gimi9 Pandas Profiling

Dataset statistics

Number of variables	16
Number of observations	5613
Missing cells	5524
Missing cells (%)	6.2%
Duplicate rows	0
Duplicate rows (%)	0.0%
Total size in memory	723.7 KiB
Average record size in memory	132.0 B

Variable types

Numeric	4
Categorical	3
DateTime	2
Text	7

Dataset

Description	2021년 2월 기준 특허 클러스터 정보입니다.
Author	한국연구재단 정보통신기획평가원
URL	https://www.data.go.kr/data/15077415/fileData.do

Alerts

`생성자` has constant value ""	Constant
`생성일시` has constant value ""	Constant
`분류코드` is highly overall correlated with `산업분류코드`	High correlation
`산업분류코드` is highly overall correlated with `특허순번` and 1 other fields	High correlation
`클러스터분류특허` is highly overall correlated with `출원년도`	High correlation
`특허순번` is highly overall correlated with `산업분류코드`	High correlation
`출원년도` is highly overall correlated with `클러스터분류특허`	High correlation
`조회수` has 5524 (98.4%) missing values	Missing
`특허순번` has unique values	Unique
`링크코드` has unique values	Unique
`출원번호` has unique values	Unique

Reproduction

Analysis started	2024-04-21 02:00:35.825701
Analysis finished	2024-04-21 02:00:45.017786
Duration	9.19 seconds
Software version	ydata-profiling vv4.5.1
Download configuration	config.json

클러스터분류특허
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION

Distinct	252
Distinct (%)	4.5%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Infinite	0
Infinite (%)	0.0%
Mean	3.512679 × 10¹²

Minimum	3.50806 × 10¹²
Maximum	3.51502 × 10¹²
Zeros	0
Zeros (%)	0.0%
Negative	0
Negative (%)	0.0%
Memory size	49.5 KiB

Quantile statistics

Minimum	3.50806 × 10¹²
5-th percentile	3.51006 × 10¹²
Q1	3.51149 × 10¹²
median	3.51306 × 10¹²
Q3	3.51406 × 10¹²
95-th percentile	3.51442 × 10¹²
Maximum	3.51502 × 10¹²
Range	6.96 × 10⁹
Interquartile range (IQR)	2.57 × 10⁹

Descriptive statistics

Standard deviation	1.3906137 × 10⁹
Coefficient of variation (CV)	0.0003958841
Kurtosis	-0.48552095
Mean	3.512679 × 10¹²
Median Absolute Deviation (MAD)	1.04 × 10⁹
Skewness	-0.55816173
Sum	1.9716667 × 10¹⁶
Variance	1.9338066 × 10¹⁸
Monotonicity	Not monotonic

Histogram with fixed size bins (bins=50)

Value	Count	Frequency (%)
3512270000000	161	2.9%
3510060000000	112	2.0%
3512260000000	90	1.6%
3514250000000	78	1.4%
3511250000000	72	1.3%
3513250000000	69	1.2%
3514420000000	64	1.1%
3510050000000	61	1.1%
3513260000000	60	1.1%
3514240000000	57	1.0%
Other values (242)	4789	85.3%

Minimum 10 values
Maximum 10 values

Value	Count	Frequency (%)
3508060000000	2	< 0.1%
3508070000000	5	0.1%
3508080000000	4	0.1%
3508090000000	1	< 0.1%
3509010000000	2	< 0.1%
3509020000000	2	< 0.1%
3509030000000	1	< 0.1%
3509050000000	2	< 0.1%
3509070000000	2	< 0.1%
3509100000000	2	< 0.1%

Value	Count	Frequency (%)
3515020000000	17	0.3%
3515010000000	3	0.1%
3514520000000	12	0.2%
3514510000000	21	0.4%
3514500000000	18	0.3%
3514490000000	42	0.7%
3514480000000	33	0.6%
3514470000000	26	0.5%
3514460000000	24	0.4%
3514450000000	22	0.4%

생성자
Categorical

CONSTANT

Distinct	1
Distinct (%)	< 0.1%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

000000000000000UU0	5613

Length

Max length	18
Median length	18
Mean length	18
Min length	18

Unique

Unique	0 ?
Unique (%)	0.0%

Sample

1st row	000000000000000UU0
2nd row	000000000000000UU0
3rd row	000000000000000UU0
4th row	000000000000000UU0
5th row	000000000000000UU0

Common Values

Value	Count	Frequency (%)
000000000000000UU0	5613	100.0%

Length

Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

Value	Count	Frequency (%)
000000000000000uu0	5613	100.0%

생성일시
Date

CONSTANT

Distinct	1
Distinct (%)	< 0.1%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Minimum	2015-05-13 00:00:00
Maximum	2015-05-13 00:00:00

Histogram

Histogram with fixed size bins (bins=1)

클러스터분류정보
Text

Distinct	151
Distinct (%)	2.7%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	6
Median length	6
Mean length	6
Min length	6

Characters and Unicode

Total characters	33678
Distinct characters	17
Distinct categories	2 ?
Distinct scripts	2 ?
Distinct blocks	1 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	10 ?
Unique (%)	0.2%

Sample

1st row	A1A08B
2nd row	B1A01A
3rd row	A1A08B
4th row	B1A01A
5th row	B1A01A

Value	Count	Frequency (%)
a1a04a	478	8.5%
a2c01b	332	5.9%
b2b01a	329	5.9%
a1a08b	280	5.0%
b2a05a	257	4.6%
b2b02a	162	2.9%
b2e04b	145	2.6%
b2c02b	138	2.5%
a1a05a	123	2.2%
b2e01a	121	2.2%
Other values (141)	3248	57.9%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
A	7991	23.7%
B	5547	16.5%
0	5472	16.2%
1	4806	14.3%
2	4126	12.3%
C	1505	4.5%
E	1085	3.2%
4	904	2.7%
D	629	1.9%
5	503	1.5%
Other values (7)	1110	3.3%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Uppercase Letter	16839	50.0%
Decimal Number	16839	50.0%

Most frequent character per category

Decimal Number

Value	Count	Frequency (%)
0	5472	32.5%
1	4806	28.5%
2	4126	24.5%
4	904	5.4%
5	503	3.0%
8	350	2.1%
3	223	1.3%
6	192	1.1%
7	188	1.1%
9	75	0.4%

Uppercase Letter

Value	Count	Frequency (%)
A	7991	47.5%
B	5547	32.9%
C	1505	8.9%
E	1085	6.4%
D	629	3.7%
G	54	0.3%
F	28	0.2%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Latin	16839	50.0%
Common	16839	50.0%

Most frequent character per script

Common

Value	Count	Frequency (%)
0	5472	32.5%
1	4806	28.5%
2	4126	24.5%
4	904	5.4%
5	503	3.0%
8	350	2.1%
3	223	1.3%
6	192	1.1%
7	188	1.1%
9	75	0.4%

Latin

Value	Count	Frequency (%)
A	7991	47.5%
B	5547	32.9%
C	1505	8.9%
E	1085	6.4%
D	629	3.7%
G	54	0.3%
F	28	0.2%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
ASCII	33678	100.0%

Most frequent character per block

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
A	7991	23.7%
B	5547	16.5%
0	5472	16.2%
1	4806	14.3%
2	4126	12.3%
C	1505	4.5%
E	1085	3.2%
4	904	2.7%
D	629	1.9%
5	503	1.5%
Other values (7)	1110	3.3%

특허순번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION UNIQUE

Distinct	5613
Distinct (%)	100.0%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Infinite	0
Infinite (%)	0.0%
Mean	2807.6291

Minimum	1
Maximum	5624
Zeros	0
Zeros (%)	0.0%
Negative	0
Negative (%)	0.0%
Memory size	49.5 KiB

Quantile statistics

Minimum	1
5-th percentile	281.6
Q1	1404
median	2807
Q3	4210
95-th percentile	5343.4
Maximum	5624
Range	5623
Interquartile range (IQR)	2806

Descriptive statistics

Standard deviation	1621.5069
Coefficient of variation (CV)	0.57753602
Kurtosis	-1.1977544
Mean	2807.6291
Median Absolute Deviation (MAD)	1403
Skewness	0.001953265
Sum	15759222
Variance	2629284.7
Monotonicity	Not monotonic

Histogram with fixed size bins (bins=50)

Value	Count	Frequency (%)
1126	1	< 0.1%
4861	1	< 0.1%
4869	1	< 0.1%
4868	1	< 0.1%
4867	1	< 0.1%
4866	1	< 0.1%
4865	1	< 0.1%
4864	1	< 0.1%
4863	1	< 0.1%
4862	1	< 0.1%
Other values (5603)	5603	99.8%

Minimum 10 values
Maximum 10 values

Value	Count	Frequency (%)
1	1	< 0.1%
2	1	< 0.1%
3	1	< 0.1%
4	1	< 0.1%
5	1	< 0.1%
6	1	< 0.1%
7	1	< 0.1%
8	1	< 0.1%
9	1	< 0.1%
10	1	< 0.1%

Value	Count	Frequency (%)
5624	1	< 0.1%
5623	1	< 0.1%
5622	1	< 0.1%
5621	1	< 0.1%
5620	1	< 0.1%
5619	1	< 0.1%
5618	1	< 0.1%
5617	1	< 0.1%
5616	1	< 0.1%
5615	1	< 0.1%

