사무소 (봉천동, 청동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 프레시앤텍 부산광역시 해운대구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.05.27 수리 (Accepted) 1-1-2011-0399340-26
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.02.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2012-0021275-35
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.09.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0538738-47
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)		 2012.11.12 수리 (Accepted) 1-1-2012-0928123-24
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.11.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0928122-89
7 등록결정서
Decision to grant		 2013.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0217741-24
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2018-5163918-21
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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분산 컴퓨팅 환경의 파편화된 데이터 소스로부터 중앙서버를 통해 의사 결정 트리를 생성하는 방법에 있어서,(a) 상기 중앙서버가 복수개의 분산된 데이터베이스의 각 데이터 소스에 대한 래퍼(wrapper) 또는 정보 제공자(IP: Information Provider)로부터 획득한 데이터의 속성(attribute)들과 상기 속성들의 충분 통계량인 조인트 카운트(joint count) 획득하는 단계;(b) 상기 중앙서버가 상기 충분 통계량을 기반으로 의사 결정 트리를 생성하기 위해 정보이득(IG) 값인 분할 기준(splitting criteria)을 계산하는 단계;(c) 상기 중앙서버가 상기 분할 기준을 바탕으로 재귀 호출(recursion)을 통해 분할을 반복하는 단계;(d) 상기 중앙서버가 상기 충분 통계량을 바탕으로 가지치기 알고리즘을 이용하여 분할을 종료하는 단계;(e) 상기 중앙서버가 상기 충분 통계량을 기반으로 리프 노드(leaf node)의 대푯값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 및 분석을 위한 분산 의사 결정 트리 생성방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 충분 통계량을 기반으로 하여 엔트로피 값을 통하여 분할 기준을 계산하는 단계인 것을 특징으로 하는 예측 및 분석을 위한 분산 의사 결정 트리 생성방법
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제2항에 있어서,상기 데이터가 수직 파편화된 경우, 엔트로피값과, 상기 정보이득 값은,,(여기서, S는 데이터베이스이고, V는 속성이고, Svi 는 상기 V 값에 따라 나누어지는 서브 데이터베이스를 의미한다
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제2항에 있어서,상기 데이터가 수평 파편화된 경우, 엔트로피 값과, 정보이득 값은,(여기서, S는 데이터베이스이고, V는 속성이고, Svi 는 상기 V 값에 따라 나누어지는 서브 데이터베이스를 의미한다
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제1항에 있어서,상기 (c) 단계는,상기 분할 기준을 통하여 분할 가능한 노드가 있는지를 판단하는 단계;상기 분할 가능한 노드가 있는 경우, 상기 분할 기준을 통해 속성을 선택하여 분할하는 단계;상기 분할된 노드를 데이터 구조인 큐(que)에 삽입하는 단계;상기 단계를 반복하는 것을 특징으로 하는 예측 및 분석을 위한 분산 의사 결정 트리 생성방법
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제5항에 있어서,상기 (d) 단계는 상기 상기 충분 통계량을 기반으로 가지치기 알고리즘(pruning algorithm)을 이용하여 분할을 종료하는 단계인 것을 특징으로 하는 예측 및 분석을 위한 분산 의사 결정 트리 생성방법
지정국 정보가 없습니다
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