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公开(公告)号：KR101093521B1
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：KR1020100050169
申请日：2010-05-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 개시된 기술은 연속적으로 발생하는 데이터의 패턴 분석 방법에 관한 것이다. 개시된 기술의 일 실시예에 따른 데이터의 패턴 분석 방법은 연속적으로 발생하는 데이터를 단위 블록으로 분할하는 단계; 상기 분할된 단위 블록-상기 단위 블록은 N(N>0 인 정수)번째 분할된 단위 블록임-의 데이터로부터 패턴을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 패턴을 패턴 모델 PM
N
-1 과 결합하여 새로운 패턴 모델 PM
N 을 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 PM
N
-1 은 첫 번째 패턴부터 N-1번째 패턴까지 N-1개의 패턴이 결합되어 생성되는 패턴 모델이다.-
公开(公告)号：KR1020090087633A
公开(公告)日：2009-08-18
申请号：KR1020080012995
申请日：2008-02-13
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T7/70 , G06K9/6223 , G06K9/6297 , G06T7/277 , G06T2207/30196
Abstract: A method and a device for generating an object location trace model and a method and a system for recognizing a pattern of an object location trace are provided to group object location information data per a specific time, thereby effectively modeling the information data. In at least one object location trace information belonging to an object location trace pattern, object location information data including information related to an object location of a specific time is generated(S200). The location information data corresponds coordinates including time. A coordinate within a preset distance range between the coordinates is grouped into one to generate at least one group(S300). The predetermined object location trace pattern corresponds to at least one group(S400). An object location trace model is generated by using a hidden Markov model in the groups(S500).
Abstract translation: 提供了用于生成对象位置跟踪模型的方法和装置，以及用于识别对象位置跟踪的模式的方法和系统，以在特定时间对对象位置信息数据进行分组，从而有效地建模信息数据。 在属于对象位置跟踪模式的至少一个对象位置跟踪信息中，生成包括与特定时间的对象位置有关的信息的对象位置信息数据（S200）。 位置信息数据对应包括时间的坐标。 在坐标之间的预设距离范围内的坐标被分组为一个以产生至少一个组（S300）。 预定对象位置跟踪图案对应于至少一个组（S400）。 通过使用组中的隐马尔可夫模型来生成对象位置跟踪模型（S500）。
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公开(公告)号：KR1020100132762A
公开(公告)日：2010-12-20
申请号：KR1020090051527
申请日：2009-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: H04W4/029
Abstract: PURPOSE: A path prediction apparatus and a method thereof are provided to predict the path of a mobile object by extracting the path prediction hit rate. CONSTITUTION: A situation information acquisition unit(110) acquires the current situation information about a mobile object. A current information generator(120) creates the current information including the moving path information of the mobile object and the current situation information. A search unit(140) extracts the previous information corresponding to the current situation information. Based on the extracted previous information and generated current information, a moving path prediction unit(150) predicts the moving path about the mobile object.
Abstract translation: 目的：提供一种路径预测装置及其方法，用于通过提取路径预测命中率来预测移动对象的路径。 构成：情况信息获取单元（110）获取关于移动对象的当前情况信息。 当前信息发生器（120）创建包括移动对象的移动路径信息和当前情况信息的当前信息。 搜索单元（140）提取与当前情况信息相对应的先前信息。 移动路径预测单元基于所提取的先前信息和生成的当前信息，预测关于移动对象的移动路径。
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公开(公告)号：KR100946145B1
公开(公告)日：2010-03-08
申请号：KR1020080044064
申请日：2008-05-13
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F19/22
Abstract: 본 발명은 서열 유사도 측정 장치 및 그 제어방법에 관한 것으로, 다이나믹 프로그래밍을 이용한 서열 유사도 측정 장치에 있어서, 두 서열을 이용하여 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming)에 따른 행렬을 생성하는 행렬 생성부; 상기 행렬 생성부에 의해 생성된 상기 행렬의 마지막 행/열의 원소값을 소정의 서열 길이 정규화 식에 대입하여 유사도 기준값을 산출하는 정규화부; 및 상기 정규화부에 의해 산출된 상기 유사도 기준값에 따라 상기 두 서열 간의 소정의 서열 유사도를 측정하는 유사도 측정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 다수의 서열 간의 유사도 비교가 용이해지고 정당해짐에 따라, 생물학 및 프로그래밍 응용분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
서열 유사도, 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming), 정규화-
公开(公告)号：KR1020080021427A
公开(公告)日：2008-03-07
申请号：KR1020060084834
申请日：2006-09-04
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06Q50/28 , G06Q10/047 , G06Q50/30 , G06Q50/10
Abstract: A method for reasoning a spatiotemporal location of a moving object based on path data is provided to obtain time information for a destination or predetermined location, and reason the destination, a path, the location after a predetermined time, and a location arrival time of the moving user by analyzing past paths of the moving user. Past paths of a moving user are collected. A matching degree is measured among the past paths. The matched path is selected among all past paths by using the matching degree and data for the unmatched paths is excluded. Similarity between the path until a current path and path data of the selected matched path is measured to analyze moving property of the moving user. A spatiotemporal location of the moving user is reasoned based on the similarity. A suitable path of which the similarity is included in a similarity threshold is selected. A representative path representing the path among the selected paths is selected. A spatiotemporal reasoning service is provided to the moving user based on the selected path.