출원년도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION

Distinct	7
Distinct (%)	0.1%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Infinite	0
Infinite (%)	0.0%
Mean	2010.5799

Minimum	2008
Maximum	2014
Zeros	0
Zeros (%)	0.0%
Negative	0
Negative (%)	0.0%
Memory size	49.5 KiB

Quantile statistics

Minimum	2008
5-th percentile	2008
Q1	2009
median	2011
Q3	2012
95-th percentile	2013
Maximum	2014
Range	6
Interquartile range (IQR)	3

Descriptive statistics

Standard deviation	1.6609114
Coefficient of variation (CV)	0.00082608575
Kurtosis	-1.0485005
Mean	2010.5799
Median Absolute Deviation (MAD)	1
Skewness	0.04766519
Sum	11285385
Variance	2.7586267
Monotonicity	Not monotonic

Histogram with fixed size bins (bins=7)

Value	Count	Frequency (%)
2012	1091	19.4%
2010	1086	19.3%
2009	953	17.0%
2011	931	16.6%
2008	736	13.1%
2013	697	12.4%
2014	119	2.1%

Minimum 10 values
Maximum 10 values

Value	Count	Frequency (%)
2008	736	13.1%
2009	953	17.0%
2010	1086	19.3%
2011	931	16.6%
2012	1091	19.4%
2013	697	12.4%
2014	119	2.1%

Value	Count	Frequency (%)
2014	119	2.1%
2013	697	12.4%
2012	1091	19.4%
2011	931	16.6%
2010	1086	19.3%
2009	953	17.0%
2008	736	13.1%

분류코드
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct	10
Distinct (%)	0.2%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

H04L	1599
H04W	1540
H04B	1143
H04N	987
H01Q	150
Other values (5)	194

Length

Max length	4
Median length	4
Mean length	4
Min length	4

Unique

Unique	0 ?
Unique (%)	0.0%

Sample

1st row	H04W
2nd row	H04W
3rd row	H04L
4th row	H04L
5th row	H04L

Common Values

Value	Count	Frequency (%)
H04L	1599	28.5%
H04W	1540	27.4%
H04B	1143	20.4%
H04N	987	17.6%
H01Q	150	2.7%
H04J	122	2.2%
H04H	39	0.7%
H04M	17	0.3%
H04Q	8	0.1%
H04K	8	0.1%

Length

Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

Value	Count	Frequency (%)
h04l	1599	28.5%
h04w	1540	27.4%
h04b	1143	20.4%
h04n	987	17.6%
h01q	150	2.7%
h04j	122	2.2%
h04h	39	0.7%
h04m	17	0.3%
h04q	8	0.1%
h04k	8	0.1%

산업분류코드
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct	3
Distinct (%)	0.1%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

무선통신	2683
통신방송	1943
광학 및 영상 음향기기	987

Length

Max length	12
Median length	4
Mean length	5.4067344
Min length	4

Unique

Unique	0 ?
Unique (%)	0.0%

Sample

1st row	무선통신
2nd row	무선통신
3rd row	통신방송
4th row	통신방송
5th row	통신방송

Common Values

Value	Count	Frequency (%)
무선통신	2683	47.8%
통신방송	1943	34.6%
광학 및 영상 음향기기	987	17.6%

Length

Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

Value	Count	Frequency (%)
무선통신	2683	31.3%
통신방송	1943	22.7%
광학	987	11.5%
및	987	11.5%
영상	987	11.5%
음향기기	987	11.5%

링크코드
Text

UNIQUE

Distinct	5613
Distinct (%)	100.0%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	12
Median length	12
Mean length	12
Min length	12

Characters and Unicode

Total characters	67356
Distinct characters	11
Distinct categories	2 ?
Distinct scripts	1 ?
Distinct blocks	1 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	5613 ?
Unique (%)	100.0%

Sample

1st row	2013-0010661
2nd row	2013-0107342
3rd row	2008-0112952
4th row	2012-0094456
5th row	2008-0022209

Value	Count	Frequency (%)
2013-0010661	1	< 0.1%
2010-0117375	1	< 0.1%
2008-0130676	1	< 0.1%
2013-0014435	1	< 0.1%
2010-0133286	1	< 0.1%
2012-0071695	1	< 0.1%
2014-0022154	1	< 0.1%
2009-0124263	1	< 0.1%
2013-0074420	1	< 0.1%
2011-0044420	1	< 0.1%
Other values (5603)	5603	99.8%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	29.9%
1	10251	15.2%
2	9892	14.7%
-	5613	8.3%
3	4012	6.0%
9	3502	5.2%
8	3172	4.7%
4	2987	4.4%
5	2605	3.9%
7	2576	3.8%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Decimal Number	61743	91.7%
Dash Punctuation	5613	8.3%

Most frequent character per category

Decimal Number

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	32.7%
1	10251	16.6%
2	9892	16.0%
3	4012	6.5%
9	3502	5.7%
8	3172	5.1%
4	2987	4.8%
5	2605	4.2%
7	2576	4.2%
6	2573	4.2%

Dash Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
-	5613	100.0%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Common	67356	100.0%

Most frequent character per script

Common

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	29.9%
1	10251	15.2%
2	9892	14.7%
-	5613	8.3%
3	4012	6.0%
9	3502	5.2%
8	3172	4.7%
4	2987	4.4%
5	2605	3.9%
7	2576	3.8%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
ASCII	67356	100.0%

Most frequent character per block

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	29.9%
1	10251	15.2%
2	9892	14.7%
-	5613	8.3%
3	4012	6.0%
9	3502	5.2%
8	3172	4.7%
4	2987	4.4%
5	2605	3.9%
7	2576	3.8%

발명명칭
Text

Distinct	5369
Distinct (%)	95.7%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	440
Median length	244
Mean length	114.27686
Min length	6

Characters and Unicode

Total characters	641436
Distinct characters	760
Distinct categories	14 ?
Distinct scripts	4 ?
Distinct blocks	7 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	5235 ?
Unique (%)	93.3%

Sample

1st row	수표면에서 기상정보를 고려한 센서 네트워크 라우팅 트리 형성 장치 및 방법(Apparatus and method for routing tree formation considering weather forecast information for surface water wireless sensor network systems)
2nd row	무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법 및 이를 위한 무선 센서 노드(Data transmission method in wireless sensor network and wiress sensor node thereof)
3rd row	센서 네트워크 관리 시스템 및 방법(SYSTEM AND METHOD FOR MANAGING SENSOR NETWORK)
4th row	센서 네트워크 관리 장치(APPARATUS FOR MANAGING SENSOR NETWORK)
5th row	센서 네트워크 및 그의 구성 방법(SENSOR NETWORK AND METHOD FOR COMPOSITION THEREOF)

Value	Count	Frequency (%)
and	4771	4.5%
for	4398	4.1%
및	4241	4.0%
method	3127	2.9%
방법	1808	1.7%
of	1741	1.6%
system	1678	1.6%
in	1642	1.5%
apparatus	1571	1.5%
장치	1311	1.2%
Other values (11189)	80667	75.4%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
	101331	15.8%
E	20857	3.3%
e	18889	2.9%
A	18782	2.9%
T	18057	2.8%
N	18052	2.8%
O	17568	2.7%
I	16641	2.6%
n	15485	2.4%
t	15408	2.4%
Other values (750)	380366	59.3%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Uppercase Letter	218692	34.1%
Lowercase Letter	174382	27.2%
Other Letter	131582	20.5%
Space Separator	101342	15.8%
Close Punctuation	5675	0.9%
Open Punctuation	5674	0.9%
Other Punctuation	1789	0.3%
Dash Punctuation	1631	0.3%
Decimal Number	649	0.1%
Format	8	< 0.1%
Other values (4)	12	< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter

Value	Count	Frequency (%)
방	5682	4.3%
법	5316	4.0%
및	4276	3.2%
스	3830	2.9%
이	3656	2.8%
치	3216	2.4%
장	3177	2.4%
신	2660	2.0%
서	2649	2.0%
시	2621	2.0%
Other values (603)	94499	71.8%

Uppercase Letter

Value	Count	Frequency (%)
E	20857	9.5%
A	18782	8.6%
T	18057	8.3%
N	18052	8.3%
O	17568	8.0%
I	16641	7.6%
R	14271	6.5%
S	13359	6.1%
M	12054	5.5%
D	11150	5.1%
Other values (44)	57901	26.5%

Lowercase Letter

Value	Count	Frequency (%)
e	18889	10.8%
n	15485	8.9%
t	15408	8.8%
o	15407	8.8%
i	14207	8.1%
a	13925	8.0%
r	12146	7.0%
s	9597	5.5%
d	8429	4.8%
m	6658	3.8%
Other values (39)	44231	25.4%

Decimal Number

Value	Count	Frequency (%)
2	184	28.4%
6	101	15.6%
3	93	14.3%
1	64	9.9%
4	52	8.0%
0	48	7.4%
２	33	5.1%
６	17	2.6%
5	14	2.2%
8	14	2.2%
Other values (7)	29	4.5%

