会员体验
专利管家(专利管理)
工作空间(专利管理)
风险监控(情报监控)
数据分析(专利分析)
侵权分析(诉讼无效)
联系我们
交流群
官方交流:
QQ群: 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
热词
    • 4. 发明公开
    • 스마트 단말을 이용한 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템
    • 使用智能终端及其系统提供用户实时路由干扰的方法
    • KR1020130092272A
    • 2013-08-20
    • KR1020120013909
    • 2012-02-10
    • 서울대학교산학협력단
    • 장병탁허민오강명구임병권김지섭황규백박영택
    • H04W64/00H04W4/02
    • PURPOSE: A real-time prediction method of a moving path of a user by using a smart terminal, and a system thereof are provided to predict a future moving path desired by the user in real time from the moving pattern of the user by using various sensing data collected from a smart terminal and learning about the moving path of the user. CONSTITUTION: A sensing data processing part (120) divides and classifies collected sensing data into routine data according to predetermined classification and stores the data time-serially. A major place extraction part (140) extracts multiple major places for the user of a smart terminal from the routine data by using the number and duration of visits. A major path extraction part (150) extracts major paths among the multiple major places or passing through at least one major place. An inference model construction part (170) constructs an inference graph model by reflecting the current location, and the hierarchical relation and time-serial relation between the multiple major places and the major paths. [Reference numerals] (110) Sensing part; (120) Sensing data processing part; (130) Log DB; (140) Major place extraction part; (150) Major path extraction part; (160) Behavior recognition unit; (170) Inference model construction part; (180) Learning unit
    • 目的:提供一种通过使用智能终端的用户的移动路径的实时预测方法及其系统,用于通过使用各种方式从用户的移动模式实时地预测用户期望的未来移动路径 感测从智能终端收集的数据,并了解用户的移动路径。 构成:感测数据处理部分(120)根据预定的分类将收集的感测数据划分成常规数据,并且以时间顺序存储数据。 主要地点提取部分(140)通过使用访问的次数和持续时间从例程数据中提取智能终端的用户的多个主要位置。 主路径提取部分(150)提取多个主要地方之间的主要路径或者通过至少一个主要地方。 推理模型构建部分(170)通过反映当前位置以及多个主要位置与主要路径之间的分层关系和时间序列关系构建推理图模型。 (附图标记)(110)感测部; (120)传感数据处理部分; (130)日志DB; (140)主要地方提取部分; (150)主路径提取部分; (160)行为识别单位; (170)推理模型施工部分; (180)学习单位
    • 6. 发明公开
    • 스마트 단말을 이용한 안정적인 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템
    • 使用智能终端及其系统提供用户稳定的实时路由干扰的方法
    • KR1020140110164A
    • 2014-09-17
    • KR1020130023015
    • 2013-03-04
    • 서울대학교산학협력단
    • 장병탁이상우허민오
    • H04W4/02G06F17/00
    • H04W4/02G06F17/30241
    • A method for estimating a moving path of a user in real time is performed in a real-time estimation system of the moving path of the user, which can be connected to a sensor capable of acquiring sensing data including GPS signals. The method for estimating the moving path of the user in real time comprises the steps: (a) generating and storing road information and behavior information from the sensing data collected by the sensor as time series; (b) extracting multiple key locations and key paths which can be expressed as a daily pattern of the user based on at least one among the collected sensing data, road information, and behavior information; (c) building a probability graph model including switches respectively associated with the extracted multiple key locations and key paths; and (d) learning the built probability graph model and estimating at least one among a moving location and a path of the user based on the learned model and the sensing data inputted from the sensor.
    • 在用户的移动路径的实时估计系统中执行用于实时估计用户的移动路径的方法,其可以连接到能够获取包括GPS信号的感测数据的传感器。 用于实时估计用户的移动路径的方法包括以下步骤:(a)从传感器收集的感测数据中生成和存储道路信息和行为信息作为时间序列; (b)基于收集的感测数据,道路信息和行为信息中的至少一个提取可以表示为用户的日常模式的多个关键位置和关键路径; (c)构建包括分别与所提取的多个键位置和键路径相关联的开关的概率图模型; 以及(d)基于所学习的模型和从传感器输入的感测数据,学习建立的概率图模型并估计用户的移动位置和路径中的至少一个。
    • 7. 发明授权
    • 스마트 단말을 이용한 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템
    • 使用智能终端及其系统提供用户实时路由干扰的方法
    • KR101369261B1
    • 2014-03-06
    • KR1020120013909
    • 2012-02-10
    • 서울대학교산학협력단
    • 장병탁허민오강명구임병권김지섭황규백박영택
    • H04W64/00H04W4/02
    • 본 출원은 이동체의 이동 경로 예측 기술에 관한 것으로, 개시된 기술에 따른 이동 경로 실시간 예측 방법은 위치 정보를 획득할 수 있는 센서를 포함하는 스마트 단말에서 수행된다. 상기 이동 경로 실시간 예측 방법은 (a) 복수의 센서부에서 수집된 센싱 데이터의 적어도 일부를 일상 데이터로서 구분하고 시계열적으로 저장하는 단계, (b) 상기 시계열적으로 저장된 일상 데이터에 대하여, 사용자에게 일상적인 패턴으로서 표현될 수 있는 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들을 추출하는 단계, (c) 현재 위치, 상기 복수의 주요 장소들 및 주요 경로들 사이의 계층적 연관 관계로 이루어지는 추론 모델을 구성하는 단계 및 (d) 상기 구성된 추론 모델의 적어도 일부 그래프에 대하여 학습을 수행하고, 학습된 데이터를 기초로 현재 일상 데이터로부터 예측되는 이동 경로 또는 이동 장소를 추출하는 단계를 포함한다. 본 출원의 개시된 기술에 따르면, 스마트 단말에서 수집되는 다양한 센싱 데이터 및 사용자의 이동 경로에 대한 학습을 이용하여 사용자의 이동 현황으로부터 사용자가 이동하려는 장래적 이동 경로를 실시간으로 예측할 수 있는 효과가 있다.