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公开(公告)号：WO2016175430A1
公开(公告)日：2016-11-03
申请号：PCT/KR2016/000852
申请日：2016-01-27
Applicant: 한국과학기술원
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/00
Abstract: 무선 센서 네트워크 데이터베이스 시스템에서 공간쿼리를 위한 연산자 및 에너지 효율적인 쿼리 처리 기술이 개시된다. 무선 센서 네트워크에서의 쿼리 처리 방법은, 상기 무선 센서 네트워크에 속하는 기지국에서 상기 무선 센서 네트워크 상에 쿼리를 전송하는 단계; 및 상기 쿼리를 수신한 센서 노드에서, 상기 쿼리를 수행함에 따라 센서 데이터를 수집하는 단계를 포함하고, 상기 쿼리는 센서 네트워크 쿼리 언어(sensor network query language, SNQL)로 표현된 데이터 수집의 요구 사항으로, 상기 쿼리를 수행할 기하학적 타겟 영역(geometric target space)을 식별하기 위한 공간 연산자(spatial operator)가 정의된다.
Abstract translation: 公开了一种无线传感器网络数据库系统中的空间查询和能量效率查询处理技术的运算符。 无线传感器网络中的查询处理方法包括以下步骤：由属于无线传感器网络的基站向无线传感器网络发送查询; 以及根据所述查询的性能，由接收到所述查询的传感器节点收集传感器数据，其中所述查询是以传感器网络查询语言（SNQL）表示的数据收集的要求，以及用于识别几何的空间算子 定义用于执行查询的目标空间。
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2.发明申请
公开(公告)号：WO2013157705A1
公开(公告)日：2013-10-24
申请号：PCT/KR2012/006704
申请日：2012-08-23
IPC: G06Q50/30
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 본 발명은 SNS(Social Network Service)를 구성하고 있는 사회적 이웃의 관심사와 사회적 활동의 토픽을 활용하여 사용자의 관심사를 추론하는 방법과 그 시스템에 관한 것이다. 사용자 관심사 추론 방법에 있어서, 사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계; 추출한 토픽으로부터 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계; 사용자의 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 단계; 관심사별 연관 정도 및 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계; 및 계산된 상관도를 이용하여 사용자의 관심사를 추론하는 단계를 수행한다.
Abstract translation: 本发明涉及通过利用社会邻居的兴趣和分享社交网络服务（SNS）的社交活动的主题来推断用户的兴趣的方法及其系统。 用于推断用户兴趣的方法包括以下步骤：从用户和每个社交邻居之间的通信日志中提取主题; 从提取的主题中计算每个社会邻居的每个兴趣的关联程度; 计算每个社会邻居对用户的熟悉程度; 根据每个兴趣的关联程度和熟悉程度，计算表示每个社会邻居的每个兴趣与用户的关联程度的相关性; 并通过使用所计算的相关性来推断用户的兴趣。
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公开(公告)号：KR101480261B1
公开(公告)日：2015-01-12
申请号：KR1020140020652
申请日：2014-02-21
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30421 , G06F17/30477
Abstract: 모바일 환경의 센서 데이터베이스에서 질의언어를 처리하는 방법 및 시스템이 개시된다.
센서 데이터베이스에서 질의언어를 처리하는 방법에 있어서, 센서 노드의 이동성을 파악하여 메타데이터로 관리하는 단계; 상기 센서 노드가 이동하는 모바일 환경을 고려하여 질의언어를 정의하는 단계; 및 정의된 상기 질의언어를 기반으로, 상기 센서 노드가 상기 질의언어를 처리하도록 하는 처리 알고리즘을 설계하는 단계를 포함한다.Abstract translation: 公开了一种在移动环境中处理传感器数据库中的查询语言的方法和系统。 用于在传感器数据库中处理查询语言的方法包括以下步骤：识别传感器节点的移动性并将传感器信息作为元数据进行管理; 考虑传感器节点移动的移动环境来定义查询语言; 并且基于所定义的查询语言来设计传感器节点处理查询语言的处理算法。
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公开(公告)号：KR101356948B1
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：KR1020120039511
申请日：2012-04-17
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 본 발명은 SNS(Social Network Service)를 구성하고 있는 사회적 이웃의 관심사와 사회적 활동의 토픽을 활용하여 사용자의 관심사를 추론하는 방법과 그 시스템에 관한 것이다.
