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公开(公告)号：KR102129456B1
公开(公告)日：2020-07-02
申请号：KR1020180123833
申请日：2018-10-17
Applicant: 조선대학교산학협력단
IPC: H04L29/08
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公开(公告)号：KR101872733B1
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：KR1020170074867
申请日：2017-06-14
Applicant: 조선대학교산학협력단
Abstract: 본발명은소셜네트워크서비스팔로잉추천시스템및 이를이용한소셜네트워크서비스팔로잉추천방법에관한것으로서, 상기소셜네트워크서비스팔로잉추천시스템은소셜네트워크서비스제공서버로부터사용자및 다수의정보제공자에의해업로드된이미지데이터및 텍스트데이터를수집하는수집모듈과, 상기수집모듈을통해수집된데이터들을토대로상기사용자및 다수의정보제공자를기설정된관심사카테고리별로분류하기위한신경망모델을구축하는모델구축모듈과, 상기수집모듈을통해수집된데이터들중 상기사용자에의해업로드된데이터를상기신경망모델에적용하여상기관심사카테고리들중 상기사용자에해당하는관심사카테고리를판별하는사용자분류모듈과, 상기수집모듈을통해수집된데이터들중 상기정보제공자들에의해업로드된데이터를상기신경망모델에적용하여상기관심사카테고리별로상기정보제공자들을분류하는정보제공자분류모듈과, 상기정보제공자분류모듈을통해상기사용자와동일한관심사카테고리로분류된상기정보제공자의정보를상기사용자에게제공하는팔로잉추천모듈을구비한다. 본발명에따른소셜네트워크서비스팔로잉추천시스템및 이를이용한소셜네트워크서비스팔로잉추천방법은 CNN 모델을이용하여사용자및 정보제공자들이업로드한이미지데이터및 텍스트데이터를분석하여사용자및 정보제공자들을관심사별로분류하고, 사용자에게정보제공자를추천할수 있으므로보다정확하게사용자와관심사가맞는정보제공자를추천할수 있다는장점이있다.
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公开(公告)号：KR101713625B1
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：KR1020150107102
申请日：2015-07-29
Applicant: 조선대학교산학협력단 , 주식회사 유티소프트
Abstract: 본발명은향토산업과연관된환경정보데이터를수집및 분석하기위한시스템및 그방법에관한것으로, 복수의센서를이용하여향토산업과연관된환경정보데이터를수집하여전송하는적어도하나의데이터수집장치와, 상기데이터수집장치로부터전송된환경정보데이터를제공받아센서별로데이터베이스(DB)화하여저장하고, 이를기반으로웹 온톨로지언어(Ontology Web Language, OWL)로표현된 OWL 온톨로지정보데이터를데이터베이스(DB)화하여저장하는데이터저장장치와, 상기데이터저장장치에저장된센서별환경정보데이터와함께 OWL 온톨로지정보데이터를제공받아확장성마크업언어(Extensible Markup Language, XML) 문서로변환하고, 상기변환된확장성마크업언어(XML) 문서와사용자단말을통해입력된사용자질의어를이용하여센서데이터온톨로지를생성하며, 기설정된온톨로지추론엔진을이용하여상기생성된센서데이터온톨로지를의미론적으로추론및 분석하고그 결과를상기사용자단말로제공하는데이터분석서버를포함함으로써, 사용자에게의미있는정보를다양한형태로제공할수 있을뿐만아니라전문가의도움없이도향토산업운영자스스로독자적인운영이가능한효과가있다.
