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IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법 및 장치(Automatic analysis apparatus of IoT things and IoT services and method thereof)

  • 기술번호 : KST2017008148
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 발명의 실시 예들은, IoT 환경에 존재하는 사물 및 서비스들의 분석에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법은, IoT(Internet of Things) 데이터들을 수집하는 단계; 상기 수집된 IoT 데이터들로부터 축약된 데이터들을 생성하는 단계; 및 상기 축약된 데이터들에 단일 클래스 SVM(support vector machine)을 적용하여, 상기 다중 클래스 분류 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시 예들은, IoT 사물들과 IoT 서비스들이 동적으로 연결 및 해제되는 IoT 환경에서, 유효한 IoT 사물들 및 IoT 서비스들을 빠르고 정확하게 검색할 수 있도록 한다.
Int. CL G06F 17/30 (2016.01.07) G06K 9/62 (2016.01.07)
CPC G06F 16/35(2013.01) G06F 16/35(2013.01) G06F 16/35(2013.01)
출원번호/일자 1020150163542 (2015.11.20)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0059546 (2017.05.31) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유재학 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2015.11.20 수리 (Accepted) 1-1-2015-1136099-43
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2016.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2016-0976732-27
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
IoT(Internet of Things) 데이터들을 수집하는 단계; 상기 수집된 IoT 데이터들로부터 축약된 데이터들을 생성하는 단계; 및 상기 축약된 데이터들에 단일 클래스 SVM(support vector machine)을 적용하여, 다중 클래스 분류 모델을 생성하는 단계를 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 축약된 데이터들은, 상기 수집된 IoT 데이터들로부터 추출된 고빈도 단어에 가중치를 적용한 데이터이거나, 상기 가중치 적용된 데이터를 정규화한 데이터인 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 단일 클래스 SVM은, SVDD(Support Vector Data Description)인 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 IoT 데이터들은, IoT 사물 데이터 및 IoT 서비스 데이터를 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 다중 클래스 분류 모델과 상기 축약된 데이터들을 이용하여, IoT 사물과 IoT 서비스 간의 유사도를 분석하는 단계를 더 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 유사도를 분석하는 단계는, 코사인 유사도 함수를 이용하여 상기 IoT 사물과 IoT 서비스 간의 유사도를 분석하는 단계를 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
7 7
제 5 항에 있어서, 상기 분석된 유사도를 가시화하여 제공하는 단계를 더 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 신규 IoT 데이터를 수집하고, 축약된 신규 데이터를 생성하는 단계; 상기 다중 클래스 분류 모델에 상기 축약된 신규 데이터에 대응하는 단일 클래스 SVM이 존재하지 않는 경우, 상기 축약된 신규 데이터에 대응하는 단일 클래스 SVM을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 단일 클래스 SVM을 상기 다중 클래스 분류 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 특징 공간 상의 상대 거리가 가장 큰 클래스를, 상기 축약된 신규 데이터의 소속 클래스로 결정하는 단계를 포함하는 IoT 사물 및 서비스 분석 방법
10 10
IoT(Internet of Things) 데이터들을 수집하는 IoT 데이터 수집부; 상기 수집된 IoT 데이터들로부터 축약된 데이터를 생성하는 IoT 데이터 추출부; 및 상기 축약된 데이터들에 단일 클래스 SVM(support vector machine)을 적용하여, 다중 클래스 분류 모델을 생성하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분류부를 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
11 11
제 10 항에 있어서, 상기 축약된 데이터들은, 상기 수집된 IoT 데이터들로부터 추출된 고빈도 단어에 가중치를 적용한 데이터이거나, 상기 가중치 적용된 데이터를 정규화한 데이터인 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 방법
12 12
제 10 항에 있어서, 상기 단일 클래스 SVM은, SVDD(Support Vector Data Description) 인 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
13 13
제 10 항에 있어서, 상기 IoT 데이터들은, IoT 사물 데이터 및 IoT 서비스 데이터를 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 다중 클래스 분류 모델과 상기 축약된 데이터들을 이용하여, IoT 사물과 IoT 서비스 간의 유사도를 분석하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석부를 더 포함하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
15 15
제 14 항에 있어서, 상기 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석부는, 코사인 유사도 함수를 이용하여 상기 IoT 사물과 IoT 서비스 간의 유사도를 분석하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
16 16
제 14 항에 있어서, 상기 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석부는, 상기 분석된 유사도를 가시화하여 제공하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
17 17
제 10 항에 있어서, 상기 IoT 사물 및 IoT 서비스 분류부는, 신규 IoT 데이터로부터 생성된 축약된 신규 데이터에 대응하는 단일 클래스 SVM이 상기 다중 클래스 분류 모델에 존재하지 않는 경우, 상기 축약된 신규 데이터에 대응하는 단일 클래스 SVM을 생성하고, 상기 생성된 단일 클래스 SVM을 상기 다중 클래스 분류 모델에 반영하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
18 18
제 10 항에 있어서, 상기 IoT 사물 및 IoT 서비스 분류부는, 특징 공간 상의 상대 거리가 가장 큰 클래스를, 상기 축약된 신규 데이터의 소속 클래스로 결정하는 IoT 사물 및 IoT 서비스 분석 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.