Other Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
,	1206	67.4%
/	464	25.9%
.	69	3.9%
／	25	1.4%
，	9	0.5%
．	7	0.4%
:	3	0.2%
·	3	0.2%
＆	2	0.1%
：	1	0.1%

Dash Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
-	1575	96.6%
－	42	2.6%
―	14	0.9%

Math Symbol

Value	Count	Frequency (%)
+	4	66.7%
∏	1	16.7%
～	1	16.7%

Space Separator

Value	Count	Frequency (%)
	101331	> 99.9%
	11	< 0.1%

Close Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
)	5672	99.9%
）	3	0.1%

Open Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
(	5671	99.9%
（	3	0.1%

Other Symbol

Value	Count	Frequency (%)
㎑	1	50.0%
㎐	1	50.0%

Format

Value	Count	Frequency (%)
	8	100.0%

Letter Number

Value	Count	Frequency (%)
Ⅰ	3	100.0%

Connector Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
_	1	100.0%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Latin	393075	61.3%
Hangul	131582	20.5%
Common	116777	18.2%
Greek	2	< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
방	5682	4.3%
법	5316	4.0%
및	4276	3.2%
스	3830	2.9%
이	3656	2.8%
치	3216	2.4%
장	3177	2.4%
신	2660	2.0%
서	2649	2.0%
시	2621	2.0%
Other values (603)	94499	71.8%

Latin

Value	Count	Frequency (%)
E	20857	5.3%
e	18889	4.8%
A	18782	4.8%
T	18057	4.6%
N	18052	4.6%
O	17568	4.5%
I	16641	4.2%
n	15485	3.9%
t	15408	3.9%
o	15407	3.9%
Other values (92)	217929	55.4%

Common

Value	Count	Frequency (%)
	101331	86.8%
)	5672	4.9%
(	5671	4.9%
-	1575	1.3%
,	1206	1.0%
/	464	0.4%
2	184	0.2%
6	101	0.1%
3	93	0.1%
.	69	0.1%
Other values (33)	411	0.4%

Greek

Value	Count	Frequency (%)
Π	1	50.0%
Ι	1	50.0%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
ASCII	505161	78.8%
Hangul	131582	20.5%
None	4673	0.7%
Punctuation	14	< 0.1%
Number Forms	3	< 0.1%
CJK Compat	2	< 0.1%
Math Operators	1	< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
	101331	20.1%
E	20857	4.1%
e	18889	3.7%
A	18782	3.7%
T	18057	3.6%
N	18052	3.6%
O	17568	3.5%
I	16641	3.3%
n	15485	3.1%
t	15408	3.1%
Other values (62)	244091	48.3%

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
방	5682	4.3%
법	5316	4.0%
및	4276	3.2%
스	3830	2.9%
이	3656	2.8%
치	3216	2.4%
장	3177	2.4%
신	2660	2.0%
서	2649	2.0%
시	2621	2.0%
Other values (603)	94499	71.8%

None

Value	Count	Frequency (%)
Ｍ	543	11.6%
Ｄ	331	7.1%
Ｉ	326	7.0%
Ｐ	316	6.8%
Ｏ	284	6.1%
Ｓ	280	6.0%
Ａ	259	5.5%
Ｔ	254	5.4%
Ｆ	210	4.5%
Ｃ	181	3.9%
Other values (60)	1689	36.1%

Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
―	14	100.0%

Number Forms

Value	Count	Frequency (%)
Ⅰ	3	100.0%

Math Operators

Value	Count	Frequency (%)
∏	1	100.0%

CJK Compat

Value	Count	Frequency (%)
㎑	1	50.0%
㎐	1	50.0%

특허초록
Text

Distinct	5515
Distinct (%)	98.3%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	1024
Median length	602
Mean length	365.02779
Min length	13

Characters and Unicode

Total characters	2048901
Distinct characters	1058
Distinct categories	15 ?
Distinct scripts	5 ?
Distinct blocks	10 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	5449 ?
Unique (%)	97.1%

Sample

1st row	본 발명은 라우팅 경로를 설정하기 위한 가중치 계산식을 수행하기 이전에 기상정보를 이용하여 노드 간 통신 적합성을 먼저 적용하여 기상조건과 상관없이 안정적인 통신이 이루어질 수 있도록 하는 센서 네트워크 라우팅 트리 형성 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로서, 센서 네트워크가 센서노드들이 배치된 센서필드와 외부망을 연결하는 데이터 수집부와, 데이터 수집부와 클러스터 멤버간 연결을 담당하는 클러스터 헤더 노드와, 클러스터 헤더 노드의 제의를 받는 클러스터 멤버 노드로 구성되는 센서 네트워크 시스템에서, 상기 클러스터 헤더 노드는 데이터 수집부를 통해 수집된 기상정보를 적용하여 기상정보에 기반하여 미리 저장되어 1홉 통신 가능 거리 값을 검출하여 데이터 전송을 위한 패킷을 선정한 후, 가중치 산출을 통해 라우팅 트리를 설정하여 최종적으로 싱크노드에게 데이터를 전송하는데 있다.
2nd row	본 발명은 무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법 및 이를 위한 무선 센서 노드에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 다중 홉으로 이루어진 무선 센서 네트워크를 형성하는 무선 센서 노드를 이용한 데이터 전송 방법에 있어서, 각각의 노드는 검침 데이터를 수집하는 단계와, 1홉(one hop) 단위의 하위 노드로부터 획득된 검침 데이터를 수신하는 단계와, 상기 하위 노드로부터 수신된 검침 데이터 및 수집된 자신의 검침 데이터의 데이터 용량을 합친 데이터 총용량을 기 할당된 임계 용량과 비교하는 단계, 및 상기 데이터 총용량이 상기 임계 용량보다 큰 경우, 상기 하위 노드로부터 수신된 검침 데이터를 IP 어드레스를 기반으로 집중기로 직접 전송하고, 상기 자신의 검침 데이터는 MAC 어드레스를 기반으로 1홉 간격에 위치한 상위 노드로 전송하는 단계를 포함하는 무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법을 제공한다. 상기 무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법 및 이를 위한 무선 센서 노드에 따르면, MAC 어드레스 기반의 통신 방식과 IP 어드레스 기반의 통신 방식을 혼용하여 사용함에 따라 저속 무선 네트워크 구간에서의 통신 효율을 높이고 트래픽 문제를 해결할 수 있는 이점이 있다.
3rd row	센서 네트워크 관리 시스템의 관리 단말은 서버로부터 수신된 점검 요청 메시지를 바탕으로 복수 개의 센서 노드 중 점검 요청 메시지에 대응하는 제1 센서 노드로 노드 정보 요청 메시지를 전송하고, 제1 센서 노드로부터 제1 센서 노드에 대한 정보를 포함하는 노드 정보 응답 메시지를 수신하여 제1 센서 노드에 대한 정보를 바탕으로 점검 결과 정보를 생성하며, 생성된 점검 결과 정보를 제어 서버로 전송한다. 이를 통해 센서 네트워크에 포함된 복수 개의 센서 노드를 보다 신속하고 정확하게 관리할 수 있다.
4th row	본 발명의 센서 네트워크를 관리하는 장치는 복수의 센서 네트워크에 적용할 구성 정책을 선정하고, 상기 복수의 센서 네트워크의 상태를 모니터링하며, 상기 복수의 센서 네트워크 중 오류를 감지한 센서 네트워크에 적용된 구성 정책에 기초하여 오류 진단 소프트웨어를 선정하여 상기 오류가 발생한 센서 네트워크로 상기 오류 진단 소프트웨어에 기반한 오류 진단 수행을 요청하는 오류검출모듈, 상기 오류가 발생한 센서 네트워크로부터 오류 진단 결과를 수신하고, 상기 오류 진단 결과로부터 오류 원인을 추론하고, 상기 추론된 오류 원인에 대응하는 오류 복구 방법을 상기 센서 네트워크로 제공하는 오류복구모듈을 포함한다. 이를 통해 본 발명은 서로 다른 특성을 가진 센서 네트워크의 오류를 진단 및 복구함으로써, 효율적으로 센서 네트워크를 관리할 수 있는 효과가 있다.
5th row	본 발명은 센서 네트워크 및 그의 구성 방법으로서, 동작여부에 따라 전원 사용량이 상이한 센서 노드간에 통신환경이 설정된 센서 네트워크에 있어서, 내부 전원을 공급받아 통신을 수행하는 복수의 제1 센서 노드와; 외부전원을 공급받아 통신을 수행하는 복수의 제2 센서 노드와; 상기 제2 센서 노드로부터 데이터를 수신하여 통신 서버로 전송하는 게이트웨이를 포함하며, 상기 제2 센서노드가 과부하 발생 가능성에 따라 전원 사용량이 많은 노드에 구비되며, 노드간 중계역할을 수행하는 상기 제1 센서 노드로부터 데이터를 수신하여 상기 게이트웨이로 전송하는 센서 네트워크 및 그의 네트워크 구성방법을 제공한다.