Abstract translation: 提供了一种基于路径数据推理运动物体的时空位置的方法，以获得目的地或预定位置的时间信息，以及理想的目的地，路径，预定时间之后的位置以及位置到达时间 通过分析移动用户的过去路径来移动用户。 收集移动用户的过去路径。 在过去的路径中测量匹配度。 通过使用匹配度在所有过去路径中选择匹配路径，排除不匹配路径的数据。 测量直到当前路径的路径与所选匹配路径的路径数据之间的相似度，以分析移动用户的移动属性。 基于相似性推理移动用户的时空位置。 选择相似性包括在相似性阈值中的合适路径。 选择表示所选路径中的路径的代表路径。 基于所选择的路径向移动用户提供时空推理服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101199415B1
公开(公告)日：2012-11-09
申请号：KR1020110028913
申请日：2011-03-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 가상의 지능형 에이전트와 사용자 간의 거래가격 흥정전략 학습시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 사용자터미널과 IVA 간의 거래가격 흥정전략 학습시스템에 있어서, 상기 IVA는, 상기 IVA와 상기 사용자터미널의 사용자 간의 가격결정이 완료되면, 상기 IVA와 상기 사용자터미널의 사용자 간 거래시 현재 감정 상태, 그리고 상기 IVA의 현재 감정 상태 및 재고 정보를 포함하는 현재 정보를 학습하는 학습정보패턴학습모듈; 상기 IVA와 상기 사용자터미널 간의 감정 패턴에 따른 가중치를 부여하는 가중치측정모듈; 및 상기 학습정보패턴학습모듈에 의해 학습된 현재 정보 및 상기 가중치측정모듈에 의해 부가된 가중치를 기초로, 상기 IVA와 상기 사용자터미널의 사용자 간 상거래시 거래 흥정을 유도하는 거래흥정모듈; 을 포함하는 가상의 지능형 에이전트와 사용자 간의 거래가격 흥정전략 학습시스템을 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020110130703A
公开(公告)日：2011-12-06
申请号：KR1020100050169
申请日：2010-05-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/18
Abstract: PURPOSE: A pattern analysis method for continuously generating data is provided to rapidly and accurately analyze the data pattern which has large volume and continuous property. CONSTITUTION: A continuously generated data is divided into unit blocks(S120). A pattern is extracted from the data of the divided unit block(S130). A new pattern model is created by combining the pattern to a pattern model(S140). The reliability included in the new pattern model is calculated by using a decision tree analysis scheme(S150). If the reliability is higher than a threshold value, the regulation is determined as an effective regulation.