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Patent Agency Ranking24.发明授权문서의 자동 학습 장치와 이를 이용한 문서 자동 학습 방법, 문서의 자동 분류 장치와 이를 이용한 문서 자동 분류 방법 有权一种基于N-gram统计的用于对文档进行训练和分类的自动装置，以及基于N-gram统计的用于对文档进行训练和分类的自动方法
公开(公告)号：KR101400548B1
公开(公告)日：2014-05-27
申请号：KR1020120115730
申请日：2012-10-18
Applicant: 조선대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 엔그램 기반의 문서 자동 학습 및 분류 과정을 통해 웹상의 대용량 문서들을 자동으로 학습 및 분류할 수 있도록 하는 문서의 자동 학습 장치와 이를 이용한 문서 자동 학습 방법, 문서의 자동 분류 장치와 이를 이용한 문서 자동 분류 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 문서의 자동 분류 장치는 카테고리 별로 분류된 복수의 학습문서 그룹이 포함되는 학습문서 풀과, 상기 학습문서 풀의 각 학습문서 그룹에 대해 전처리 과정을 하는 전처리부와, 상기 전처리부의 전처리 과정을 통해 학습되어 형성된 상기 학습문서 풀의 엔그램 데이터 세트가 저장되는 엔그램 데이터 세트 풀을 포함하며, 상기 학습문서 풀을 통해 식별되지 않는 신규 문서 출현 시 상기 전처리부가 해당 신규문서를 전처리하여 바이그램 세트를 형성하는 문서 자동 학습부와, 상기 전처리부를 통해 형성되는 상기 신규문서의 바이그램 세트와 상기 엔그램 데이터 세트 풀의 바이그램 세트를 비교하여 상기 신규문서의 바이그램 세트를 상기 엔그램 데이터 세트 풀 중 어느 하나의 엔그램 데이터 세트에 할당하여 저장하는 문서 자동 분류부를 포함하여 형성된다.
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公开(公告)号：KR101335144B1
公开(公告)日：2013-12-05
申请号：KR1020120019527
申请日：2012-02-27
Applicant: 조선대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 번역할 단어 입력 및 추천 대역어에 관한 정보를 표시하는 디스플레이부와, 대역어 대상이 되는 언어의 특정 도메인 대용량 문서를 분석하여 대역어 후보 단어를 추출하고, 그 후보 단어의 빈도수와 가중치를 계산한 뒤, 기 설정된 임계값 이상인 데이터들만 선정하여 대역어 데이터베이스를 구축하는 대역어 데이터 베이스부와, 상기 디스플레이부에 입력된 단어를 바탕으로 기존 대역어 사전을 검색하여 후보 대역어를 추출하고, 상기 대역어 데이터베이스부에 구축된 후보 대역어의 빈도수와 가중치를 비교하여 빈도수와 가중치가 높은 대역어 순으로 디스플레이부에 출력하는 추천 대역어 결정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 도메인 대역어 추천 시스템 및 그 방법을 제공한다.
본 발명의 도메인 대역어 추천 시스템 및 그 방법에 따르면, 입력된 단어를 바탕으로 기존 대역어 사전에서 검색하여 후보 대역어를 추출하고, 기 구축된 대역어 데이터베이스에서 갖는 후보 대역어의 빈도수와 가중치를 비교하여 가장 빈번히 사용되고 있는 의미적, 문맥적으로 합당한 대역어를 사용자에게 예문과 함께 제공함으로써 영어 또는 해당 언어의 작문 시 빈번히 발생하는 동사, 명사 선정의 실수와 오류를 최소화할 수 있다.-
公开(公告)号：KR1020130097890A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：KR1020120019527
申请日：2012-02-27
Applicant: 조선대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/2818 , G06F17/277 , G06F17/2785 , G06F17/30684
Abstract: PURPOSE: A domain target word recommendation system and a method thereof are provided to minimize the error and mistake of verb and noun selection by providing the example of a target word. CONSTITUTION: A display unit (100) inputs a searching command for translating target words and target words. A target word database (DB) unit (200) extracts a target word candidate word in a specific domain massive amount document and constructs a target word DB by calculating the weighted value and the frequency of the target word candidate word. A recommended target word determination unit (300) receives a target word searching signal, extracts a recommended target word, compares the frequency of the recommended target word with the weighted value, selects the recommended target word, and outputs information related to the selected recommended target word to the display unit. [Reference numerals] (100) Display unit; (112) Word input unit; (114) Implementation button unit; (116) Output unit; (200) Target word database (DB) unit; (300) Recommended target word determination unit; (312) Candidate target word determination unit; (314) Comparing unit; (316) Recommended target word selecting unit; (320) Existing target word dictionary unit
Abstract translation: 目的：提供领域目标词推荐系统及其方法，通过提供目标词的示例来最小化动词和名词选择的错误和错误。 构成：显示单元（100）输入用于翻译目标词和目标词的搜索命令。 目标字数据库（DB）单元（200）通过计算目标词候选词的加权值和频率来提取特定域大量文档中的目标词候选词，并构建目标词DB。 推荐目标字确定单元（300）接收目标字搜索信号，提取推荐目标字，将推荐目标字的频率与加权值进行比较，选择推荐目标字，并输出与所选择的推荐目标相关的信息 字显示单元。 （附图标记）（100）显示单元; （112）字输入单元; （114）实施按钮单元; （116）输出单元; （200）目标字数据库（DB）单元; （300）推荐目标词确定单位; （312）候选目标词确定单位; （314）比较单位; （316）推荐的目标词选择单位; （320）现有目标词字典单位
