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연관패턴 학습을 통한 사용자 일정 추천 시스템 및 방법(APPARATUS AND METHOD FOR RECOMMENDING SCHEDULE TO USER USING ASSCOCIATION PATTERN LEARNING)

  • 기술번호 : KST2017015514
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 일정 추천 시스템은 사용자의 행동 이벤트를 수집하는 이벤트 수집부; 상기 사용자의 일정을 수집하는 상황정보 수집부; 상기 행동 이벤트와 상기 일정 간의 연관관계 발생 확률이 기 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 연관관계로부터 연관패턴을 생성하는 연관패턴 관리부; 및 상기 사용자의 일정을 상기 연관패턴에 매칭시켜 상기 사용자의 일정에 따른 추천일정을 생성하는 추천일정 생성부;를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 10/10 (2012.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06Q 10/109(2013.01) G06Q 10/109(2013.01) G06Q 10/109(2013.01)
출원번호/일자 1020160035340 (2016.03.24)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0110921 (2017.10.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.28)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정기숙 대한민국 대전광역시 유성구
2 금창섭 대한민국 대전광역시 대덕구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 성병기 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 재우빌딩)(마루특허법률사무소)
2 최윤서 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동, 미진빌딩), *층(윤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2016.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2016-0284202-54
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2016.10.19 수리 (Accepted) 1-1-2016-1014337-22
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.06.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-0638124-18
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0255907-15
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2019.06.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0424952-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자의 행동 이벤트를 수집하는 이벤트 수집부;상기 사용자의 일정을 수집하는 상황정보 수집부;상기 행동 이벤트와 상기 일정 간의 연관관계 발생 확률이 기 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 연관관계로부터 연관패턴을 생성하는 연관패턴 관리부; 및상기 사용자의 일정을 상기 연관패턴에 매칭시켜 상기 사용자의 일정에 따른 추천일정을 생성하는 추천일정 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 이벤트 수집부는 상기 행동 이벤트를 소정 주기마다 수집하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
3 3
제 1 항에 있어서,상기 행동 이벤트는, 통화 이벤트, 결제 이벤트, 위치 이벤트, 앱 사용 이벤트, 미디어 사용 이벤트 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
4 4
제 1 항에 있어서,상기 행동 이벤트를 저장하는 이벤트 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
5 5
제 1 항에 있어서,상기 상황정보 수집부는,상기 행동 이벤트가 발생한 때의 시간 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나를 더 수집하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
6 6
제 5 항에 있어서,상기 시간 정보는 계절, 요일 및 일자 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
7 7
제 5 항에 있어서,상기 환경 정보는 상기 사용자의 위치, 날씨 및 온도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
8 8
제 1 항에 있어서,상기 연관패턴 관리부는,상기 행동 이벤트와 상기 일정 간의 선후관계를 분석하여 상기 연관패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
9 9
제 1 항에 있어서,상기 연관패턴 관리부는,상기 행동 이벤트 발생시간과 상기 일정 간의 시간차 정보를 상기 연관패턴에 포함시키는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
10 10
제 1 항에 있어서,상기 연관패턴을 저장하는 연관패턴 저장부;를 더 포함하고,상기 연관패턴 관리부는,상기 연관관계의 발생 확률이 기 설정된 기준값 미만이고,상기 연관관계로부터 생성된 연관패턴이 상기 연관패턴 저장부에 저장되어 있는 경우,상기 저장된 연관패턴을 삭제하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
11 11
제 10 항에 있어서,상기 추천일정 생성부는,상기 연관패턴 저장부에 저장된 연관패턴을 이용하여 상기 추천일정을 생성하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
12 12
제 1 항에 있어서,상기 생성된 추천일정을 상기 사용자에게 알리는 추천일정 알림부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 시스템
13 13
사용자의 행동 이벤트 및 일정을 수집하는 단계;상기 행동 이벤트와 상기 일정 간의 연관관계를 도출하는 단계;상기 연관관계의 발생 확률이 기 설정된 기준값 이상인지 여부를 판단하는 단계;상기 발생 확률이 상기 기준값 이상인 경우, 상기 연관관계로부터 연관패턴을 생성하는 단계; 및상기 사용자의 일정을 상기 연관패턴에 매칭시켜 상기 사용자의 일정에 따른 추천일정을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
14 14
제 13 항에 있어서,상기 사용자의 행동 이벤트 및 일정을 수집하는 단계는,상기 행동 이벤트가 발생한 때의 시간 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나를 더 수집하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
15 15
제 13 항에 있어서,상기 연관패턴을 생성하는 단계는,상기 행동 이벤트와 상기 일정 간의 선후관계를 분석하여 상기 연관패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
16 16
제 13 항에 있어서,상기 연관패턴을 생성하는 단계는,상기 행동 이벤트 발생시간과 상기 일정 간의 시간차 정보를 상기 연관패턴에 포함시키는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
17 17
제 13 항에 있어서,상기 연관패턴을 연관패턴 저장부에 저장하는 단계;를 더 포함하고,상기 연관패턴을 연관패턴 저장부에 저장하는 단계는 상기 연관패턴을 생성하는 단계 후에 수행되는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
18 18
제 17 항에 있어서,상기 저장된 연관패턴을 삭제하는 단계;를 더 포함하고,상기 연관패턴을 삭제하는 단계는,상기 연관관계의 발생 확률이 기 설정된 기준값 이상인지 여부를 판단하는 단계 후, 상기 연관관계의 발생 확률이 상기 기준값 미만이고,상기 연관관계로부터 생성된 연관패턴이 상기 연관패턴 저장부에 저장되어 있는 경우, 수행되는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
19 19
제 13 항에 있어서,상기 추천일정을 생성하는 단계는,상기 연관패턴 저장부에 저장된 연관패턴을 이용하여 상기 추천일정을 생성하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
20 20
제 13 항에 있어서,상기 생성된 추천일정을 상기 사용자에게 알리는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일정 추천 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 US20170278072 US 미국 FAMILY

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1 US2017278072 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) 단말 근접 실시간 스마트 서비스추천플랫폼 기술 개발