Value	Count	Frequency (%)
상기	16852	3.4%
및	10166	2.1%
본	6025	1.2%
수	4611	0.9%
정보를	3485	0.7%
단계	3432	0.7%
발명은	3205	0.7%
관한	2774	0.6%
무선	2624	0.5%
있다	2568	0.5%
Other values (45424)	433146	88.6%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
	483296	23.6%
하	44071	2.2%
기	35591	1.7%
이	34176	1.7%
는	31865	1.6%
에	30764	1.5%
의	30272	1.5%
를	29910	1.5%
상	27522	1.3%
을	23535	1.1%
Other values (1048)	1277899	62.4%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Other Letter	1393180	68.0%
Space Separator	483297	23.6%
Lowercase Letter	61884	3.0%
Uppercase Letter	43735	2.1%
Other Punctuation	40500	2.0%
Decimal Number	10882	0.5%
Close Punctuation	6548	0.3%
Open Punctuation	6480	0.3%
Dash Punctuation	2059	0.1%
Math Symbol	189	< 0.1%
Other values (5)	147	< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter

Value	Count	Frequency (%)
하	44071	3.2%
기	35591	2.6%
이	34176	2.5%
는	31865	2.3%
에	30764	2.2%
의	30272	2.2%
를	29910	2.1%
상	27522	2.0%
을	23535	1.7%
로	23197	1.7%
Other values (893)	1082277	77.7%

Uppercase Letter

Value	Count	Frequency (%)
M	4306	9.8%
P	4280	9.8%
S	4020	9.2%
D	3485	8.0%
C	3084	7.1%
A	2980	6.8%
I	2942	6.7%
T	2470	5.6%
R	2194	5.0%
F	1872	4.3%
Other values (39)	12102	27.7%

Lowercase Letter

Value	Count	Frequency (%)
e	7615	12.3%
i	5834	9.4%
t	5205	8.4%
o	5159	8.3%
n	5023	8.1%
a	4814	7.8%
r	4615	7.5%
l	3081	5.0%
c	3037	4.9%
s	2792	4.5%
Other values (33)	14709	23.8%

Math Symbol

Value	Count	Frequency (%)
+	62	32.8%
=	25	13.2%
×	23	12.2%
~	22	11.6%
≤	16	8.5%
\|	10	5.3%
>	8	4.2%
<	6	3.2%
±	5	2.6%
≥	5	2.6%
Other values (4)	7	3.7%

Other Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
,	22915	56.6%
.	12175	30.1%
;	4151	10.2%
/	799	2.0%
:	395	1.0%
%	16	< 0.1%
*	14	< 0.1%
＆	14	< 0.1%
·	8	< 0.1%
／	4	< 0.1%
Other values (3)	9	< 0.1%

Decimal Number

Value	Count	Frequency (%)
1	4467	41.0%
2	3947	36.3%
3	781	7.2%
0	581	5.3%
4	408	3.7%
6	328	3.0%
5	158	1.5%
8	119	1.1%
7	47	0.4%
9	45	0.4%

Other Symbol

Value	Count	Frequency (%)
°	39	76.5%
㎑	3	5.9%
㎓	3	5.9%
△	3	5.9%
■	2	3.9%
㏈	1	2.0%

Close Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
)	6515	99.5%
]	30	0.5%
}	2	< 0.1%
」	1	< 0.1%

Open Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
(	6447	99.5%
[	30	0.5%
{	2	< 0.1%
「	1	< 0.1%

Dash Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
-	2048	99.5%
―	9	0.4%
－	2	0.1%

Space Separator

Value	Count	Frequency (%)
	483296	> 99.9%
	1	< 0.1%

Final Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
’	10	66.7%
”	5	33.3%

Initial Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
‘	7	58.3%
“	5	41.7%

Connector Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
_	68	100.0%

Letter Number

Value	Count	Frequency (%)
ⅹ	1	100.0%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Hangul	1393169	68.0%
Common	550101	26.8%
Latin	105516	5.1%
Greek	104	< 0.1%
Han	11	< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
하	44071	3.2%
기	35591	2.6%
이	34176	2.5%
는	31865	2.3%
에	30764	2.2%
의	30272	2.2%
를	29910	2.1%
상	27522	2.0%
을	23535	1.7%
로	23197	1.7%
Other values (888)	1082266	77.7%

Latin

Value	Count	Frequency (%)
e	7615	7.2%
i	5834	5.5%
t	5205	4.9%
o	5159	4.9%
n	5023	4.8%
a	4814	4.6%
r	4615	4.4%
M	4306	4.1%
P	4280	4.1%
S	4020	3.8%
Other values (65)	54645	51.8%

Common

Value	Count	Frequency (%)
	483296	87.9%
,	22915	4.2%
.	12175	2.2%
)	6515	1.2%
(	6447	1.2%
1	4467	0.8%
;	4151	0.8%
2	3947	0.7%
-	2048	0.4%
/	799	0.1%
Other values (52)	3341	0.6%

Greek

Value	Count	Frequency (%)
λ	25	24.0%
τ	16	15.4%
α	14	13.5%
δ	6	5.8%
β	6	5.8%
θ	6	5.8%
π	5	4.8%
φ	5	4.8%
ε	3	2.9%
Δ	3	2.9%
Other values (8)	15	14.4%

Han

Value	Count	Frequency (%)
種	3	27.3%
多	3	27.3%
差	2	18.2%
分	2	18.2%
回	1	9.1%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
Hangul	1393165	68.0%
ASCII	655355	32.0%
None	286	< 0.1%
Punctuation	40	< 0.1%
Math Operators	27	< 0.1%
CJK	11	< 0.1%
CJK Compat	7	< 0.1%
Geometric Shapes	5	< 0.1%
Compat Jamo	4	< 0.1%
Number Forms	1	< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
	483296	73.7%
,	22915	3.5%
.	12175	1.9%
e	7615	1.2%
)	6515	1.0%
(	6447	1.0%
i	5834	0.9%
t	5205	0.8%
o	5159	0.8%
n	5023	0.8%
Other values (74)	95171	14.5%

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
하	44071	3.2%
기	35591	2.6%
이	34176	2.5%
는	31865	2.3%
에	30764	2.2%
의	30272	2.2%
를	29910	2.1%
상	27522	2.0%
을	23535	1.7%
로	23197	1.7%
Other values (886)	1082262	77.7%

None

Value	Count	Frequency (%)
°	39	13.6%
λ	25	8.7%
×	23	8.0%
τ	16	5.6%
α	14	4.9%
＆	14	4.9%
Ｍ	9	3.1%
Ｐ	9	3.1%
·	8	2.8%
Ｉ	7	2.4%
Other values (44)	122	42.7%

Math Operators

Value	Count	Frequency (%)
≤	16	59.3%
≥	5	18.5%
∪	2	7.4%
∼	2	7.4%
∑	2	7.4%

Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
’	10	25.0%
―	9	22.5%
‘	7	17.5%
“	5	12.5%
”	5	12.5%
…	4	10.0%

CJK

Value	Count	Frequency (%)
種	3	27.3%
多	3	27.3%
差	2	18.2%
分	2	18.2%
回	1	9.1%

CJK Compat

Value	Count	Frequency (%)
㎑	3	42.9%
㎓	3	42.9%
㏈	1	14.3%

Compat Jamo

Value	Count	Frequency (%)
ㆍ	3	75.0%
ㅎ	1	25.0%

Geometric Shapes

Value	Count	Frequency (%)
△	3	60.0%
■	2	40.0%

Number Forms

Value	Count	Frequency (%)
ⅹ	1	100.0%

출원인
Text

Distinct	436
Distinct (%)	7.8%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	54
Median length	9
Mean length	10.591484
Min length	3

Characters and Unicode

Total characters	59450
Distinct characters	282
Distinct categories	5 ?
Distinct scripts	2 ?
Distinct blocks	2 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	225 ?
Unique (%)	4.0%

Sample

1st row	부산대학교 산학협력단
2nd row	(주)누리텔레콤
3rd row	한국전자통신연구원
4th row	주식회사 센서웨이
5th row	전자부품연구원

Value	Count	Frequency (%)
한국전자통신연구원	3127	38.3%
산학협력단	1138	13.9%
	487	6.0%
주식회사	299	3.7%
한국과학기술원	240	2.9%
전자부품연구원	214	2.6%
성균관대학교산학협력단	151	1.9%
연세대학교	147	1.8%
고려대학교	137	1.7%
서울대학교산학협력단	117	1.4%
Other values (335)	2104	25.8%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
학	4189	7.0%
원	3725	6.3%
한	3656	6.1%
국	3633	6.1%
연	3533	5.9%
전	3431	5.8%
구	3401	5.7%
자	3396	5.7%
신	3141	5.3%
통	3134	5.3%
Other values (272)	24211	40.7%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Other Letter	56184	94.5%
Space Separator	2557	4.3%
Math Symbol	487	0.8%
Open Punctuation	111	0.2%
Close Punctuation	111	0.2%

Most frequent character per category

Other Letter

Value	Count	Frequency (%)
학	4189	7.5%
원	3725	6.6%
한	3656	6.5%
국	3633	6.5%
연	3533	6.3%
전	3431	6.1%
구	3401	6.1%
자	3396	6.0%
신	3141	5.6%
통	3134	5.6%
Other values (268)	20945	37.3%

Space Separator

Value	Count	Frequency (%)
	2557	100.0%

Math Symbol

Value	Count	Frequency (%)
\|	487	100.0%

Open Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
(	111	100.0%

Close Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
)	111	100.0%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Hangul	56184	94.5%
Common	3266	5.5%

