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公开(公告)号：KR101827124B1
公开(公告)日：2018-02-07
申请号：KR1020160073164
申请日：2016-06-13
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명은차량에서제공하는차량데이터를이용하여운전자의패턴을다중트리유전프로그래밍알고리즘방법에적용하여학습및 분류하고, 학습된운전자모델의주행성향을분석함으로써운전자의위험도를정의할수 있으며, 학습되지않은데이터의위험도에대한실시간처리가가능한운전자의주행패턴인식시스템및 방법을제공한다. 본발명의일실시예에따른운전자의주행패턴인식시스템은차량의운행데이터를수집하는데이터수집부, 상기차량의운행데이터를분석하여운전자의운전패턴에대한영향을많이미치는주요센서들을선별하는데이터축소부, 기계학습알고리즘을통해상기수신된차량의운행데이터에서각각의운전자의운전패턴에대한모델을생성하는데이터학습부및 상기생성된운전자의운전패턴에대한모델을이용하여서비스를실행하는서비스실행부를포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020120110203A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：KR1020110027913
申请日：2011-03-29
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06N3/086 , G06F17/10 , G06F17/30483
Abstract: PURPOSE: A data recommending method and an apparatus using the same are provided to suggest an item suitable for a user to a user as a recommendation list based on the evaluation of the user. CONSTITUTION: An apparatus performs entity component extraction and data grouping for a first selection item(305,310). The apparatus performs item initialization for interactive evolutionary computation(315).The apparatus receives evaluation about the first recommendation item(330). The apparatus performs interactive evolutionary computation based on a first recommendation item(360). The apparatus generates the second recommendation item. [Reference numerals] (300) Preprocessing stage; (305) Component extraction; (310) Data grouping; (315) Population initialization; (330) User evaluation stage; (335) Item list; (340) Evaluation; (360) Inter-inheritance calculation stage; (365) Selection; (375) Hybridization calculation stage; (380) Search stage; (390) Population generation stage; (AA) No; (BB) Yes; (CC) Probability P (0
Abstract translation: 目的：提供一种数据推荐方法和使用该数据推荐方法的装置，用于基于用户的评估向用户建议适合用户的项目作为推荐列表。 构成：装置对第一选择项执行实体组件提取和数据分组（305,310）。 该设备对交互式进化计算执行项目初始化（315）。该设备接收关于第一推荐项目（330）的评估。 该装置基于第一推荐项目执行交互式进化计算（360）。 该装置产生第二推荐项目。 （附图标记）（300）预处理阶段; （305）组分提取; （310）数据分组; （315）人口初始化; （330）用户评价阶段; （335）项目清单; （340）评估; （360）相互继承计算阶段; （365）选择; （375）杂交计算阶段; （380）搜索阶段; （390）人口生成阶段; （AA）否 （BB）是的; （CC）概率P（0 <= P <= 1）; （DD）使用新生成的人口替换现有列表
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公开(公告)号：KR1020170140625A
公开(公告)日：2017-12-21
申请号：KR1020160073164
申请日：2016-06-13
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: B60W40/09 , B60K28/02 , B60W50/08 , B60W2050/0029 , B60W2540/30 , B60Y2400/30
Abstract: 본발명은차량에서제공하는차량데이터를이용하여운전자의패턴을다중트리유전프로그래밍알고리즘방법에적용하여학습및 분류하고, 학습된운전자모델의주행성향을분석함으로써운전자의위험도를정의할수 있으며, 학습되지않은데이터의위험도에대한실시간처리가가능한운전자의주행패턴인식시스템및 방법을제공한다. 본발명의일실시예에따른운전자의주행패턴인식시스템은차량의운행데이터를수집하는데이터수집부, 상기차량의운행데이터를분석하여운전자의운전패턴에대한영향을많이미치는주요센서들을선별하는데이터축소부, 기계학습알고리즘을통해상기수신된차량의운행데이터에서각각의운전자의운전패턴에대한모델을생성하는데이터학습부및 상기생성된운전자의운전패턴에대한모델을이용하여서비스를실행하는서비스실행부를포함한다.
