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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Machine Learning Model Library for Spatiotemporal Approximate Queries

Manager
Lee Taewhi
Participants
Transaction Count
0
Year
2024
Project Code
- 본 기술은 시공간 데이터에 대해 머신 러닝 모델을 학습하고 이로부터 근사 질의에 사용할 수 있는 시공간 합성 데이터를 생성하여 근사 질의 처리를 지원할 수 있는 기술임
- 본 기술은 원본 데이터에 대한 집계 연산 결과에 가까운 근사 질의 결과를 산출하는 합성 데이터를 머신 러닝을 활용하여 생성함으로써, 질의 처리 시 일정 수준의 질의 처리 응답 시간을 유지할 수 있게 해주는 기술임
- 본 기술은 데이터 노출 없이 학습된 머신 러닝 모델만 공개, 공유할 수 있도록 하여 개인 정보 등 민감한 정보나 비공개 데이터를 포함하는 데이터 분석을 지원하는 기술임
- 본 기술은 표준 WKT(Well-Known Text) 형식의 시공간 geometry 타입의 데이터를 지원함
- 스마트폰 등 개인화된 스마트 기기들에서 GPS 위치 데이터를 수집하고 다양한 서비스를 활용함에 따라 시공간 데이터가 기하급수적으로 증가하면서 적시에 시공간 데이터 분석을 제공하기 위해서는 효과적인 처리가 필요
- EU의 개인정보보호법(GDPR)을 비롯하여 세계적으로 개인정보 데이터 보호가 강화되는 추세에서, 시공간 데이터는 민감한 시간, 위치 정보가 포함되어 있어 데이터를 노출하지 않고 시공간 데이터를 분석할 수 있는 기술이 요구됨
- AI/ML 기술을 활용하여 시공간 데이터를 학습하고 유사한 분포의 합성 데이터를 생성할 수 있음
- 모델을 학습한 이후에는 원본 데이터 없이 합성 데이터를 생성하여 데이터 분석을 지원하므로, 데이터 분석가에게 데이터 노출 없이 프라이버시를 보전하는 데이터 분석이 가능
- 라이브러리 단독으로 실행하여 모델 훈련 및 합성 데이터 생성도 가능하며, 오픈소스 ML 모델 기반 근사 질의 처리 엔진인 TrainDB와 연동하여 사용도 가능
- 시공간 근사 질의 지원 머신러닝 모델 라이브러리 SW
. 시공간 데이터에 대한 머신러닝 모델 훈련 환경 구성 스크립트
. 시공간 근사 질의 지원 머신러닝 모델 학습, 시놉시스 생성, 시험 소스 코드
. 시공간 데이터 생성형 머신러닝 모델 소스 코드
- 국내 특허 2건, 국제 특허 1건
- 관련 기술문서 6건
- 시공간 데이터에 대한 ML 모델 훈련 기능
- ML 모델 저장/로딩 기능
- 시공간 데이터 생성 기능
- 표준 WKT 형식의 geometry 타입 데이터(POINT, LINESTRING 등) 지원
- 본 기술은 인구 통계, 교통, 부동산 등 지리정보와 연계된 시공간 데이터의 데이터 경향 분석, 시각화 등 GIS 기반 시공간 데이터 분석/예측 서비스에 활용 가능
- 시간, 위치 정보 등과 같은 민감한 개인 정보 또는 비공개 데이터를 포함하는 데이터에 대해 프라이버시를 보전하면서 시공간 데이터 분석을 수행할 수 있음
- 중요도에 비해 저장 공간을 많이 차지하는 데이터를 학습한 머신 러닝 모델로 대체하고 원본 데이터를 이관하는 방식으로도 활용할 수 있음
- 본 기술은 시공간 데이터를 원본에 접근하지 않고 데이터의 통계, 경향 분석, 시각화 등을 수행하여 데이터에 대한 통찰력을 얻고자 하는 공공/민간의 다양한 산업 분야에 활용할 수 있음