사용자 관심사 추론 방법에 있어서, 사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계; 추출한 토픽으로부터 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계; 사용자의 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 단계; 관심사별 연관 정도 및 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계; 및 계산된 상관도를 이용하여 사용자의 관심사를 추론하는 단계를 수행한다.-
公开(公告)号：KR101053894B1
公开(公告)日：2011-08-04
申请号：KR1020090020179
申请日：2009-03-10
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 온톨로지를 이용한 장소성 기반 상황 정보 서비스 기술에 관한 것으로, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어가 사용자가 위치하고 있는 장소의 장소성을 고려하여 사용자에게 보다 적절한 서비스를 제공하기 위하여 온톨로지 기반의 장소성 상황 정보를 모델링 및 관리하고, 장소 특유의 상황 정보, 관계 기반의 상황 정보, 조합적/종합적 상황 정보 모델링 및 구조를 수행하고, 상황 법칙 함수로부터 상황 법칙 구문을 생성하는 장소성 기반 고차원 상황정보(PHLC) 관리자, 온톨로지를 이용한 시공간 기반 상황 정보 관리 시스템의 구조를 제시하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 사용자가 위치하고 있는 장소의 장소성을 고려하여 3가지 종류의 PHLC를 생성하고 이를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어가 사용자에게 보다 적절한 서비스를 제공하게 할 수 있다.
유비쿼터스, 온톨로지(Ontology), 상황정보-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101038083B1
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：KR1020090116758
申请日：2009-11-30
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F9/4482 , G06F9/4494 , G06F19/708 , G06F19/709
Abstract: PURPOSE: A real-time co-presence group discovery method using a group view snapshot algorithm is provided to reduce a calculation cost by determining a coexisting based on a group view snapshot which monitored a change of a view of a co-presence people. CONSTITUTION: An existing record per user is generated as a visit log based on a snapshot domain. A leave snapshot table is updated based on the visit log. Co-presence snapshot information between users is registered to a co-presence table(S250). A co-presence group is discovered by using the number of co-presence snapshot list of users of coexisting table(S260). The visit log includes a user ID, a join snapshot, and a leaving snapshot.
Abstract translation: 目的：提供使用组视图快照算法的实时共存组发现方法，以通过基于监视共存人员视图的变化的组视图快照确定共存来减少计算成本。 构成：每个用户的现有记录将生成为基于快照域的访问日志。 基于访问日志更新离开快照表。 用户之间的共存快照信息被登记到共存表（S250）。 通过使用共存表的用户的共存快照列表的数量来发现共存组（S260）。 访问日志包括用户标识，连接快照和离开快照。
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公开(公告)号：KR101684110B1
公开(公告)日：2016-12-08
申请号：KR1020150066299
申请日：2015-05-12
Applicant: 한국과학기술원
IPC: H04L29/08
Abstract: 모바일센서네트워크에서의쿼리처리방법및 쿼리처리장치가개시된다. 모바일센서네트워크(Mobile Sensor Network)에서의쿼리(query) 처리방법은, 상기모바일센서네트워크에속하는기지국에서상기모바일센서네트워크상에쿼리를브로드캐스트하는단계, 상기쿼리를수신한센서노드는, 상기쿼리에지정된유효시간및 상기쿼리가수행될타겟영역(target region)의위치정보를확인하는단계, 상기쿼리를수신한센서노드가속한셀 영역이상기타겟영역인경우, 상기쿼리를수행함에따라수집된센서데이터를전송하는단계, 및상기쿼리를수신한센서노드가속한셀 영역이상기타겟영역이아닌경우, 수신된쿼리를저장하는단계를포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020150097847A
