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1.发明公开가중치 지지도에 기반한 데이터 스트림 빈발 패턴 추출 방법 및 가중치 지지도에 기반한 데이터 스트림 빈발 패턴 데이터베이스 트리 구조 无效基于加权支持和数据库结构的数据库提取数据库的方法和树结构
公开(公告)号：KR1020120136677A
公开(公告)日：2012-12-20
申请号：KR1020110055750
申请日：2011-06-09
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30516 , G06F17/10 , G06F17/30327
Abstract: PURPOSE: A data stream frequent occurrence pattern extraction method based on a weighted value and data base tree structure thereof are provided to offer meaningful information by extracting a frequent occurrence pattern based on a weighted value. CONSTITUTION: A data stream transaction including a window composed of articles is scanned and is calculated by obtaining a weighted value of the articles(S1). A weighted value frequent occurrence article is extracted by creating a frequent pattern database tree structure based on the weighted value which is determined through a descending order in windows(S6). The frequent occurrence pattern is extracted by scanning the articles including the weighted value. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S1) Calculating data stream scan and weighted value support degree of each article; (S2) User definition minimum weighted value support degree threshold value and minimum weighted value support error threshold value definition step; (S3) Window size and weighted value range definition, maximum in article, minimum weighted value support calculation step; (S4) Weighted value support frequency pattern classification step; (S5) Weighted value support frequency pattern tree creation step; (S6) Weighted value support frequency article extraction step; (S7) Data stream update step
Abstract translation: 目的：提供基于加权值和数据库树结构的数据流频繁发生模式提取方法，通过基于加权值提取频繁发生模式来提供有意义的信息。 构成：扫描包括由物品组成的窗口的数据流交易，并通过获得物品的加权值来计算（S1）。 通过基于通过窗口中的降序确定的加权值创建频繁模式数据库树结构来提取加权值频繁发生物品（S6）。 通过扫描包括加权值的物品来提取频繁发生模式。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S1）计算每篇文章的数据流扫描和加权值支持度; （S2）用户定义最小加权值支持度阈值和最小加权值支持误差阈值定义步骤; （S3）窗口大小和加权值范围定义，文章最大值，最小加权值支持计算步骤; （S4）加权值支持频率模式分类步骤; （S5）加权值支持频率模式树创建步骤; （S6）加权值支持频率文章提取步骤; （S7）数据流更新步骤
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公开(公告)号：KR100974952B1
公开(公告)日：2010-08-10
申请号：KR1020080083492
申请日：2008-08-26
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 퍼베이시브 환경에서의 데이터 접근제어 아키텍처 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 퍼베이시브 환경에서의 데이터 접근제어 아키텍처가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼베이시브 환경에서의 데이터 접근제어 아키텍처는 데이터접근제어에 대한 정책을 설정하는 정책 관리 속성, 접근 요청자로부터 접근 요청 컨텍스트를 전달받고, 상기 접근 요청 컨텍스트에 따라 결정된 접근 여부를 시행하는 정책 시행 속성, 상기 정책에 따라 상기 접근 요청 컨텍스트를 평가하여 상기 접근 요청자의 접근 여부를 결정하고, 접근 여부 결정에 추가 정보가 필요한 경우, 상기 추가 정보를 포함하는 요청 대상 속성으로 필요 컨텍스트를 전달하는 정책 결정 속성, 상기 정책결정 속성으로부터 전달받은 상기 필요 컨텍스트를 상기 요청 대상 속성으로 전달하고, 상기 요청 대상 속성으로부터 전달받는 응답 컨텍스트를 상기 정책 결정 속성으로 전달하는 역할 시행 속성 및 상기 정책 시행 속성, 상기 정책 결정 속성 및 상기 역할 시행 속성 사이에서 컨텍스트를 각 속성에 알맞게 변환하여 전달하는 컨텍스트 핸들러 속성을 포함한다.
