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公开(公告)号：KR1020150100155A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：KR1020140021580
申请日：2014-02-24
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3071
Abstract: 실시간 조합 자질 구축 방법은 실시간 조합 자질 구축 장치에서 수행된다. 범주화된 데이터를 기초로 분류기에서 사용되는 조합 자질을 실시간으로 구축하는 실시간 조합 자질 구축 방법은 (a) 상기 데이터의 적어도 일부에 해당하는 입력 데이터를 수신하여, 기 설정된 조합 자질을 기초로 상기 입력 데이터의 클래스를예측하는 단계; (b) 상기 예측한 클래스와 상기 입력 데이터의 실제 클래스가 일치하지 않으면, 상기 입력 데이터를 기초로 조합 자질을 구성하는 후보 조합 자질을 추출하는 단계; 및 (c) 상기 추출된 후보 조합 자질을 기초로 상기 기 설정된 조합 자질을 갱신하는 단계를 포함한다. 따라서, 범주화된 데이터를 기초로 분류 예측 및 학습을 수행하여 범주화된 데이터에 대하여 자질들을 구축할 수 있다.
Abstract translation: 在线增量关联特征构造装置中进行在线增量关联特征构造方法。 一种在线增量关联特征构造，其基于排序数据构建用于分类器的在线增量关联特征，包括：（a）接收与至少部分数据相对应的输入数据并基于 预定的关联特征; （b）当估计类与输入数据的实际类不匹配时，基于输入数据提取关联特征的候选关联特征的步骤; （c）基于所提取的候选关联特征来更新预定关联特征的步骤。 因此，排序估计和学习是基于排序的数据进行的。 因此，可以在排序的数据上构建特征。
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公开(公告)号：KR101446099B1
公开(公告)日：2014-10-07
申请号：KR1020130023015
申请日：2013-03-04
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법은 GPS 신호를 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있는 센서와 연결될 수 있는 사용자의 이동 경로 실시간 예측 시스템에서 수행된다. 상기 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법은 (a) 상기 센서에 의하여 시계열적으로 수집된 센싱데이터에서 도로 정보 및 행동 정보를 생성하여 저장하는 단계, (b) 상기 수집된 센싱데이터, 도로 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계, (c) 상기 추출된 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 각각과 연관된 스위치들을 포함하는 확률 그래프 모델을 구성하는 단계 및 (d) 상기 구성된 확률 그래프 모델을 학습하고, 학습된 모델 및 상기 센서로부터 입력되는 센싱데이터를 기초로 사용자의 이동 장소 및 경로 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함한다.
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