Abstract:
본 발명은 참고 문헌 적합성 판정 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 입력 문헌에 할당된 하나 이상의 주제어와 상기 입력 문헌 내 하나 이상의 참고 문헌에 할당된 하나 이상의 주제어를 매칭 방식으로 비교하는 주제어 비교 모듈, 상기 주제어 비교 모듈에서의 비교 결과를 이용하여 상기 입력 문헌과 상기 참고 문헌간의 연관성을 판단하는 연관성 판정 모듈을 포함한다. 따라서, 본 발명에 따르면, 참고 문헌을 분석하여 입력 문헌과의 연관성을 규명함으로써 논문 심사 기준의 하나인 '적합한 참고문헌 인용'판단을 지원하고 더 나아가 중복 논문 검사 수행 대상을 결정할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 온톨로지 스키마와 결합된 개체명 사전 및 마이닝 규칙을 이용한 개체명 사전 또는 마이닝 규칙 데이터베이스 갱신 장치 및 방법에 관한 것으로, 온톨로지 스키마와 결합되고 용어의 개체명이 정의된 개체명 사전, 상기 온톨로지 스키마와 결합되고 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 트리플로 구성된 마이닝 규칙이 정의된 마이닝 규칙 데이터베이스가 저장되는 개체명 사전 및 마이닝 규칙 데이터베이스 저장모듈, 텍스트로부터 용어를 인식하여 마이닝 패턴으로 변환하는 마이닝 패턴 생성모듈, 상기 인식된 용어와 상기 마이닝 패턴을 이용하여 대응되는 개체명과 마이닝 규칙을 상기 개체명 사전과 상기 마이닝 규칙 데이터베이스에서 각각 검색하는 개체명 및 마이닝 규칙 검색모듈, 및 상기 인식된 용어에 대응되는 개체명이 상기 개체명 사전으로부터 검색되지 않고 상기 마이닝 패턴에 대응되는 마이닝 규칙이 상기 마이닝 규칙 데이터베이스로부터 검색되는 경우, 상기 마이닝 규칙을 이용하여 용어의 개체명을 추정하고, 상기 추정된 용어의 개체명을 사용자의 선택에 따라 개체명 사전에 저장하는 개체명 사전 갱신모듈을 포함한다.
Abstract:
계산 시뮬레이션 모사 시스템 및 그 방법이 개시된다. 컴퓨팅 자원을 이용하는 계산 시뮬레이션 모사 시스템으로서, 사용자의 입력에 따라 시뮬레이션 조건을 설정하는 시뮬레이션 조건 설정부; 계산 시뮬레이션을 수행하는 계산 시뮬레이션 수행부; 기 수행된 시뮬레이션 조건, 시뮬레이션 결과 및 수행기록을 저장하는 시뮬레이션 결과 저장부; 및 사용자가 입력한 시뮬레이션 조건과 기 수행된 시뮬레이션 조건이 동일한 경우, 기 수행된 시뮬레이션 결과를 제공하는 모사 기능 수행부를 포함하는 계산 시뮬레이션 모사 시스템은, 동일 시뮬레이션 조건하의 동일한 시뮬레이션 결과를 컴퓨팅 자원에서 새로이 수행하지 않고, 기수행 결과를 보여줌으로써 사용자에게는 시뮬레이션을 수행한 것과 동일한 결과를 제공하고, 시뮬레이션 시간과 컴퓨팅 자원 활용시간을 단축할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 복수의 서비스 서버에 분산된 시맨틱 서비스들을 수집하여 등록 및 관리하고, 사용자에 의해서 설정되는 조건에 매칭되도록 복수의 시맨틱 서비스를 조합하여 제공하기 위한 시맨틱 서비스 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 온톨로지(ontology) 기반 시맨틱 서비스 정보와 온톨로지를 등록, 삭제, 편집하며, 시맨틱 브로커 서버에 의한 정보 검색을 지원하는 시맨틱 서비스 관리 서버; 시맨틱 서비스 관리 서버를 통해 시맨틱 서비스를 탐색하고 조합하여 복합 시맨틱 서비스 또는 시맨틱 워크플로우 중 어느 하나로 결과를 제공하는 시맨틱 브로커 서버; 및 사용자가 기 설정된 항목에 따라 입력 인자를 비롯한 조건을 입력함에 따라, 시맨틱 브로커 서버로 해당 조건을 전송하여 결과를 요청하고, 이에 대응되는 결과를 수신하여 출력하는 시맨틱 서비스 저작 서버;를 포함하여, 온톨로지 기반 시맨틱 서비스들의 조합을 위해 사용자가 온톨로지를 자유롭게 탐색, 선택하고 이를 근거로 시맨틱 서비스들을 자동으로 조합하며, 조합된 복합 시맨틱 서비스 또는 시맨틱 워크플로우와 사용자가 상호 작용할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다는 효과를 기대할 수 있다.
