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1.发明授权음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법, 전력품질 모니터링 장치 및 전력품질 모니터링 시스템 有权使用语音处理技术的功率信号质量分类方法，使用语音处理技术监测功率信号质量的装置和使用语音处理技术的功率信号质量监测系统
公开(公告)号：KR101299183B1
公开(公告)日：2013-08-22
申请号：KR1020120067213
申请日：2012-06-22
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: PURPOSE: A power quality classifying method using a voice processing technique, a power quality monitoring device thereof, and a power quality monitoring system thereof are provided to accurately classify an external disturbance signal. CONSTITUTION: A power quality monitoring device (100) includes a transformer (110), an A/D converter (120), a classification processor (130), and a memory (140). The transformer reduces a power signal transmitted from a power system to a reference level. The A/D converter converts the power signal into a digital signal. A classification processor classifies power quality of the power signal by using a mel frequency cepstral coefficient (MFCC) value about the power signal. The memory stores data used for power quality classification in the classification processor. [Reference numerals] (110) Transformer; (120) A/D converter; (130) Classification processor; (131) Power signal statistics unit; (132) Initial classification unit; (133) MFCC value sampling unit; (134) GMM classification unit; (140) Memory
Abstract translation: 目的：提供一种使用语音处理技术的电能质量分类方法，电力质量监测装置及其电能质量监测系统，以便精确地分类外部干扰信号。 构成：电力质量监测装置（100）包括变压器（110），A / D转换器（120），分类处理器（130）和存储器（140）。 变压器将从电力系统发送的功率信号减小到参考电平。 A / D转换器将功率信号转换为数字信号。 分类处理器通过使用关于功率信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）值来分类功率信号的功率质量。 存储器存储在分类处理器中用于电能质量分类的数据。 （附图标记）（110）变压器; （120）A / D转换器; （130）分类处理器; （131）电源信号统计单元; （132）初始分类单位; （133）MFCC值抽样单位; （134）GMM分类单位; （140）内存
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公开(公告)号：KR100947990B1
公开(公告)日：2010-03-18
申请号：KR1020080044950
申请日：2008-05-15
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06F3/013 , G06K9/00335 , G06T7/248
Abstract: 본 발명은 차영상 엔트로피를 이용한 시선 추적 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 촬영장치를 통하여 촬영된 영상 중 눈 영역 영상을 검출하기 위한 영상 검출부, 눈 영역 영상과 다수의 시선 위치별 레퍼런스 영상의 차영상 엔트로피를 연산하고 레퍼런스 영상을 선택하는 영상 선택부 및 선택된 레퍼런스 영상에 따른 눈동자의 응시방향을 인식하는 시선 추적부를 포함하는 시선 추적 장치 및 이에 따른 시선 추적 방법을 제공함으로써 손가락, 음성, 마우스를 대신하여 컴퓨터, 휴대단말기 및 전자 기기의 제어가 가능하게 된다.
시선 추적, 차영상, 엔트로피Abstract translation: 根据本发明的一个方面，提供了一种使用差分图像熵的注视跟踪装置，包括：图像检测模块，用于从连接到注视的摄像装置拍摄的用户的图像中检测用户的眼睛区域图像 跟踪装置 图像选择模块，用于计算眼睛区域图像和多个参考图像之间的差分图像的熵值，所述多个参考图像分别指示多个参考图像中的每个注视方向和选择具有最小差异图像熵值的参考图像; 以及注视跟踪模块，用于通过将所选择的参考图像指示为用户的注视方向的注视方向来识别用户的注视方向。
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公开(公告)号：KR101373415B1
公开(公告)日：2014-03-13
申请号：KR1020120056632
申请日：2012-05-29
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명에 따른 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법은 입력 이파리 영상이 영상장치를 통해 획득되는 단계, 입력 이파리 영상에서 이파리 중심점으로부터 이파리 외곽선까지의 거리를 이용하여 거리 파라미터가 추출되는 단계, 입력 이파리 영상에서 이파리의 형태적 특징을 이용하여 형태 파라미터가 추출되는 단계 및 거리 파라미터 및 형태 파라미터를 기준으로 인식 후보 이파리 영상과 비교하여 입력 이파리 영상의 식물 분류가 결정되는 단계를 포함한다.
