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• Main Author: LIM SEUNG HWAN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 08.07.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

본 발명에 따른 업무지원 시스템은 통합 플랫폼에 접속한 사용자의 모든 시계열적 행동에 대한 행동 데이터를 획득하는 시계열적 행동패턴 수집모듈; 상기 수집된 시계열적 행동패턴 데이터를 통하여 특정 업무에 대한 튜터링 데이터를 학습하고 생성하는 시계열적 행동패턴 학습모듈; 및 상기 튜터링 데이터를 이용하여 타 사용자에게 학습을 위한 데이터를 제공하는 튜터링 모듈;를 포함하고, 상기 시계열적 행동패턴 수집모듈은 강화학습의 전 단계로서, 통합 플랫폼에 접속한 사용자의 모든 시계열적 행동에 대한 행동 데이터를 획득하고, 상기 사용자의 모든 행동 데이터 각각에 대하여, 상기 통합 플랫폼의 관리자에 의하여 정해진 목적 데이터에 도달하였는지 여부를 판단하여 라벨(label)을 설정하며, 상기 통합 플랫폼에 접속한 다른 사용자의 모든 시계열적 행동 데이터에 대하여 라벨링 단계를 반복하여 상기 시계열적 행동패턴 학습모듈에 제공하고, 상기 시계열적 행동패턴 학습모듈은 동일한 라벨이 설정된 행동 데이터 각각을 나타내는 정점(vertex)들을 방향성을 갖는 벡터인 엣지(edge)로 연결하여 그래프 데이터를 생성하고, 상기 정점들에 연결된 엣지의 수에 기초하여 상기 그래프 데이터에서 생성될 수 있는 엣지의 발생 확률을 산출하며, 상기 엣지의 발생 확률이 임계값 이상인 경우, 상기 그래프 데이터에 새로운 엣지를 생성하여 상기 정점들의 연관관계를 도출하고, 상기 연관관계를 이용하여 사용자의 행동 데이터로부터 목적 데이터에 도달할 수 있는 확률을 학습한다.