Abstract:
본 발명은, 보안관제를 위한 인공지능 모델을 생성할 수 있도록 하는 인공지능 모델 플랫폼을 구현하되, 특히 인공지능 모델 성능에 직결되는 특징정보 및 정규화 방식을 최적으로 추천/적용할 수 있도록 함으로써, 보안관제 기술에 익숙하지 않은 일반 사용자도 보안관제를 위한 최적의 인공지능 모델을 생성할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
Abstract:
배회 감지 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 배회 감지 방법은, 배회 감지 서버가 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 방법에 있어서, 상기 사용자의 단말로부터 사용자의 위치 데이터를 수신하는 단계, 상기 사용자의 위치 데이터를 이용하여 상기 사용자가 실내에 위치하는지 여부를 판단하고, 상기 사용자가 실내에 위치한 경우, 건물의 용도 정보를 이용하여 상기 사용자가 위치한 건물의 용도를 판단하는 단계 및 기 설정된 조건에 기초하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하되, 상기 건물의 용도가 기 설정된 용도의 건물이 아닌 경우, 상기 배회가 발생한 것으로 감지하는 단계를 포함한다.
Abstract:
본 발명은 치매 예측을 위하여 기계학습장치로 입력될 사용자의 연도별 의료 데이터를 처리하며, 최적의 자질들로 조합된 데이터 세트가 구성된다. 최적의 자질들에는 적어도 사용자의 병력(Disease History)에 관한 정보가 포함되고, 사용자의 최근 7년 이하의 연도별 의료 정보가 포함된다. 사용자의 연도별 의료 데이터에서 실험을 통해 파악된 최적의 자질들을 구성함으로써 정확한 치매의 예측과 진단을 할 수 있다. 구체적인 실험 결과는 무조건 오랜 기간 동안의 의료 정보를 관찰하기보다는 최근 7년 이하의 병력을 관찰한 예측 결과가 가장 뛰어난 것을 보여주므로, 치매 예측에 적정한 기준을 제시한다.
Abstract:
본 발명의 일 실시 예에 따른 후방인용 기반의 기술수명지수 데이터베이스 생성 방법은 인용기간 산정부가 특정 분류에 속하는 복수의 등록특허 전부에 대하여, 등록특허의 등록 년도와 상기 등록특허에 대한 피인용특허의 등록 년도와의 차이값인 인용기간을 상기 등록특허 별로 산정하는 단계, 제1 통계값 산정부가 상기 복수의 등록특허 전부에 대하여, 상기 등록특허 별로 산정한 인용기간의 통계값인 제1 통계값을 상기 등록특허 별로 산정하는 단계 및 제2 통계값 산정부가 상기 등록특허 별로 산정한 제1 통계값 전부에 대한 통계값인 제2 통계값을 산정하는 단계를 포함한다.
Abstract:
본 발명은 해시트리(Hash-tree) 인덱스 기법을 기반으로 다차원 데이터의 속성에 대한 집계질의 처리과정이 효율적으로 수행되도록 함으로써, 기존과 다른 다차원 데이터베이스 기반의 새로운 집계질의 처리 방안을 실현하는 집계질의를 처리하기 위한 장치 및 그 방법을 제안한다.
Abstract:
본 발명은 대용량의 CFD 데이터를 병렬로 처리하여 가시화 하는데 있어서 대용량 데이터를 구조 격자 또는 비구조 격자의 데이터 파일 포맷 구조로 생성하여 저장하거나 기록하여 둘 수 있도록 하는, 대용량 CFD 병렬 데이터의 가시화를 위한 데이터 파일 포맷 구조로 데이터가 기록된 기록 매체 및 그 데이터 파일 포맷 구조 생성 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 CFD 병렬 데이터의 가시화를 위한 구조 격자(Structured Grid)의 데이터 파일 포맷 구조로 데이터가 기록된 기록 매체에 있어서, 상기 구조 격자의 데이터 파일 포맷 구조는, 메쉬(mesh)와 데이터(data)에 대한 엘리먼트(element)의 수와 ID, 타임스텝(time step)의 수와 ID, 그리고 상기 데이터(data)의 밸류(value)의 수와 ID를 포함하는 전체 데이터에 대한 특성 정보를 기술하는 메타(meta) 데이터부; 상기 메쉬에 대해 엘리먼트(element) 단위의 디렉토리(directory)와 상기 엘리먼트 내에 타임스텝(time step)별 디렉토리가 격자 구조로 구조화 된 메쉬 디렉토리부; 및 상기 데이터에 대해 엘리먼트(element) 단위의 디렉토리(directory)와 상기 엘리먼트 내에 타임스텝(time step)별 디렉토리가 격자 구조로 구조화되고, 상기 타임스텝별 디렉토리마다 하나 이상의 밸류(value)별 디렉토리(directory)가 구조화 된 데이터 디렉토리부를 포함한다.