거리 파라미터가 추출되는 단계는 입력 이파리 영상에서 이파리 영역이 검출되는 단계, 이파리 영역에서 이파리 중심점 및 이파리 외곽선이 검출되는 단계, 이파리 중심점으로부터 이파리 외곽선을 구성하는 모든 픽셀들까지의 거리가 계산되는 단계 및 거리를 기준으로 거리 파라미터가 추출되는 단계를 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020130133411A
公开(公告)日：2013-12-09
申请号：KR1020120056632
申请日：2012-05-29
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: A plant classification method using automatic leaf image recognition according to the present invention comprises the following steps: obtaining a leaf image by an imaging device; extracting a distance parameter using the distance between the central point and the outline of the leaf in the leaf image; extracting a shape parameter using morphological features of the leaf in the leaf image; and determining the plant classification of the inputted leaf image by comparing the leaf image with recognition candidate leaf images based on the distance parameter and shape parameter. The distance parameter extraction step includes the following steps: detecting a leaf area in the leaf image; detecting the central point and the outline of the leaf in the leaf area; calculating distances from the central point of the leaf to all the pixels on the outline of the leaf; and extracting a distance parameter based on the calculated distances. [Reference numerals] (AA) Start;(BB) Input image;(CC) Detect a leaf area;(DD) Extract the outline and the central point of the leaf;(EE) Calculate the distance between the outline and the central point;(FF) Extract a feature parameter based on the distance;(GG) Extract a feature parameter based on morphological and geographical features;(HH) Recognize the plant (18 steps) using the leaf features;(II) End
Abstract translation: 根据本发明的使用自动叶图像识别的植物分类方法包括以下步骤：通过成像装置获得叶图像; 使用叶片中心点和叶片轮廓之间的距离提取距离参数; 使用叶图像中叶片的形态特征提取形状参数; 以及通过基于距离参数和形状参数比较叶图像与识别候选叶图像来确定输入的叶图像的植物分类。 距离参数提取步骤包括以下步骤：检测叶图像中的叶面积; 检测叶片叶片的中心点和轮廓线; 计算从叶子的中心点到叶子轮廓上的所有像素的距离; 以及基于所计算的距离提取距离参数。 （AA）开始;（BB）输入图像;（CC）检测叶面积;（DD）提取叶子的轮廓和中心点;（EE）计算轮廓与中心点之间的距离 （FF）基于距离提取特征参数;（GG）根据形态和地理特征提取特征参数;（HH）使用叶特征识别植物（18个步骤）;（II）结束
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020090076683A
公开(公告)日：2009-07-13
申请号：KR1020080002768
申请日：2008-01-09
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G01R19/0007 , G01R23/16 , G10L21/0208 , G10L25/78
Abstract: A method and an apparatus for detecting a signal and a recording medium on which a program for executing the method is recorded are provided to detect a desired signal in noise environment by using a delta spectrum entropy value. A divider(130) divides a received input signal by a frame unit. A converter(140) converts input signals existing in the first and second frames into frequency signals. A production unit(150) produces the first power spectrum information and the second power spectrum information by using the converted frequency signals. An obtaining unit(160) obtains a delta spectrum entropy value corresponding to a difference of the produced power spectrum information. A determining unit(170) compares the delta spectrum entropy value with a threshold value.