Abstract translation: 目的：提供连续生成数据的模式分析方法，快速，准确地分析体积大，连续性大的数据模式。 构成：连续生成的数据被分为单位块（S120）。 从划分的单位块的数据中提取模式（S130）。 通过将模式组合到模式模型（S140）创建新的模式模型。 通过使用决策树分析方案（S150）计算出新模式模型中包含的可靠性。 如果可靠性高于阈值，则将该规定确定为有效调节。
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公开(公告)号：KR1020100132766A
公开(公告)日：2010-12-20
申请号：KR1020090051533
申请日：2009-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G01C21/30 , G01C21/34 , G08G1/0968 , H04W4/02
CPC classification number: G01C21/30 , G01C21/12 , G01C21/3446 , G08G1/096838 , G08G1/0969 , H04W4/02
Abstract: PURPOSE: A device and a method for estimating a destination are provided to improve the accuracy of a destination estimation by estimating the destination through a lot of moving route information. CONSTITUTION: A destination estimating device(1000) includes a route information generator(130), a group selector(140), a similarity measuring unit(150), and a destination estimating unit(160). The route information generator generates movement route information about a moving object. The group selector selects at least one group corresponding to a current position of the object among a plurality of groups. The similarity measuring unit measures the route similarity with the movement route information of the target route information and the movement route information included in the selected group. The destination estimating unit estimates the destination of the target object based on the measured route similarity.
Abstract translation: 目的：提供用于估计目的地的装置和方法，以通过大量移动路线信息估计目的地来提高目的地估计的精度。 目的地估计装置（1000）包括路径信息发生器（130），组选择器（140），相似度测量单元（150）和目的地估计单元（160）。 路线信息生成器生成关于移动物体的移动路线信息。 组选择器选择与多个组中的对象的当前位置相对应的至少一个组。 相似度测量单元利用目标路径信息的移动路径信息和包含在所选择的组中的移动路线信息来测量路线相似度。 目的地估计单元基于所测量的路线相似度来估计目标对象的目的地。
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公开(公告)号：KR100877583B1
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：KR1020060067497
申请日：2006-07-19
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하기 위한 학습 스타일 진단 시스템 및 그 진단 방법에 관한 것으로, 학습자의 학습 스타일을 조사하는 설문을 상기 시스템에 접속하는 다수의 학습자에게 제공하여 상기 다수의 학습자의 학습 스타일별 선호도 데이터를 수신하는 조사수단, 상기 데이터베이스에 저장된 학습 콘텐츠를 상기 다수의 학습자에게 제공하여 상기 다수의 학습자의 학습자 데이터를 수신하는 학습수단, 상기 조사수단 및 상기 학습수단으로 수신되는 데이터를 전처리하여 상기 다수의 학습자의 학습패턴을 추출하는 전처리수단, 상기 학습패턴에 따라 학습 스타일별 규칙을 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 규칙추출수단, 상기 학습수단을 통해 수신되는 상기 학습자 데이터를 상기 학습 스타일별 규칙에 매칭시켜 상기 시스템에 접속하는 다수의 학습자의 학습 스타일을 진단하는 진단수단을 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 학습 스타일 진단 시스템 및 그 진단 방법을 이용하는 것에 의해, 학습자의 학습과정에서 발생하는 학습시스템 위에서의 행위 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악할 수 있다.
온라인 학습, 이러닝, 학습 성향, 학습 스타일 진단, 맞춤형 학습, ILS-
公开(公告)号：KR100868331B1
公开(公告)日：2008-11-11
申请号：KR1020070018495
申请日：2007-02-23
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06N5/025
Abstract: 다양한 도메인에 적용가능하고 다양한 컨텍스트 정보를 표현할 수 있는 상황인식을 위한 온톨로지 시스템과 그 온톨로지 관리 방법 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것에 관한 것으로, 센싱장치로부터 컨텍스트 정보를 입력받아 유효성을 검증하는 컨텍스트 브로커수단, 상기 컨텍스트 브로커수단에서 검증된 상기 컨텍스트 정보를 OWL데이터로 변환하여 가공하고 온톨로지 구조가 생성되도록 제어하는 컨텍스트 관리수단, 상기 컨텍스트 관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 SWRL데이터로 변환하여 추론과정을 통해 가공하는 추론엔진수단, 상기 컨텍스트 관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 학습과정을 통해 가공하는 학습관리수단, 상기 컨텍스트 관리수단 또는 상기 추론엔진수단 또는 상기 학습관리수단에서 가공된 상기 컨텍스트 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 상황인식을 위한 온톨로지 시스템과 그 온톨로지 관리 방법 및 이를 기록한 기록매체를 이용하는 것에 의해, 온톨로지를 통해 다양한 컨텍스트 정보를 표현할 수 있다.
상황인식, 컨텍스트, 온톨로지, SWRL, 학습
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