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公开(公告)号：KR1020130097888A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：KR1020120019525
申请日：2012-02-27
Applicant: 조선대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/26 , G06F3/041 , G06F17/30002
Abstract: PURPOSE: A word recommendation and sentence completion system in a touch screen environment and a method thereof are provided to reduce the input time of characters by reducing the occurrence of typing errors. CONSTITUTION: A touch screen unit (100) inputs characters by using virtual keyboards and displays recommended characters based on the inputted characters. A recommended word extraction unit (200) extracts engram data based on the inputted character and outputs the extracted data to the touch screen unit. An engram database (DB) construction unit constructs an engram DB (300) by extracting the engram from a specific domain by connecting to the recommended word extraction unit. [Reference numerals] (110) Text input unit; (120) Recommended word output unit; (130) Input word and a recommended word output unit; (210) Comparative N-gram output unit; (220) Recommended word selecting unit; (300) Comparative N-gram database
Abstract translation: 目的：提供触摸屏环境中的词推荐和句子完成系统及其方法，以通过减少打字错误的发生来减少字符的输入时间。 规定：触摸屏单元（100）使用虚拟键盘输入字符，并根据输入的字符显示推荐的字符。 推荐字提取单元（200）基于输入的字符提取图像数据，并将提取的数据输出到触摸屏单元。 枚数数据库（DB）构造单元通过连接到推荐的单词提取单元，从特定域中提取图形来构造枚数DB（300）。 （附图标记）（110）文本输入单元; （120）推荐字输出单元; （130）输入字和推荐字输出单元; （210）比较N-gram输出单元; （220）推荐选词单位; （300）比较N-gram数据库
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公开(公告)号：KR100820746B1
公开(公告)日：2008-04-11
申请号：KR1020070006558
申请日：2007-01-22
Applicant: 조선대학교산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30734 , G06F17/30675 , G06F17/30716 , G06F17/30864
Abstract: A system and a method for browsing information based on ontology are provided to offer information efficiently up to attribute concepts used for defining a keyword, and upper, lower, synonym, and anonym concepts related to the keyword by browsing the searched information based on an ontology graph model. An ontology server(310) includes definitions for tangible/intangible concepts by using ontology description language. A browsing service server(340) includes an ontology analyzer(341) extracting a triple by analyzing ontology of the ontology server, an ontology inferrer(342) inferring a new fact based on the analyzed tripe, a query matcher(344) extracting the concepts related to a query by matching the query received from a user with the ontology, a graph structure representer(343) moving the concepts and reforming a graph based on the query by converting the extracted triples into the graph, and a search result processor(345) moving and reforming the graph when the user selects the concept in the graph. A web information analysis server(330) includes a web document analyzer(331) and a new concept/attribute processor(332). An ontology management server(320) includes an ontology updater(322) and an integrated ontology manager(321).
Abstract translation: 提供一种用于浏览基于本体的信息的系统和方法，以便有效地提供信息，以便通过基于本体论浏览搜索到的信息来定义用于定义关键字的概念，以及与关键字相关的上，下，同义词和匿名概念 图形模型。 本体服务器（310）通过使用本体描述语言包括有形/无形概念的定义。 浏览服务服务器（340）包括本体分析器（341），通过分析本体服务器的本体来提取三元组，本体推断器（342）基于所分析的分析来推断新事实，提取概念的查询匹配器（344） 通过将从用户接收的查询与本体相匹配来查询查询，图形结构表示器（343），通过将提取的三元组转换为图形，基于查询来移动概念和重建图形;以及搜索结果处理器（345 ）当用户选择图中的概念时，移动和重构图形。 网络信息分析服务器（330）包括网络文档分析器（331）和新的概念/属性处理器（332）。 本体管理服务器（320）包括本体更新器（322）和集成本体管理器（321）。
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