Most frequent character per script

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
학	4189	7.5%
원	3725	6.6%
한	3656	6.5%
국	3633	6.5%
연	3533	6.3%
전	3431	6.1%
구	3401	6.1%
자	3396	6.0%
신	3141	5.6%
통	3134	5.6%
Other values (268)	20945	37.3%

Common

Value	Count	Frequency (%)
	2557	78.3%
\|	487	14.9%
(	111	3.4%
)	111	3.4%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
Hangul	56184	94.5%
ASCII	3266	5.5%

Most frequent character per block

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
학	4189	7.5%
원	3725	6.6%
한	3656	6.5%
국	3633	6.5%
연	3533	6.3%
전	3431	6.1%
구	3401	6.1%
자	3396	6.0%
신	3141	5.6%
통	3134	5.6%
Other values (268)	20945	37.3%

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
	2557	78.3%
\|	487	14.9%
(	111	3.4%
)	111	3.4%

발명자
Text

Distinct	4517
Distinct (%)	80.5%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	98
Median length	92
Mean length	20.490469
Min length	2

Characters and Unicode

Total characters	115013
Distinct characters	397
Distinct categories	4 ?
Distinct scripts	2 ?
Distinct blocks	2 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	3846 ?
Unique (%)	68.5%

Sample

1st row	정상화 \| 조용현
2nd row	권광균 \| 윤민석
3rd row	이신경 \| 오경희 \| 정교일 \| 최두호 \| 조현숙
4th row	홍원길 \| 엄두섭
5th row	이민구 \| 강정훈 \| 유준재 \| 임호정

Value	Count	Frequency (%)
	16345	42.5%
최진수	250	0.6%
김진웅	231	0.6%
이진호	169	0.4%
임성창	165	0.4%
김휘용	151	0.4%
이석규	141	0.4%
윤철식	133	0.3%
임광재	129	0.3%
홍진우	126	0.3%
Other values (4758)	20627	53.6%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
	32854	28.6%
\|	16345	14.2%
김	4418	3.8%
이	3648	3.2%
정	2317	2.0%
진	1802	1.6%
성	1629	1.4%
호	1619	1.4%
영	1613	1.4%
박	1517	1.3%
Other values (387)	47251	41.1%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Other Letter	65806	57.2%
Space Separator	32854	28.6%
Math Symbol	16345	14.2%
Other Punctuation	8	< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter

Value	Count	Frequency (%)
김	4418	6.7%
이	3648	5.5%
정	2317	3.5%
진	1802	2.7%
성	1629	2.5%
호	1619	2.5%
영	1613	2.5%
박	1517	2.3%
현	1471	2.2%
수	1306	2.0%
Other values (384)	44466	67.6%

Space Separator

Value	Count	Frequency (%)
	32854	100.0%

Math Symbol

Value	Count	Frequency (%)
\|	16345	100.0%

Other Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
,	8	100.0%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Hangul	65806	57.2%
Common	49207	42.8%

Most frequent character per script

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
김	4418	6.7%
이	3648	5.5%
정	2317	3.5%
진	1802	2.7%
성	1629	2.5%
호	1619	2.5%
영	1613	2.5%
박	1517	2.3%
현	1471	2.2%
수	1306	2.0%
Other values (384)	44466	67.6%

Common

Value	Count	Frequency (%)
	32854	66.8%
\|	16345	33.2%
,	8	< 0.1%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
Hangul	65806	57.2%
ASCII	49207	42.8%

Most frequent character per block

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
	32854	66.8%
\|	16345	33.2%
,	8	< 0.1%

Hangul

Value	Count	Frequency (%)
김	4418	6.7%
이	3648	5.5%
정	2317	3.5%
진	1802	2.7%
성	1629	2.5%
호	1619	2.5%
영	1613	2.5%
박	1517	2.3%
현	1471	2.2%
수	1306	2.0%
Other values (384)	44466	67.6%

출원번호
Text

UNIQUE

Distinct	5613
Distinct (%)	100.0%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Length

Max length	12
Median length	12
Mean length	12
Min length	12

Characters and Unicode

Total characters	67356
Distinct characters	11
Distinct categories	2 ?
Distinct scripts	1 ?
Distinct blocks	1 ?

The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique	5613 ?
Unique (%)	100.0%

Sample

1st row	2013-0010661
2nd row	2013-0107342
3rd row	2008-0112952
4th row	2012-0094456
5th row	2008-0022209

Value	Count	Frequency (%)
2013-0010661	1	< 0.1%
2010-0117375	1	< 0.1%
2008-0130676	1	< 0.1%
2013-0014435	1	< 0.1%
2010-0133286	1	< 0.1%
2012-0071695	1	< 0.1%
2014-0022154	1	< 0.1%
2009-0124263	1	< 0.1%
2013-0074420	1	< 0.1%
2011-0044420	1	< 0.1%
Other values (5603)	5603	99.8%

Most occurring characters

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	29.9%
1	10251	15.2%
2	9892	14.7%
-	5613	8.3%
3	4012	6.0%
9	3502	5.2%
8	3172	4.7%
4	2987	4.4%
5	2605	3.9%
7	2576	3.8%

Most occurring categories

Value	Count	Frequency (%)
Decimal Number	61743	91.7%
Dash Punctuation	5613	8.3%

Most frequent character per category

Decimal Number

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	32.7%
1	10251	16.6%
2	9892	16.0%
3	4012	6.5%
9	3502	5.7%
8	3172	5.1%
4	2987	4.8%
5	2605	4.2%
7	2576	4.2%
6	2573	4.2%

Dash Punctuation

Value	Count	Frequency (%)
-	5613	100.0%

Most occurring scripts

Value	Count	Frequency (%)
Common	67356	100.0%

Most frequent character per script

Common

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	29.9%
1	10251	15.2%
2	9892	14.7%
-	5613	8.3%
3	4012	6.0%
9	3502	5.2%
8	3172	4.7%
4	2987	4.4%
5	2605	3.9%
7	2576	3.8%

Most occurring blocks

Value	Count	Frequency (%)
ASCII	67356	100.0%

Most frequent character per block

ASCII

Value	Count	Frequency (%)
0	20173	29.9%
1	10251	15.2%
2	9892	14.7%
-	5613	8.3%
3	4012	6.0%
9	3502	5.2%
8	3172	4.7%
4	2987	4.4%
5	2605	3.9%
7	2576	3.8%

출원일자
Date

Distinct	1386
Distinct (%)	24.7%
Missing	0
Missing (%)	0.0%
Memory size	44.0 KiB

Minimum	2008-01-08 00:00:00
Maximum	2014-11-11 00:00:00

Histogram

Histogram with fixed size bins (bins=50)

조회수
Real number (ℝ)

MISSING

Distinct	6
Distinct (%)	6.7%
Missing	5524
Missing (%)	98.4%
Infinite	0
Infinite (%)	0.0%
Mean	2.0674157

Minimum	1
Maximum	53
Zeros	0
Zeros (%)	0.0%
Negative	0
Negative (%)	0.0%
Memory size	49.5 KiB

Quantile statistics

Minimum	1
5-th percentile	1
Q1	1
median	1
Q3	1
95-th percentile	3
Maximum	53
Range	52
Interquartile range (IQR)	0

Descriptive statistics

Standard deviation	5.7163994
Coefficient of variation (CV)	2.7649975
Kurtosis	73.995471
Mean	2.0674157
Median Absolute Deviation (MAD)	0
Skewness	8.3869103
Sum	184
Variance	32.677222
Monotonicity	Not monotonic

Histogram with fixed size bins (bins=6)

Value	Count	Frequency (%)
1	67	1.2%
2	14	0.2%
3	4	0.1%
4	2	< 0.1%
53	1	< 0.1%
16	1	< 0.1%
(Missing)	5524	98.4%

Minimum 10 values
Maximum 10 values

Value	Count	Frequency (%)
1	67	1.2%
2	14	0.2%
3	4	0.1%
4	2	< 0.1%
16	1	< 0.1%
53	1	< 0.1%

Value	Count	Frequency (%)
53	1	< 0.1%
16	1	< 0.1%
4	2	< 0.1%
3	4	0.1%
2	14	0.2%
1	67	1.2%

Heatmap
Table

	클러스터분류특허	특허순번	출원년도	분류코드	산업분류코드	조회수
클러스터분류특허	1.000	0.044	0.687	0.129	0.164	0.554
특허순번	0.044	1.000	0.126	0.693	0.660	0.000
출원년도	0.687	0.126	1.000	0.134	0.220	NaN
분류코드	0.129	0.693	0.134	1.000	1.000	0.000
산업분류코드	0.164	0.660	0.220	1.000	1.000	0.233
조회수	0.554	0.000	NaN	0.000	0.233	1.000

Heatmap
Table

	분류코드	산업분류코드
분류코드	1.000	0.999
산업분류코드	0.999	1.000

Heatmap
Table

	클러스터분류특허	특허순번	출원년도	조회수	분류코드	산업분류코드
클러스터분류특허	1.000	-0.013	0.803	-0.315	0.058	0.072
특허순번	-0.013	1.000	-0.018	-0.359	0.278	0.509
출원년도	0.803	-0.018	1.000	-0.321	0.081	0.097
조회수	-0.315	-0.359	-0.321	1.000	0.000	0.072
분류코드	0.058	0.278	0.081	0.000	1.000	0.999
산업분류코드	0.072	0.509	0.097	0.072	0.999	1.000

Count
Matrix

A simple visualization of nullity by column.

Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

First rows
Last rows

	클러스터분류특허	생성자	생성일시	클러스터분류정보	특허순번	출원년도	분류코드	산업분류코드	링크코드	발명명칭	특허초록	출원인	발명자	출원번호	출원일자	조회수
0	3514330000000	000000000000000UU0	2015-05-13	A1A08B	1126	2013	H04W	무선통신	2013-0010661	수표면에서 기상정보를 고려한 센서 네트워크 라우팅 트리 형성 장치 및 방법(Apparatus and method for routing tree formation considering weather forecast information for surface water wireless sensor network systems)	본 발명은 라우팅 경로를 설정하기 위한 가중치 계산식을 수행하기 이전에 기상정보를 이용하여 노드 간 통신 적합성을 먼저 적용하여 기상조건과 상관없이 안정적인 통신이 이루어질 수 있도록 하는 센서 네트워크 라우팅 트리 형성 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로서, 센서 네트워크가 센서노드들이 배치된 센서필드와 외부망을 연결하는 데이터 수집부와, 데이터 수집부와 클러스터 멤버간 연결을 담당하는 클러스터 헤더 노드와, 클러스터 헤더 노드의 제의를 받는 클러스터 멤버 노드로 구성되는 센서 네트워크 시스템에서, 상기 클러스터 헤더 노드는 데이터 수집부를 통해 수집된 기상정보를 적용하여 기상정보에 기반하여 미리 저장되어 1홉 통신 가능 거리 값을 검출하여 데이터 전송을 위한 패킷을 선정한 후, 가중치 산출을 통해 라우팅 트리를 설정하여 최종적으로 싱크노드에게 데이터를 전송하는데 있다.	부산대학교 산학협력단	정상화 \| 조용현	2013-0010661	2013-01-30	1
1	3514390000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B1A01A	1127	2013	H04W	무선통신	2013-0107342	무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법 및 이를 위한 무선 센서 노드(Data transmission method in wireless sensor network and wiress sensor node thereof)	본 발명은 무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법 및 이를 위한 무선 센서 노드에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 다중 홉으로 이루어진 무선 센서 네트워크를 형성하는 무선 센서 노드를 이용한 데이터 전송 방법에 있어서, 각각의 노드는 검침 데이터를 수집하는 단계와, 1홉(one hop) 단위의 하위 노드로부터 획득된 검침 데이터를 수신하는 단계와, 상기 하위 노드로부터 수신된 검침 데이터 및 수집된 자신의 검침 데이터의 데이터 용량을 합친 데이터 총용량을 기 할당된 임계 용량과 비교하는 단계, 및 상기 데이터 총용량이 상기 임계 용량보다 큰 경우, 상기 하위 노드로부터 수신된 검침 데이터를 IP 어드레스를 기반으로 집중기로 직접 전송하고, 상기 자신의 검침 데이터는 MAC 어드레스를 기반으로 1홉 간격에 위치한 상위 노드로 전송하는 단계를 포함하는 무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법을 제공한다. 상기 무선 센서 네트워크에서의 데이터 전송 방법 및 이를 위한 무선 센서 노드에 따르면, MAC 어드레스 기반의 통신 방식과 IP 어드레스 기반의 통신 방식을 혼용하여 사용함에 따라 저속 무선 네트워크 구간에서의 통신 효율을 높이고 트래픽 문제를 해결할 수 있는 이점이 있다.	(주)누리텔레콤	권광균 \| 윤민석	2013-0107342	2013-09-06	<NA>
2	3511370000000	000000000000000UU0	2015-05-13	A1A08B	1128	2008	H04L	통신방송	2008-0112952	센서 네트워크 관리 시스템 및 방법(SYSTEM AND METHOD FOR MANAGING SENSOR NETWORK)	센서 네트워크 관리 시스템의 관리 단말은 서버로부터 수신된 점검 요청 메시지를 바탕으로 복수 개의 센서 노드 중 점검 요청 메시지에 대응하는 제1 센서 노드로 노드 정보 요청 메시지를 전송하고, 제1 센서 노드로부터 제1 센서 노드에 대한 정보를 포함하는 노드 정보 응답 메시지를 수신하여 제1 센서 노드에 대한 정보를 바탕으로 점검 결과 정보를 생성하며, 생성된 점검 결과 정보를 제어 서버로 전송한다. 이를 통해 센서 네트워크에 포함된 복수 개의 센서 노드를 보다 신속하고 정확하게 관리할 수 있다.	한국전자통신연구원	이신경 \| 오경희 \| 정교일 \| 최두호 \| 조현숙	2008-0112952	2008-11-13	<NA>
3	3514110000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B1A01A	1129	2012	H04L	통신방송	2012-0094456	센서 네트워크 관리 장치(APPARATUS FOR MANAGING SENSOR NETWORK)	본 발명의 센서 네트워크를 관리하는 장치는 복수의 센서 네트워크에 적용할 구성 정책을 선정하고, 상기 복수의 센서 네트워크의 상태를 모니터링하며, 상기 복수의 센서 네트워크 중 오류를 감지한 센서 네트워크에 적용된 구성 정책에 기초하여 오류 진단 소프트웨어를 선정하여 상기 오류가 발생한 센서 네트워크로 상기 오류 진단 소프트웨어에 기반한 오류 진단 수행을 요청하는 오류검출모듈, 상기 오류가 발생한 센서 네트워크로부터 오류 진단 결과를 수신하고, 상기 오류 진단 결과로부터 오류 원인을 추론하고, 상기 추론된 오류 원인에 대응하는 오류 복구 방법을 상기 센서 네트워크로 제공하는 오류복구모듈을 포함한다. 이를 통해 본 발명은 서로 다른 특성을 가진 센서 네트워크의 오류를 진단 및 복구함으로써, 효율적으로 센서 네트워크를 관리할 수 있는 효과가 있다.	주식회사 센서웨이	홍원길 \| 엄두섭	2012-0094456	2012-08-28	<NA>
4	3509250000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B1A01A	1130	2008	H04L	통신방송	2008-0022209	센서 네트워크 및 그의 구성 방법(SENSOR NETWORK AND METHOD FOR COMPOSITION THEREOF)	본 발명은 센서 네트워크 및 그의 구성 방법으로서, 동작여부에 따라 전원 사용량이 상이한 센서 노드간에 통신환경이 설정된 센서 네트워크에 있어서, 내부 전원을 공급받아 통신을 수행하는 복수의 제1 센서 노드와; 외부전원을 공급받아 통신을 수행하는 복수의 제2 센서 노드와; 상기 제2 센서 노드로부터 데이터를 수신하여 통신 서버로 전송하는 게이트웨이를 포함하며, 상기 제2 센서노드가 과부하 발생 가능성에 따라 전원 사용량이 많은 노드에 구비되며, 노드간 중계역할을 수행하는 상기 제1 센서 노드로부터 데이터를 수신하여 상기 게이트웨이로 전송하는 센서 네트워크 및 그의 네트워크 구성방법을 제공한다.	전자부품연구원	이민구 \| 강정훈 \| 유준재 \| 임호정	2008-0022209	2008-03-10	<NA>
