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사용자의 건강정보에 대한 예측쿼리로부터 복수의 클래스 예측모델을 선별하는 클래스 예측모델 선별부;복수의 클래스 예측모델별 예측을 수행하여 복수의 클래스 예측결과를 출력하며, 적어도 하나 이상의 미래값 예측모델에 대한 예측을 수행하여 미래값 예측결과를 출력하는 클래스 및 미래값 예측부; 및상기 복수의 클래스 예측결과에 대해서 앙상블을 수행하여 적어도 하나 이상의 미래값 예측모델을 선택하여 출력하는 미래값 예측모델 선별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 클래스 예측모델 선별부는,사용자의 건강정보에 대한 예측쿼리를 수신하여 유사사례 클러스터를 판별하는 유사사례 클러스터 판별부; 및상기 판별한 유사사례 클러스터에 대한 클래스 예측모델을 검색하는 클래스 예측모델 검색부를 포함하며,상기 유사사례 클러스터는, 복수의 시계열적인 건강데이터로부터 타겟피처와 상기 타겟피처의 연관피처를 계층적으로 클러스터링하여 생성되며, 소정의 시간구간에 대해 시계열적으로 변화되는 복수의 패턴을 그룹핑하여 생성된 개인건강기록 데이터와 상기 유사사례 클러스터에 포함된 소정의 시간구간 이후에 나타나는 타겟피처를 복수의 클래스로 분류한 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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제 2 항에 있어서,상기 클래스 예측모델은, 상기 연관피처에 대한 유사사례 클러스터에서 클래스의 확률에 대한 예측모델이며,상기 미래값 예측모델은, 상기 연관피처에 대한 유사사례 클러스터의 각 클래스에 대하여 학습한 미래값 예측모델 혹은 상기 연관피처에 대한 유사사례 클러스터의 모든 클래스를 포함하여 학습한 미래값 예측모델인 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 미래건강추이를 예측하는 것은,시계열적인 건강데이터의 특정구간에 대한 변화패턴에서 이어지는 구간의 미래건강추이에 대한 변화를 예측하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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제 2 항에 있어서,상기 유사사례 클러스터 판별부는,상기 유사사례 클러스터에 대한 대표정보와 상기 예측쿼리를 매칭하여 해당 유사사례 클러스터를 판단하는 것이며,상기 대표정보는 하나의 유사사례 클러스터를 형성하고 하나의 유사사례 클러스터에 포함되는 복수의 시계열 개인건강데이터를 대표하는 변화패턴에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 유사사례 클러스터 판별부는,상기 유사사례 클러스터의 클래스 예측모델 중에서 선별된 연관피처 클러스터의 건강특징과 상기 예측쿼리를 매칭하여 해당 유사사례 클러스터를 판단하는 것이며,상기 선별된 연관피처는, 전체 연관피처 중에서 소정의 정확도에 대한 기준을 만족하는 연관피처 클래스 예측모델을 선별하는 과정에서 추출된 연관피처인 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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제 6 항에 있어서,상기 클래스 예측모델 검색부는,상기 예측쿼리와 매칭되는 것으로 판별된 유사사례 클러스터에 대한 예측모델을 클래스 예측모델 데이터베이스로부터 검색하여 로딩하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 시스템
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사용자의 건강정보에 대한 예측쿼리로부터 복수의 클래스 예측모델을 선별하는 클래스 예측모델 선별단계;복수의 클래스 예측모델별 예측을 수행하여 복수의 클래스 예측결과를 출력하며, 적어도 하나 이상의 미래값 예측모델에 대한 예측을 수행하여 미래값 예측결과를 출력하는 클래스 및 미래값 예측단계; 및상기 복수의 클래스 예측결과에 대해서 앙상블을 수행하여 적어도 하나 이상의 미래값 예측모델을 선택하여 출력하는 미래값 예측모델 선별단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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제 8 항에 있어서,상기 클래스 예측모델 선별단계는,사용자의 건강정보에 대한 예측쿼리를 수신하여 유사사례 클러스터를 판별하는 유사사례 클러스터 판별단계; 및상기 판별한 유사사례 클러스터에 대한 클래스 예측모델을 검색하는 클래스 예측모델 검색단계를 포함하며,상기 유사사례 클러스터는, 복수의 시계열적인 건강데이터로부터 타겟피처와 상기 타겟피처의 연관피처를 계층적으로 클러스터링하여 생성되며, 소정의 시간구간에 대해 시계열적으로 변화되는 복수의 패턴을 그룹핑하여 생성된 개인건강기록 데이터와 상기 유사사례 클러스터에 포함된 소정의 시간구간 이후에 나타나는 타겟피처를 복수의 클래스로 분류한 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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제 9 항에 있어서,상기 클래스 예측모델은, 상기 연관피처에 대한 유사사례 클러스터에서 클래스의 확률에 대한 예측모델이며,상기 미래값 예측모델은, 상기 연관피처에 대한 유사사례 클러스터의 각 클래스에 대하여 학습한 미래값 예측모델 혹은 상기 연관피처에 대한 유사사례 클러스터의 모든 클래스를 포함하여 학습한 미래값 예측모델인 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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제 8 항에 있어서,상기 미래건강추이를 예측하는 것은,시계열적인 건강데이터의 특정구간에 대한 변화패턴에서 이어지는 구간의 미래건강추이에 대한 변화를 예측하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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제 9 항에 있어서,상기 유사사례 클러스터 판별단계는,상기 유사사례 클러스터에 대한 대표정보와 상기 예측쿼리를 매칭하여 해당 유사사례 클러스터를 판단하는 것이며,상기 대표정보는 하나의 유사사례 클러스터를 형성하고 하나의 유사사례 클러스터에 포함되는 복수의 시계열 개인건강데이터를 대표하는 변화패턴에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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제 12 항에 있어서,상기 유사사례 클러스터 판별단계는,상기 유사사례 클러스터의 클래스 예측모델 중에서 선별된 연관피처 클러스터의 건강특징과 상기 예측쿼리를 매칭하여 해당 유사사례 클러스터를 판단하는 것이며,상기 선별된 연관피처는, 전체 연관피처 중에서 소정의 정확도에 대한 기준을 만족하는 연관피처 클래스 예측모듈을 선별하는 과정에서 추출된 연관피처인 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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제 12 항에 있어서,상기 클래스 예측모델 검색단계는,상기 예측쿼리와 매칭되는 것으로 판별된 유사사례 클러스터에 대한 예측모델을 클래스 예측모델 데이터베이스로부터 검색하여 로딩하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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사용자의 건강정보에 대한 예측쿼리에 매칭되는 연관피처 클러스터의 해당 예측모델이 소정의 정확도를 만족하는지 여부에 대해서 상기 예측모델을 필터링하는 예측모델 필터링 단계;상기 필터링한 복수의 예측모델에 대해서 예측을 수행하고 예측모델별 예측결과를 출력하는 클래스 및 미래값 예측단계; 및상기 복수의 예측결과에 대해서 앙상블을 수행하여 예측결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사사례 클러스터 기반 예측모델을 통한 미래건강추이 예측 방법
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