公开(公告)日：2015-08-27
申请号：KR1020140017978
申请日：2014-02-17
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30061
Abstract: 센서네트워크에서 공간질의 오퍼레이터 정의 및 처리 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 센서네트워크에서 공간질의 오퍼레이터 정의 방법은 센서네트워크에서 위치정보를 저장하기 위한 데이터구조를 정의하는 단계, 상기 위치정보에 기반하여 복수의 공간질의 오퍼레이터를 정의하는 단계, 상기 정의된 오퍼레이터 별로 알고리즘을 정의하는 단계, 상기 오퍼레이터에서 생성된 정보를 사용자에게 전달하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명에서 제안하는 센서네트워크에서 공간질의 처리 방법은 센서네트워크에서 공간질의를 처리하기 위해 공간적 오브젝트들 및 비공간적 오브젝트들로 구분하는 단계, 상기 공간적 오브젝트들의 공간적 속성을 공간의 범위 및 공간의 방향을 기준으로 구분하는 단계, 상기 구분된 공간적 속성의 관계를 분석하는 단계를 포함할 수 있다
Abstract translation: 提供了一种用于在传感器网络中定义和处理空间查询运算符的方法和系统。 在传感器网络中用于处理空间查询运算符的方法可以包括以下步骤：定义用于在传感器网络中存储位置信息的数据结构; 定义每个定义的运算符的算法; 以及将由操作者产生的信息传递给用户。 另外，用于处理传感器网络中的空间查询的方法可以包括以下步骤：将对象区分为空间对象和非空间对象，以便处理传感器网络中的空间查询; 通过空间的范围和方向区分空间对象的空间属性; 并分析了不同空间属性的关系。
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公开(公告)号：KR1020130116982A
公开(公告)日：2013-10-25
申请号：KR1020120039511
申请日：2012-04-17
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: PURPOSE: Provided is to enhance the accuracy and to reduce errors which are occurred in a traditional approach method inferring user interests through familiarity analysis or neighbor interest analysis. CONSTITUTION: A topic is extracted from communication log between a user and his/her neighbors (S110). Similarity of interests is calculated from the extracted topic (S120). Calculate the familiarity between the user and neighbors (S130). Based on the similarity and familiarity, a correlation diagram is produced which explains how much a topic is related to the user in each category (S140). Using the produced correlation diagram, infer the interests of the user (S150). [Reference numerals] (110) Extract topic from communication log between a user and his/her neighbors; (120) Calculate similarity of interests per each society and neighbor from the extracted topic; (130) Calculate familiarity between the user and social neighbors; (140) Calculate familiarity indicating explains how much a topic is related to the user in each category; (150) Infer the interests of the user by using the produced correlation diagram; (AA) Start; (BB) End
Abstract translation: 目的：提供准确性和减少传统方法方法中发生的误差，通过熟悉度分析或邻近兴趣分析推断用户兴趣。 构成：从用户和他/她的邻居之间的通信日志中提取主题（S110）。 从提取的主题中计算兴趣的相似性（S120）。 计算用户和邻居之间的熟悉程度（S130）。 基于相似性和熟悉度，产生一个相关图，说明了每个类别中与主题相关的主题多少（S140）。 使用所产生的相关图来推断用户的兴趣（S150）。 （附图标记）（110）从用户与他/她的邻居之间的通信日志中提取主题; （120）从提取的主题中计算每个社会和邻居的兴趣相似度; （130）计算用户与社交邻居之间的熟悉程度; （140）计算熟悉度，说明每个类别中与用户有关的主题多少; （150）通过使用产生的相关图来推断用户的兴趣; （AA）开始; （BB）结束
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