5	3513300000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B1A01A	1131	2013	H04L	통신방송	2013-0000751	센서 네트워크 및 센서 네트워크에서 타임 슬롯 중계 기반의 링크 확장 방법(SENSOR NETWORK AND METHOD FOR LINK EXTENSION BASED ON TIME SLOT RELAYING IN THE SAME)	본 발명의 실시예에 따른 센서 네트워크는, 제1비컨 프레임을 방송하는 네트워크 코디네이터; 상기 네트워크 코디네이터로부터 프레임을 수신하거나 상기 네트워크 코디네이터로 프레임을 송신하는 센서 디바이스; 및 상기 네트워크 코디네이터의 프레임을 상기 센서 디바이스로 중계하거나 상기 센서 디바이스의 프레임을 상기 네트워크 코디네이터로 중계하고, 상기 제1비컨 프레임에 동기화된 제2비컨 프레임을 방송하는 적어도 하나의 리피터를 포함하고, 상기 센서 디바이스는 상기 제2비컨 프레임에 동기화되어 프레임을 송수신하고, 각각이 상기 제1비컨 프레임과 상기 적어도 하나의 제2비컨 프레임 각각에 대응되는 다수의 슬롯 기반 슈퍼프레임을 포함하고 주기적으로 반복되는 주기적 슈퍼프레임 구조에서 동작한다.	한국전자통신연구원	주성순	2013-0000751	2013-01-03	<NA>
6	3510050000000	000000000000000UU0	2015-05-13	A1A08B	1132	2008	H04L	통신방송	2008-0039174	센서 네트워크 시스템 및 그의 구성 방법(SENSOR NETWORK SYSTEM AND METHOD FOR COMPOSITION THEREOF)	본 발명은 센서 네트워크 시스템 및 그의 구성 방법으로서, 내부 전원을 공급받아 통신을 수행하는 적어도 하나의 제1 센서 노드; 외부전원을 공급받아 통신을 수행하는 적어도 하나의 제2 센서 노드; 및 상기 제2 센서 노드로부터 데이터를 수신하여 통신 서버로 전송하는 게이트웨이를 포함하며, 상기 제2 센서노드는 접속된 상기 제1 센서 노드를 제어하기 위한 제어 패킷 송신시의 외부 전원 사용량에 따른 전류량을 센싱하고, 그 센싱된 전류량이 기준 전류량 이상시, 접속중인 상기 제1 센서 노드와 접속을 해제한 후, 기 설정된 접속 허용 노드 개수를 고려하여 재접속을 요청하는 상기 제1 센서 노드와 통신하는 센서 네트워크 시스템 및 그의 구성 방법을 제공한다.	전자부품연구원	이민구 \| 강정훈 \| 임호정 \| 박용국 \| 유준재 \| 윤명현	2008-0039174	2008-04-28	<NA>
7	3510050000000	000000000000000UU0	2015-05-13	A1A08B	1133	2008	H04L	통신방송	2008-0039173	센서 네트워크 시스템 및 그의 구성 방법(SENSOR NETWORK SYSTEM AND METHOD FOR COMPOSITION THEREOF)	본 발명은 센서 네트워크 시스템 및 그의 구성 방법으로서, 내부 전원을 공급받아 통신을 수행하는 적어도 하나의 제1 센서 노드; 외부전원을 공급받아 통신을 수행하는 적어도 하나의 제2 센서 노드; 및 상기 제2 센서 노드로부터 데이터를 수신하여 통신 서버로 전송하는 게이트웨이를 포함하며, 상기 제2 센서 노드는 상기 외부전원 사용에 따른 전류량을 센싱하고, 그 센싱된 전류량이 기준 전류량 이상시, 접속중인 상기 제1 센서 노드와 접속을 해제한 후, 기 설정된 접속 허용 노드 개수를 고려하여 재접속을 요청하는 상기 제1 센서 노드와 통신하는 센서 네트워크 시스템 및 그의 구성 방법을 제공한다.	전자부품연구원	이민구 \| 강정훈 \| 임호정 \| 박용국 \| 유준재 \| 윤명현	2008-0039173	2008-04-28	<NA>
8	3514330000000	000000000000000UU0	2015-05-13	A1A08B	1134	2012	H04L	통신방송	2012-0133300	센서 네트워크 시스템에 대한 공격을 방어하기 위한 방법, 이를 이용한 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체(METHOD, SYSTEM AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR DEFENSING ATTACK AGAINST SENSOR NETWORK)	본 발명은 센서 네트워크 시스템 및 센서 네트워크의 공격 방어 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 센서 네트워크 시스템은, 임의로 배치된 복수의 센서 노드 - 각 센서 노드는 자신의 물리적 위치에 대한 정보를 포함하고 자신의 통신 범위 내에 위치하는 다른 센서 노드를 인식하며, 특정 센서 노드가 다른 센서 노드로 데이터를 전송하고자 할 때, 상기 특정 센서 노드는 자신의 통신 범위 내의 센서 노드들 중 목적지 노드에 가장 가까운 센서 노드로 데이터를 전송함 -, 네트워크 상에서 트래픽 정보를 수집하고, 유해트래픽으로 의심되는 정보가 수집되는 경우 상기 복수의 센서 노드 중 적어도 하나의 센서 노드를 우회 노드로 선택하는 관리부를 포함하며, 상기 관리부는, 상기 우회 노드의 통신 범위 내에 위치한 센서 노드들에 상기 우회 노드의 위치가 물리적 위치에서 논리적 위치로 변경되었음을 알리고 데이터가 상기 우회 노드를 경유하도록 라우팅 경로를 재설정할 수 있다.	건국대학교 산학협력단	김성열 \| 강호석	2012-0133300	2012-11-22	<NA>
9	3513490000000	000000000000000UU0	2015-05-13	A1A08B	1135	2010	H04L	통신방송	2010-0113959	센서 네트워크 에뮬레이션 장치 및 그 동작 방법(APPARATUS FOR EMULATING IN SENSOR NETWORKS AND METHOD THEREOF)	센서 네트워크의 에뮬레이션 성능을 향상시킬 수 있는 센서 네트워크 에뮬레이션 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 먼저, 발생된 인터럽트가 선점된 인터럽트 이벤트인가를 판단하고, 발생된 인터럽트가 선점된 인터럽트가 아닌 경우 롤백 복구를 위한 상태 정보를 저장하고, ISR(Interrupt Service Routine)을 비동기적으로 수행한다. 따라서, 높은 정확성을 유지하면서 에뮬레이션의 수행 시간을 향상시킬 수 있고, 이를 통해 센서 네트워크 응용 프로그램의 개발 시간을 단축시킬 수 있다.	한국전자통신연구원	우덕균 \| 마평수 \| 조현우 \| 김형신	2010-0113959	2010-11-16	<NA>

