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인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019019963
  • 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 본 발명은 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, Q행렬(문제에 대한 메트릭스)과 R행렬(문제에 대한 응답에 대한 메트릭스)을 통해 학습자의 개념 벡터(α)을 추정하는 인지 진단 모델의 신뢰도를 추정하는 방법에 있어서, 학습자의 개념 벡터(α)이 주어졌을 때, 학습자 응답(X)의 확률P(X|α)을 가정하는 단계; 가정된 학습자의 개념 벡터와 학습자 응답으로부터 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)을 구하는 단계; 상기 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)로부터 학습자의 정보 엔트로피(H) 값을 구하는 단계; 및 상기 학습자의 정보 엔트로피 값과 개념의 수를 이용하여 학습자별 개념 이해도 추정 결과의 신뢰도(γ)를 구하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G06Q 50/20 (2012.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020180042190 (2018.04.11)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0118815 (2019.10.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.08)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유호영 대전광역시 서구
2 이수웅 세종특별자치시 새롬중앙로 **
3 지형근 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		 2018.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-0360501-31
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0471248-99
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.02.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2020-0010561-18
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.08.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0585600-13
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.10.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1135322-25
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.10.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1135321-80
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번호 청구항
1 1
Q 행렬(문제에 대한 메트릭스)과 R 행렬(문제에 대한 응답에 대한 메트릭스)을 통해 학습자의 개념 벡터(α)을 추정하는 인지 진단 모델의 신뢰도를 추정하는 방법에 있어서, 학습자의 개념 벡터(α)이 주어졌을 때, 학습자 응답(X)의 확률P(X|α)을 가정하는 단계; 가정된 학습자의 개념 벡터와 학습자 응답으로부터 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)을 구하는 단계; 상기 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)로부터 학습자의 정보 엔트로피(H) 값을 구하는 단계; 및 상기 학습자의 정보 엔트로피 값과 개념의 수를 이용하여 학습자별 개념 이해도 추정 결과의 신뢰도(γ)를 구하는 단계;를 포함하는 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)을 구하는 단계는, 베이지안 정리를 이용하는 것인 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 방법
3 3
제 1항에 있어서, 상기 학습자의 정보 엔트로피(H) 값을 구하는 단계는, EM(Expectation Maximizaiton) 또는 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 알고리즘을 이용하는 것인 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기 학습자에 대하여 여러 번의 학습자별 개념 이해도 추정 결과의 신뢰도(γ)가 존재할 경우, i번째 신뢰도 개념 이해도의 가중치 계수로 이용하여, 학습자(i)의 개념 이해도()을 구하는 것인 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 방법
5 5
학습자의 개념 벡터(α)이 주어졌을 때, 학습자 응답(X)의 확률 P(X|α)을 가정하는 학습자 응답 확률 산출부; 사후적 확률인 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)을 구하는 개념 패턴별 확률 산출부; 상기 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)로부터 학습자의 정보 엔트로피(H) 값을 구하는 학습자의 정보 엔트로피 산출부; 및 상기 학습자의 정보 엔트로피 값과 개념의 수를 이용하여 학습자별 개념 이해도 추정 결과의 신뢰도(γ)를 구하는 신뢰도 산출부;를 포함하는 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 장치
6 6
제 5항에 있어서, 상기 학습자의 응답 확률 산출부는, 베이지안 정리를 이용하는 것인 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 방법
7 7
제 5항에 있어서, 상기 정보 엔트로피 산출부는, EM(Expectation Maximizaiton) 또는 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 알고리즘을 이용하는 것인 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 방법
8 8
제 5항에 있어서, 상기 학습자에 대하여 여러 번의 학습자별 개념 이해도 추정 결과의 신뢰도(γ)가 존재할 경우, i번째 신뢰도 개념 이해도의 가중치 계수로 이용하여, 학습자(i)의 개념 이해도()을 구하는 가중치 처리부;를 포함하는 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 장치
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1 US20190318650 US 미국 FAMILY

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