RBAC, XACML, 접근제어-
公开(公告)号：KR1020090024347A
公开(公告)日：2009-03-09
申请号：KR1020070089311
申请日：2007-09-04
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30539 , G06F17/30327 , G06F17/30353 , G06F2216/03
Abstract: A frequent behavior pattern sampling method of a mobile user according to a time for extracting a useful behavior pattern is provided to extract the useful behavior pattern by using a mining method and offer various application systems through the extracted behavior pattern information. A time stamp classifying the day into the regular time interval unit is defined(ST100). The integrated log data including the time slot behavior pattern about each mobile user is generated(ST110). An integrated log data is stored in the integrated data base. The integrated data base is scanned. Location information having the support rate of the critical over among the behavior pattern of integrated log data is extracted. And the header table is generated(ST120). The location information tree about the location information pattern included in the behavior pattern of integrated log data is comprised based on the header table(ST130). The service information tree about the service information pattern according to each location information pattern is comprised(ST140).
Abstract translation: 提供根据用于提取有用行为模式的时间的移动用户的频繁行为模式抽样方法，以通过使用挖掘方法提取有用行为模式，并通过提取的行为模式信息提供各种应用系统。 定义将日期分类为规则时间间隔单位的时间戳（ST100）。 生成包括关于每个移动用户的时隙行为模式的集成日志数据（ST110）。 集成的日志数据存储在集成数据库中。 扫描集成数据库。 提取具有集成日志数据的行为模式中的关键支持率的位置信息。 并生成标题表（ST120）。 关于包含在集成日志数据的行为模式中的位置信息模式的位置信息树是基于头表（ST130）而构成的。 包括关于根据每个位置信息模式的服务信息模式的服务信息树（ST140）。
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公开(公告)号：KR1020080008573A
公开(公告)日：2008-01-24
申请号：KR1020060067996
申请日：2006-07-20
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/2247 , G06F17/2264 , G06F17/227
Abstract: A method for extracting an association rule from XML(eXtensible Markup Language) data is provided to extract the association rule effectively with a reduced calculating quantity, a performance time and an efficient mode by extracting the frequent sub-tree from XML documents based on a newly designed cross filtering algorithm. An XML set or a tree set is converted into a pair set by generating the pair set while visiting all trees of the tree set one by one in a DFS(Depth First Search) mode, and adding an ID of a visited tree to a tree ID list corresponding to a key when a key of the visited node is found in the pair set of a corresponding depth while visiting all nodes from a root node in the DFS mode. The sub-tree frequently generated in the pair set is found by using the cross filtering algorithm. The association rule is extracted from the frequent set of the pair set after cross filtering.
Abstract translation: 提供一种从XML（可扩展标记语言）数据中提取关联规则的方法，通过基于新的XML文档从XML文档中提取频繁子树，从而有效减少计算量，执行时间和有效模式，提取关联规则 设计交叉过滤算法。 通过在DFS（深度优先搜索）模式中一个接一个地访问树中的树的所有树生成对集合，将XML集或树集转换成对，并将访问树的ID添加到树中 当在DFS模式下从根节点访问所有节点时，在对应深度的对集合中找到访问节点的密钥时，对应于密钥的ID列表。 通过使用交叉过滤算法，可以找到频繁生成的配对集中的子树。 关联规则是从交叉过滤后的对集合的频繁集合中提取的。
