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    • 21. 发明授权
    • 기계학습 예측 모델에 기초한 최적의 소 출하 시점 결정 방법
    • KR102234605B1
    • 2021-04-01
    • KR1020190053659
    • 2019-05-08
    • (주)씽크포비엘
    • 박지환천선일
    • G01N27/02G01N33/50
    • 컴퓨터시스템상에서수행되는, 기계학습예측모델에기초하여, 사육중인소에관한최적출하시점을제공하는방법이제공된다. 본개시의방법은, 소에설치된하나이상의체성분측정용전류센서로부터의하나이상의센싱데이터- 상기센싱데이터각각은, 전류, 전압, 저항또는임피던스값 중하나임 -, 상기소의측면및 후면이미지데이터, 상기소에관한복수의생체특징데이터- 상기생체특징데이터는, 상기소의월령, 품종, 임신상태, 및성별정보를포함함 -, 및상기소에관한복수의유전정보를수신하는단계, 수신된상기하나이상의센싱데이터, 상기측면및 후면이미지데이터, 및상기복수의생체특징데이터에기초하여, 제1 기계학습예측모델에따라, 상기소의체성분값을예측하는단계- 상기체성분값은, 체수분함량, 체지방함량및 근육량을포함함 -, 상기측면및 후면이미지데이터, 상기복수의생체특징데이터, 상기예측된상기소의상기체성분값, 및상기수신된상기복수의유전정보에기초하여, 제2 기계학습예측모델에따라, 상기소의등급을예측하는단계, 상기복수의생체특징데이터, 및 m주간에걸쳐누적된, 상기소의상기예측된등급들을이용하여, 제3 기계학습예측모델에따라, 상기소의향후 n주간동안의시계열적등급변동을예측하는단계, 및상기예측된, 상기소의향후 n주간동안의시계열적등급변동에기초하여, 상기소에관한최적의출하시점을결정하는단계를포함한다.
    • 22. 发明授权
    • 크라우드 소싱을 통한 벤치마크 테스트 수행 방법 및 장치
    • KR102213962B1
    • 2021-02-09
    • KR1020180172508
    • 2018-12-28
    • (주)씽크포비엘
    • 박지환천선일
    • G06Q30/02G06Q30/06
    • 서버에의해서수행되는, 복수의비교제품에대한벤치마크테스트의중개방법이제공된다. 본개시의방법은, 통신망을통하여, 외부의뢰자단말로부터벤치마크테스트를위한요구스펙을수신하는단계- 상기요구스펙은, 상기복수의비교제품의정보와, 상기벤치마크테스트를통해달성하려는목표및 하나이상의요구사항중 적어도하나를포함함 -; 상기수신된요구스펙에기초하고소정의기준에따라, 복수의평가항목작성전문가단말을선정하는단계- 상기복수의평가항목작성전문가단말각각은서로독립적으로선정됨 -; 상기통신망을통하여, 상기복수의평가항목작성전문가단말로부터, 상기벤치마크테스트를위한하나이상의평가항목과, 각평가항목에대한가중치를확인해줄 하나이상의평가항목확인자단말선정요건을수신하는단계- 상기하나이상의평가항목확인자단말선정요건은, 각각할당된가중치값을가짐 -; 상기복수의평가항목작성전문가단말로부터수신된, 상기하나이상의평가항목확인자단말선정요건에기초하여, 복수의평가항목확인자단말을선정하는단계- 상기복수의평가항목확인자단말각각은서로독립적이고, 상기복수의평가항목작성전문가단말에대해서독립적으로선정됨-; 상기통신망을통하여, 상기복수의평가항목확인자단말각각으로부터, 상기벤치마크테스트를위한상기복수의평가항목작성전문가단말로부터수신된상기하나이상의평가항목각각에대해, 상기평가항목확인자단말이할당한각각의가중치값을수신하는단계; 상기수신된요구스펙에기초하고소정의기준에따라, 상기복수의비교제품중 적어도하나에대하여, 상기하나이상의평가항목각각에관한만족여부를확인해줄복수의테스트단말을선정하는단계- 상기복수의테스트단말각각은서로독립적이며, 상기복수의평가항목작성전문가단말및 상기복수의평가항목확인자단말와독립적으로선정됨 -; 및상기복수의테스트단말에의한, 상기복수의비교제품에관한, 상기하나이상의평가항목각각에관한만족여부의확인결과에기초하여, 상기벤치마크테스트결과를획득하는단계를포함한다.
    • 27. 发明公开
    • 소프트웨어 안전성 분석 방법 및 장치
    • 软件安全分析方法和设备
    • KR1020170140753A
    • 2017-12-21
    • KR1020160109690
    • 2016-08-28
    • (주)씽크포비엘
    • 박지환천선일김지섭김은정
    • G06F11/36G06F11/00G06N3/08G06N99/00G06F15/18
    • 컴퓨터에의해수행되는, 전장용소프트웨어의안전성분석방법이제공된다. 본발명에따른전장용소프트웨어의안전성분석방법은, 전장용소프트웨어코드를입력받는단계; 전장용소프트웨어코드를하나이상의코드모듈로분할하는단계; 분석머신 - 분석머신은, 차량기능안전에관련된, i개의위험메트릭데이터세트에의해미리학습되고훈련된기계학습머신이며, i개의위험메트릭데이터세트각각은 d개의위험메트릭데이터들을포함하고, d 및 i는 1 이상의정수임 - 을이용하여, 각각의코드모듈에대해, 위험메트릭데이터세트에대응하는위험메트릭데이터값들을측정하는단계; 및각각의코드모듈에대해, 위험메트릭데이터값들에기초해서, 분석머신을이용하여, 위험여부를나타내는값을각각결정하는단계를포함한다.