	클러스터분류특허	생성자	생성일시	클러스터분류정보	특허순번	출원년도	분류코드	산업분류코드	링크코드	발명명칭	특허초록	출원인	발명자	출원번호	출원일자	조회수
5603	3514020000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5154	2012	H04W	무선통신	2012-0070378	무선 네트워크의 전송전력 결정방법 및 무선 네트워크 설정방법(POWER DETERMINATION METHOD OF WIRELESS NETWORK AND SETTING METHOD OF WIRELESS NETWORK)	본 발명에 따른 무선 네트워크의 전송전력 결정방법은, 현재 전송전력으로 간섭 그래프를 생성하여 최대차수를 알아내는 것; 상기 최대차수와 무선 네트워크의 가용채널의 수를 비교하는 것; 및 상기 현재 전송전력을 일정분씩 증가시키며, 상기 최대차수을 알아내는 것, 및 상기 최대차수와 상기 무선 네트워크의 사용채널의 수를 비교하는 것을 일정한 임계상태에 이를 때까지 반복하는 것이 포함된다. 본 발명에 따르면, 무선 네트워크에서 최적의 전송전력을 알아낼 수 있고, 통신환경에서 간섭효과를 최대한 회피할 수 있고, 전송신호의 시간당 전송량을 향상시킬 수 있고, 쓰루풋 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 많은 통신 노드가 있는 경우에 더욱 큰 쓰루풋 성능 향상효과를 기대할 수 있다.	광주과학기술원	임혁 \| 황재선 \| 아투레티에 바턴 뫄밀라 \| 하태진	2012-0070378	2012-06-28	<NA>
5604	3512310000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5155	2011	H04W	무선통신	2011-0007856	무선 애드혹 네트워크에서의 전력 제어 방법(METHOD FOR CONTROLLING POWER IN WIRELESS AD-HOC NETWORK)	무선 네트워크 시스템에서 노드는 전송할 PDU 슬롯 또는 ACK 슬롯을 구성하는 복수의 데이터 부반송파 및 복수의 파일롯 부반송파 중 복수의 데이터 부반송파에 대해서만 송신 전력 제어를 수행하여 송신 전력을 결정한 후에 PDU 슬롯 또는 ACK 슬롯의 데이터 부반송파를 결정한 송신 전력으로 전송하고 PDU 슬롯 또는 ACK 슬롯의 파일롯 부반송파를 고정 전력으로 전송한다. 이때, 이웃 노드에 의해 PDU 슬롯 또는 ACK 슬롯의 채널 감지 여부는 PDU 슬롯 또는 ACK 슬롯의 파일롯 부반송파를 이용하여 판단된다.	한국전자통신연구원	예충일 \| 안동현	2011-0007856	2011-01-26	<NA>
5605	3512270000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5156	2010	H04W	무선통신	2010-0132313	무선 이동 통신 시스템에서 전력 관리 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS OF MANAGING POWER IN WIRELESS MOBILE COMMUNICATION SYSTEM)	무선 통신 시스템에서 주 네트워크(Primary Network;PN) 장치 및 보조 네트워크(Alternative Network;AN) 장치의 이종 네트워크를 지원하는 이동 단말의 전력 관리 방법이 제공된다. 이 방법은 상기 PN 장치의 사용 가능성 여부를 탐색하는 주기인 PN 장치 탐색 주기를 결정하는 단계, 상기 PN 장치 탐색 주기마다 상기 PN 장치의 사용 가능성 여부를 확인하는 단계, 상기 AN 장치의 사용 시간 및 상기 PN 장치의 사용 시간을 모니터링하는 단계 및 상기 PN 장치 탐색 주기를 모니터링된 상기 AN 장치의 사용시간 및 상기 PN 장치의 사용 시간의 평균으로 변경하는 단계를 포함한다.다중 무선 네트워크 장치에서 이동 단말의 네트워크 통신에 사용되는 에너지를 효율적으로 관리하여, 제한된 배터리로 동작하는 이동 단말의 에너지 소비를 줄일 수 있고 동작 시간을 증대시킬 수 있다.	한국전자통신연구원	김정기 \| 김봉재 \| 홍지만 \| 임채덕	2010-0132313	2010-12-22	<NA>
5606	3513190000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5157	2011	H04W	무선통신	2011-0017519	무선랜 이용 시 전력 절약 방법과 그를 위한 시스템 및 ＡＰ(Method for Saving Power While Using Wireless LAN, System And Access Point Therefor)	본 발명의 일 실시예는 무선랜 이용 시 전력 절약 방법과 그를 위한 시스템 및 ＡＰ에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는 수신된 제 1 페이징 신호(Paging Signal)에 대응하는 제 2 페이징 신호를 전송하는 단말기; 상기 제 2 페이징 신호를 오버히어링(Overhearing)하며, 상기 오버히어링된 신호에 근거하여 상기 단말기의 무선랜 커버리지(WLAN Coverage) 진입 여부를 확인하며, 상기 확인 결과에 근거하여 커버리지 진입 여부 신호를 전송하는 AP(Access Point); 및 수신된 상기 커버리지 진입 여부 신호에 근거하여 상기 단말기로 커버리지 진입 정보를 포함한 제 3 페이징 신호를 전송하는 기지국을 포함하는 무선랜 이용 시 전력 절약 시스템을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 기지국의 페이징 신호를 이용하여 해당 단말기로 무선랜 커버리지에 진입 여부를 통보함으로써 단말기에서 무선랜 망에 접속하기 위해 AP 검색 시 소모되는 전력을 절약할 수 있는 효과가 있다.	한국과학기술원	정송 \| 곽정호 \| 김지환	2011-0017519	2011-02-28	<NA>
5607	3511480000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5158	2010	H04W	무선통신	2010-0047526	무선통신 시스템에서 ＡＮＲ 기능을 이용한 펨토 기지국의 소비 전력 감소 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR POWER SAVING OF FEMTO BASE STATION USING ANR FUNCTION IN WIRELESS COMMUNICATION SYSYEM)	본 발명은 무선통신 시스템에서 CSG 셀로 동작하는 펨토 기지국의 소비전력 감소 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일면에 따른 펨토 기지국은, ANR(Automatic Neighbor Relation)을 이용하는 복수의 펨토 기지국으로 구성된 무선통신 시스템에 있어서, 인접한 제2 펨토 기지국들로부터 신호를 수신하는 수신부와, 제2 펨토 기지국들로 신호를 송신하는 송신부와, 슬립모드로 동작할 때, 적어도 하나의 제2 펨토 기지국으로부터 모드 천이 명령을 수신하는 경우, 활성모드로 천이하도록 제어하는 제어부를 포함한다.	한국전자통신연구원	조은선 \| 이찬용 \| 김홍숙 \| 박남훈	2010-0047526	2010-05-20	<NA>
5608	3511480000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5159	2010	H04W	무선통신	2010-0047525	무선통신 시스템에서 ＣＳＧ 셀로 동작하는 펨토 기지국의 소비 전력 감소 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR POWER SAVING OF CSG FEMTO BASE STATION IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM)	본 발명은 무선통신 시스템에서 CSG 셀로 동작하는 펨토 기지국의 소비전력 감소 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일면에 따른 펨토 기지국 제어 방법은, 펨토 기지국이 속한 매크로 기지국이 펨토 기지국에 등록된 단말들이 매크로 기지국의 서비스 커버리지 내에 존재하는지 여부를 확인하는 단계와, 확인 결과, 등록된 단말들 중 적어도 하나의 단말이 매크로 기지국의 서비스 커버리지 내에 존재하는 경우, 펨토 기지국의 동작모드를 확인하는 단계와, 확인 결과, 펨토 기지국이 슬립모드로 동작하는 경우, 매크로 기지국이 펨토 기지국으로 활성모드 전환을 지시하는 단계를 포함한다.	한국전자통신연구원	조은선 \| 이찬용 \| 김홍숙 \| 박남훈	2010-0047525	2010-05-20	<NA>
5609	3512260000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5160	2010	H04W	무선통신	2010-0058016	통신시스템에서 펨토셀의 전력 제어 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING POWER OF FEMTOCELL IN A COMMUNICATION SYSTEM)	본원은 통신 시스템에서 펨토셀의 전력 제어 방법에 있어서, 상기 펨토셀에 접속한 제1단말로부터 상기 제1단말이 측정한 상기 펨토셀의 제1서비스 품질 정보를 수신하고, 코어 네트워크를 통해서 매크로 셀에 접속한 제2단말이 측정한 상기 매크로 셀의 제2서비스 품질 정보를 수신하는 과정과, 상기 제1서비스 품질 정보와, 상기 제2서비스 품질 정보를 사용하여 상기 펨토셀의 송신 전력을 제어하는 과정을 포함하며; 상기 제2단말은 상기 펨토셀의 커버리지와 상기 매크로 셀의 커버리지의 중첩 영역에 위치함을 특징으로 한다.	한국항공대학교산학협력단	최지훈 \| 이규범 \| 이새롬	2010-0058016	2010-06-18	<NA>
5610	3512260000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5161	2010	H04W	무선통신	2010-0130648	펨토 기지국의 전송 전력 제어 방법 및 이를 적용한 장치(METHOD FOR CONTROLLING TRANSMISSION POWER IN FEMTO BASE STATION AND APPARATUS THEREOF)	펨토 기지국의 전송 전력 제어 방법을 제공한다. 상기 방법은 단말이 인접한 펨토 기지국으로부터 받는 간섭을 예측하는 단계; 상기 단말이 매크로 기지국으로부터 받는 간섭을 예측하는 단계; 상기 단말에 대한 전송 전력을 결정하는 단계; 및 상기 전송 전력을 이용하여 상기 단말에게 하향링크 신호를 전송하는 단계를 포함하되, 상기 단말이 인접한 펨토 기지국으로부터 받는 간섭은 상기 서빙 펨토 기지국과 상기 인접한 펨토 기지국 간의 거리 및 상기 인접한 펨토 기지국의 전송 전력을 기반으로 예측되고, 상기 단말이 매크로 기지국으로부터 받는 간섭은 상기 서빙 펨토 기지국과 상기 매크로 기지국 간의 거리 및 상기 매크로 기지국의 전송 전력을 기반으로 예측되는 것을 특징으로 한다.	한국전자통신연구원	조경탁 \| 김준식 \| 이승규 \| 배형득 \| 오상철 \| 박남훈	2010-0130648	2010-12-20	<NA>
5611	3512270000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11A	5162	2010	H04W	무선통신	2010-0133637	펨토셀의 간섭 제어를 위한 송신 전력 제어 방법(Method of controlling transmitting power of femto cell for interference control)	펨토셀의 간섭 제어를 위한 송신 전력 제어 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 방법은, (a) 펨토셀들의 송신 전력을 초기 송신 전력으로 설정하고, (b) I개의 사용자 단말 각각이 수신하는 신호대간섭비와 각 단말의 서비스 요구 조건을 충족하는 신호대간섭비 간의 부등식을 I개의 연립 부등식으로 수립하고, (c) 연립 부등식을 구성하는 부등식의 충족여부를 판별하며, (d) 상기 (c)단계에서 모든 부등식이 충족되면 현재 조절된 송신 전력을 유지하고 펨토셀들의 송신전력 조절을 중단하는 단계들을 포함하고, (c)단계에서 적어도 일부의 부등식이 충족되지 않으면 상기 적어도 일부의 부등식에서 순차적으로 하나씩의 부등식을 선택하여 상기 부등식에 존재하는 펨토셀들의 송신전력 항들에서 하나씩의 송신전력을 조절하면서, (c)와 (d)단계를 반복하는 것에 의해서 수행된다. 이와 같은 휴러스틱한 방법을 이용하는 것에 의해서 이종 네트워크 환경에서 매크로셀 내부 사용자들에 간섭을 미칠 수 있는 펨토셀들의 송신 전력을 효율적으로 제어함으로써 매크로셀 내부 사용자들의 서비스 품질을 향상 시킬 수 있다	한국전자통신연구원	김형섭 \| 김영진 \| 신연승	2010-0133637	2010-12-23	<NA>
5612	3514020000000	000000000000000UU0	2015-05-13	B2E11B	5163	2012	H04L	통신방송	2012-0121042	ＨＳＲ 토폴로지에서 패킷 스케줄링 방법 및 장치(PACKET SCHEDULING METHOD AND APPARATUS IN HIGH AVALABILITY SEAMLESS)	본 발명은 HSR 토폴로지에서 패킷 스케줄링 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, HSR(High availability Seamless Ring) 토폴로지 네트워크에 포함된 소스 IED에서 패킷 스케줄링하는 방법으로서, (a) 라우팅 테이블을 참조하여 양방향 포트 각각과 목적지 IED와의 거리를 판단하는 단계; (b) 상기 양방향 포트 중 상기 목적지 IED와 가까운 거리에 있는 제1 포트를 통해 복수의 패킷을 제1 전송 주기로 전송하는 단계; 및 (c) 상기 양방향 포트 중 상기 목적지 IED와 먼 거리에 있는 제2 포트를 통해 상기 복수의 패킷을 상기 제1 전송 주기보다 확장된 제2 전송 주기로 전송하는 단계를 포함하는 패킷 스케줄링 방법이 제공된다.	한양대학교 산학협력단	조인휘 \| 홍석준	2012-0121042	2012-10-30	<NA>

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