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公开(公告)号：KR100697995B1
公开(公告)日：2007-03-23
申请号：KR1020050051236
申请日：2005-06-15
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06F15/16
Abstract: 본 발명은 유비쿼터스 환경에 있어서, 환경 디바이스에 의해 사용자의 위치와 상황 정보를 수집하고, 환경 디바이스에 의해 수집된 정보를 필터링하여, 필요한 정보와 불필요한 정보로 분리하며, 상기 분리한 정보에 대해서 역할에 의해 부여되는 프라이버시 정보와 비프라이버시 정보를 분류하며, 사용자가 프라이버시 정보를 요청하면, 사용자의 역활에 따른 접근제어 제약 조건에 따라, 상기 프라이버시 정보에 접근하며, 비프라이버시 정보를 요청한 경우, 상기 제약을 거치지 않고 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 환경에서의 콘택트 역활기반 접근제어 및 강제적 접근제어 융합 인증 방법을 제공한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR102167476B1
公开(公告)日：2020-10-19
申请号：KR1020190013081
申请日：2019-01-31
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06F8/72
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公开(公告)号：KR101707742B1
公开(公告)日：2017-02-17
申请号：KR1020150104872
申请日：2015-07-24
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 최대영역집계질의에기반한도로네트워크에서최적위치를결정하기위한방법은컴퓨터장치가도로네트워크를구성하는복수의정점식별자, 상기도로네트워크를구성하는복수의에지에대한길이, 상기에지에위치하는적어도하나의타겟지점, 상기적어도하나의타겟지점에대한위치정보및 기준거리를획득하는단계, 상기컴퓨터장치가상기적어도하나의타겟지점각각에대해상기기준거리를이용하여상기에지상에상기타겟지점으로부터시작하는후보구간을생성하는단계및 상기컴퓨터장치가상기후보구간이가장많이중첩되는영역을목표구간으로결정하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020170011722A
公开(公告)日：2017-02-02
申请号：KR1020150104872
申请日：2015-07-24
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 최대영역집계질의에기반한도로네트워크에서최적위치를결정하기위한방법은컴퓨터장치가도로네트워크를구성하는복수의정점식별자, 상기도로네트워크를구성하는복수의에지에대한길이, 상기에지에위치하는적어도하나의타겟지점, 상기적어도하나의타겟지점에대한위치정보및 기준거리를획득하는단계, 상기컴퓨터장치가상기적어도하나의타겟지점각각에대해상기기준거리를이용하여상기에지상에상기타겟지점으로부터시작하는후보구간을생성하는단계및 상기컴퓨터장치가상기후보구간이가장많이중첩되는영역을목표구간으로결정하는단계를포함한다.
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9.发明授权GQR 트리에 기반한 이동객체 질의를 위한 영역 할당 방법 및 GQR 트리에 기반한 이동객체의 위치를 확인하는 방법 有权基于GQR树的移动对象范围查询索引的GQR GQR域名确定方法和基于GQR树的移动定位识别方法
公开(公告)号：KR101673802B1
公开(公告)日：2016-11-07
申请号：KR1020150123427
申请日：2015-09-01
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: GQR 트리에기반한이동객체질의를위한영역할당방법은서버가적어도하나의클라이언트장치로부터이동객체에대한공간질의범위및 비공간질의값을포함하는복수의질의를수신하고, 상기복수의질의를상기비공간질의값에대한질의비트벡터를기준으로적어도하나의질의그룹으로분류하고, 상기공간질의범위를기준으로 GQR 트리를구성하는단계, 상기서버가이동객체로부터상주도메인할당을요청하는메시지를수신하는단계, 상기서버가상기메시지에포함된비공간정보값을기반으로객체비트벡터를생성하고, 상기객체비트벡터와상기질의비트벡터가매칭하는지여부로상기 GQR 트리를탐색하면서상기이동객체에대한상주도메인및 공간질의범위을검색하는단계및 상기서버가상기이동객체에상기상주도메인및 상기공간질의범위를할당하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101462870B1
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：KR1020120141210
申请日：2012-12-06
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명에 따른 이동 단말의 위치정보 보호 시스템(100)은 이동 단말(110) i의 위치정보를 전송받아 이동 단말(110)의 식별정보를 제거하고, 이동 단말(110)의 위치에 해당하는 클로킹 영역(CR
i )을 생성하는 익명화 서버(120), 최초의 위치정보 및 클로킹 영역(CR
i )을 벗어나는 경우의 위치정보를 익명화 서버(120)에 전송하는 이동 단말(110) 및 익명화 서버(120)로부터 클로킹 영역(CR
i )을 전송받는 LBS 제공 서버(130)를 포함한다.
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