    • 提供了一种用于分析由计算机执行的用于战场的软件的安全性的方法。 根据本发明的用于分析电场软件的安全性的方法包括以下步骤:接收用于电场的软件代码; 将整个软件代码分成一个或多个代码模块; 其中分析机器分析机器是先前由与车辆功能安全相关的风险度量数据集训练和训练的机器学习机器,每个i风险度量数据集合包括d个风险度量数据, 对于每个代码模块,i是等于或大于1的整数,测量与风险度量数据集对应的风险度量数据值; 并且,对于每个代码模块,使用分析机器基于风险度量数据值来确定指示风险的值。
    • 29. 发明公开
    • 소프트웨어 위험분석 방법 및 장치
    • 软件风险分析方法和设备
    • KR1020170051660A
    • 2017-05-12
    • KR1020150151599
    • 2015-10-30
    • (주)씽크포비엘
    • 박지환김은정천선일최도연
    • G06F11/36
    • 소프트웨어위험분석방법및 장치가개시된다. 본방법은, 복수의레코드(records)를포함하는위험분석타입분류테이블을구축하는단계및 소프트웨어의도메인정보를획득하는단계를포함할수 있다. 여기서, 상기위험분석타입분류테이블의복수의레코드의각각은 ID, 도메인 ID, 위험분석타입(Hazard Analysis Type), 관련부분및 문서를포함하고, 상기소프트웨어는소스코드로구성되며, 상기소스코드는하나의메인함수와상기메인함수가호출하는복수의서브함수를포함한다. 본방법은, 상기소프트웨어의기능목록함수구조화트리를획득하는단계, 상기기능목록함수구조화트리의상기복수의기능항목의각각에대해서상기위험분석타입분류테이블을이용하여위험분석타입을분류하는단계, 및상기소프트웨어의도메인정보및 상기분류된위험분석타입을기초로위험요소들의인과관계를시각화하는단계를더 포함할수 있다. 여기서, 상기기능목록함수구조화트리는복수의기능항목으로구성되고, 상기복수의기능항목의각각은상기복수의서브함수중 적어도하나의서브함수를포함한다.
    • 公开了一种软件风险分析方法和装置。 该方法可以包括构建包括多个记录并获得软件的域信息的风险分析类型分类表。 这里,风险分析类型分类表的多个记录中的每一个包括ID,域ID,危险分析类型,相关部分和文档,软件由源代码, 并且包括主功能和由主功能调用的多个子功能。 该方法包括以下步骤:获得软件的功能列表结构树;使用风险分析类型分类表为功能列表结构树的多个功能项中的每一个分类风险分析类型; 并根据软件领域信息和分类风险分析类型,将风险因素的因果关系可视化。 这里,功能列表功能结构树由多个功能项组成,并且多个功能项中的每一个包括多个子功能中的至少一个子功能。
    • 30. 发明公开
    • 컴퓨터 기반의 작업 현황 모니터링 시스템 및 이의 작업 근거 데이터 수집 방법
    • 基于计算机的工作雕像管理系统及其工作源数据的收集方法
    • KR1020160149802A
    • 2016-12-28
    • KR1020150087462
    • 2015-06-19
    • (주)씽크포비엘
    • 박지환천선일
    • G06Q10/10G06Q10/06
    • 본발명은컴퓨터기반의작업현황모니터링시스템및 이의작업근거데이터수집방법에관한것으로, 상기방법은사용자실행파일을기반으로사용자가현재수행하는작업을확인한후, 상기작업이수행됨에의해발생하는이벤트데이터모두를수집하는데이터수집단계; 상기작업에대응되는데이터필터링조건을기반으로상기이벤트데이터를필터링하여유효데이터만을추출하는데이터필터링단계; 시스템부하를확인한후, 상기시스템부하에따라상기데이터수집단계의데이터수집주기와상기데이터필터링단계의데이터필터링주기를조정하는부하확인단계; 상기유효데이터를기반으로작업근거데이터를산출한후, 사용자에게안내하고동의여부를문의하는작업근거데이터산출단계; 사용자가상기작업근거데이터에대해동의한경우에는상기작업근거데이터를저장및 출력하되, 그렇지않으면수정사항입력을요청하는작업근거데이터출력단계; 및상기수정사항을반영하여상기작업근거데이터를수정한후 상기모니터링서버에제출하되, 상기수정사항을반영하여상기데이터필터링조건을인공지능방식으로재학습시키는필터링조건보정단계를포함할수 있다.