초록 ▼

본 발명은 뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면 미리 정의된 온톨로지를 기반으로 특정 사용자에 대해 수집된 지각 정보들을 트리플 데이터로 변환하는 전처리부, 상기 변환된 트리플 데이터를 다차원 공간에 임베딩하여 임베딩 벡터로 변환하는 지각 정보 임베딩부, 동일 행위 의도에서 발생할 수 있는 지각 정보에 대한 유사도를 학습하여 지각 정보 유사도 기반 규칙을 추론하는 지각 정보 유사도 기반 규칙 추론부, 상기 지각 정보 유사도 기반 규칙과 미리 정의된 복수의 이벤트 연산 규칙의

본 발명은 뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면 미리 정의된 온톨로지를 기반으로 특정 사용자에 대해 수집된 지각 정보들을 트리플 데이터로 변환하는 전처리부, 상기 변환된 트리플 데이터를 다차원 공간에 임베딩하여 임베딩 벡터로 변환하는 지각 정보 임베딩부, 동일 행위 의도에서 발생할 수 있는 지각 정보에 대한 유사도를 학습하여 지각 정보 유사도 기반 규칙을 추론하는 지각 정보 유사도 기반 규칙 추론부, 상기 지각 정보 유사도 기반 규칙과 미리 정의된 복수의 이벤트 연산 규칙의 분석을 통해 상기 복수의 이벤트 연산 규칙의 적어도 일부가 시계열적으로 배열되는 규칙 시퀀스를 생성하는 시계열 모델 기반 규칙 추론부 및 상기 규칙 시퀀스를 시계열 모델에 입력하여 사용자의 행위 의도를 추론하는 다중 행위 의도 추론부를 포함하는 뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 장치가 제공된다.

대표청구항 ▼

뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 장치로서, 미리 정의된 온톨로지를 기반으로 특정 사용자에 대해 수집된 지각 정보들을 트리플 데이터로 변환하는 전처리부;상기 변환된 트리플 데이터를 다차원 공간에 임베딩하여 임베딩 벡터로 변환하는 지각 정보 임베딩부;동일 행위 의도에서 발생할 수 있는 지각 정보에 대한 유사도를 학습하여 지각 정보 유사도 기반 규칙을 추론하는 지각 정보 유사도 기반 규칙 추론부;상기 지각 정보 유사도 기반 규칙과 미리 정의된 복수의 이벤트 연산 규칙의 분석을 통해 상기 복수의 이벤트 연산 규칙의 적어도

뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 장치로서, 미리 정의된 온톨로지를 기반으로 특정 사용자에 대해 수집된 지각 정보들을 트리플 데이터로 변환하는 전처리부;상기 변환된 트리플 데이터를 다차원 공간에 임베딩하여 임베딩 벡터로 변환하는 지각 정보 임베딩부;동일 행위 의도에서 발생할 수 있는 지각 정보에 대한 유사도를 학습하여 지각 정보 유사도 기반 규칙을 추론하는 지각 정보 유사도 기반 규칙 추론부;상기 지각 정보 유사도 기반 규칙과 미리 정의된 복수의 이벤트 연산 규칙의 분석을 통해 상기 복수의 이벤트 연산 규칙의 적어도 일부가 시계열적으로 배열되는 규칙 시퀀스를 생성하는 시계열 모델 기반 규칙 추론부; 및상기 규칙 시퀀스를 시계열 모델에 입력하여 사용자의 행위 의도를 추론하는 다중 행위 의도 추론부를 포함하되, 상기 규칙 시퀀스에 포함되는 각 이벤트 연산 규칙은 이벤트 술어(event predicacate) 및 시간을 포함하며, 상기 이벤트 술어는 상기 지각 정보 유사도 기반 규칙의 릴레이션을 이용하여 구성되며, 상기 분석을 통해 상기 규칙 시퀀스에 포함되는 적어도 일부의 이벤트 연산 규칙의 우선 순위가 결정되는 뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 장치.