Abstract translation: 本发明的学习和分类通过使用由所述车辆中的多个树遗传规划算法方法提供的车辆数据施加所述驱动器的模式，通过分析得知驾驶者模型的驾驶倾向，并且可以限定驱动器的危险，不学习 本发明提供了一种能够实时处理不存在数据风险的驾驶员的驾驶模式识别系统和方法。 识别驾驶者的驾驶模式，根据用于通过分析从数据获取单元，车辆操作数据从车辆收集的操作数据排序上的大量的对驾驶员的驾驶模式影响键传感器的本发明系统中的数据的一个实施例 还原单元，通过使用所述数据学习单元的操作模式的模型的机器学习算法，以及用于在接收到的车辆服务正在运行的服务的站数据生成各驾驶者的操作模式的模型所生成的驱动 还有一个执行单元。
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公开(公告)号：KR101255973B1
公开(公告)日：2013-04-23
申请号：KR1020130017068
申请日：2013-02-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 상호 진화 연산을 이용한 데이터 추천 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치가 개시되어 있다. 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 방법은 제1 선택 항목에 대한 개체 성분 추출 및 데이터 그룹화를 수행하고 상호 진화 연산을 위한 항목 초기화를 수행하는 단계와 제1 추천 항목에 대한 평가를 입력받고, 상기 제1 추천 항목을 기초로 상기 제1 선택 항목과 상호 진화 연산을 수행해 제2 추천 항목을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 사용자의 평가를 기초로 사용자의 취향에 적합한 항목을 사용자에게 추천 리스트로 제시함으로써 사용자가 과도한 정보에서 자신이 필요한 정보를 효과적으로 제공받을 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020160121879A
公开(公告)日：2016-10-21
申请号：KR1020150051659
申请日：2015-04-13
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G10H1/00
Abstract: 멜로디를생성하는멜로디자동생성방법은컴퓨터장치가화성진행패턴및 리듬패턴을입력받는단계및 상기컴퓨터장치가상기화성진행패턴및 상기리듬패턴을기반으로연속된음을갖는멜로디를생성하는단계를포함한다. 상기컴퓨터장치는음악의안정감과음악의긴장감을각각목적함수로갖는다목적적합도함수를이용하여상기멜로디를생성한다.
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公开(公告)号：KR1020130036025A
公开(公告)日：2013-04-09
申请号：KR1020130017068
申请日：2013-02-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06N3/126 , G06F17/18 , G06F17/3053 , G06Q50/10
Abstract: PURPOSE: A data recommendation method using IEC(Interactive Evolutionary Computation) and a device thereof are provided to suggest an item suitable for user preference as a recommendation list based on user evaluation, thereby effectively supplying necessary information. CONSTITUTION: A component extraction unit(1005) extracts an entity component for a first selection item. A data grouping unit(1010) performs data grouping based on the entity component. A population initialization unit(1015) finds an inputted first recommendation item among the first selection item. A user evaluation unit(1030) outputs evaluation for the first recommendation item. An IEC unit(1060) finds a second recommendation item by performing IEC based on the first recommendation item and the first selection item. [Reference numerals] (1000) Preprocessing unit; (1005) Component extraction unit; (1010) Data grouping unit; (1015) Population initialization unit; (1030) User evaluation unit; (1060) Interactive evolutionary computation unit; (1065) Selection computation unit; (1070) Division unit; (1075) Hybridization computation unit; (1080) Search unit; (1085) Population generating unit;
Abstract translation: 目的：提供使用IEC（交互式进化计算）及其装置的数据推荐方法，以便根据用户评价，将适合用户偏好的项目作为推荐列表，从而有效提供必要的信息。 构成：组件提取单元（1005）提取用于第一选择项目的实体组件。 数据分组单元（1010）基于实体组件执行数据分组。 种群初始化单元（1015）在第一选择项目中找到输入的第一推荐项目。 用户评价单元（1030）输出第一推荐项目的评价。 IEC单元（1060）通过基于第一推荐项目和第一选择项目执行IEC来找到第二推荐项目。 （附图标记）（1000）预处理单元; （1005）组分提取单元; （1010）数据分组单元; （1015）人口初始化单位; （1030）用户评价单位; （1060）交互式进化计算单元; （1065）选择计算单元; （1070）分部; （1075）杂交计算单元; （1080）搜索单位; （1085）人口发生单位;
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