Abstract translation: 提供了用于检测信号的方法和装置以及记录有用于执行方法的程序的记录介质，以通过使用Δ谱熵值来检测噪声环境中的期望信号。 分频器（130）将接收到的输入信号除以帧单位。 A转换器（140）将存在于第一和第二帧中的输入信号转换成频率信号。 生产单元（150）通过使用转换的频率信号产生第一功率谱信息和第二功率谱信息。 获取单元（160）获得对应于所产生的功率谱信息的差的Δ谱熵值。 确定单元（170）将Δ谱熵值与阈值进行比较。
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公开(公告)号：KR101327482B1
公开(公告)日：2013-11-08
申请号：KR1020120115892
申请日：2012-10-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
Abstract: Disclosed are an apparatus and a method for detecting a vein and extracting vein features from a leaf image. The apparatus and the method comprises the following steps of: inputting a leaf image using a photographing device of a computer or a mobile terminal; detecting a vein area in the leaf image by the processor of the computer or the mobile terminal; detecting, by the processor, a vein in the vein area and obtaining an vein image of the detected vein; detecting, by the processor, the main vein of the vein by horizontally projecting the vein image; determining, by the processor, the direction of the vein by perpendicularly projecting the vein image; and thinning the vein and extracting the features of the vein by the processor. As a result of the automatic processes from image input to leaf feature extraction, the apparatus and the method have efficient and high leaf recognition performance. [Reference numerals] (110) Input an image;(120) Detect a vein area;(130) Obtain a vein image;(140) Detect a main verin;(150) Determine the direction of the vein;(160) Thin the vein and extract the features of the vein;(AA,BB) Start
Abstract translation: 公开了一种用于检测静脉并从叶图像中提取静脉特征的装置和方法。 该装置和方法包括以下步骤：使用计算机或移动终端的拍摄装置输入叶图像; 通过计算机或移动终端的处理器检测叶图像中的静脉区域; 通过处理器检测静脉区域中的静脉并获得所检测到的静脉的静脉图像; 由处理器通过水平地突出静脉图像来检测静脉的主静脉; 由处理器通过垂直投影静脉图像确定静脉的方向; 并使静脉变薄并通过处理器提取静脉的特征。 由于从图像输入到叶特征提取的自动处理，该装置和方法具有高效和高叶识别性能。 （110）输入图像;（120）检测静脉区域;（130）获取静脉图像;（140）检测主叶片;（150）确定静脉的方向;（160）将 静脉提取静脉的特征;（AA，BB）开始
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公开(公告)号：KR1020090119107A
公开(公告)日：2009-11-19
申请号：KR1020080044950
申请日：2008-05-15
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06F3/013 , G06K9/00335 , G06T7/248
Abstract: PURPOSE: A gaze tracking apparatus and method using difference image entropy is provided to control the various kinds of menu by using a computer, portable terminal, and camera mounted in the electronic device instead of a finger, voice, mouse by recognizing/tracing the pupil eye-gaze direction. CONSTITUTION: The gaze tracking apparatus using the difference image entropy(100) includes an image detection part, image selection part, and gaze tracker. The image detection part(120) detects the eye area image from the image taken by the camera(10). The image selection part(130) compares the eye area image with the reference images according to a plurality of eye positions and calculates the difference image entropy. The image selection part selects the reference image showing the smallest value of the difference image entropy. The gaze tracker(140) recognizes the eye-gaze direction of the pupil according to the selected reference image.
Abstract translation: 目的：提供使用差分图像熵的注视跟踪装置和方法，通过使用安装在电子设备中的计算机，便携式终端和照相机来代替手指，语音，鼠标来识别/跟踪瞳孔来控制各种菜单 眼睛注视方向。 构成：使用差分图像熵（100）的注视跟踪装置包括图像检测部分，图像选择部分和注视追踪器。 图像检测部分（120）根据照相机（10）拍摄的图像检测眼睛区域图像。 图像选择部（130）根据多个眼睛位置将眼睛区域图像与参考图像进行比较，并计算差分图像熵。 图像选择部选择显示差分图像熵的最小值的参考图像。 注视跟踪器（140）根据所选择的参考图像识别瞳孔的眼睛注视方向。
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公开(公告)号：KR101327748B1
公开(公告)日：2013-11-11
申请号：KR1020120073187
申请日：2012-07-05
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G01R31/08
Abstract: The disclosed technology relates to a power signal generating method. The virtual power signal generating method randomly generating a power signal which may be generated in a distribution system comprises a step of inputting an irregular first power signal; a step of classifying the inputted first power signal to a type including at least one among an instantaneous voltage drop state, a harmonic state, a normal voltage state, or a transient state according to methods of evaluating power quality; a step of dividing the classified first power signal into one or more segments; a step of generating a successive second power signal using some of the segments; and a step of smoothing the second power signal. Therefore, the power signal generating method is performed to effectively analyze the power quality. [Reference numerals] (110) Inputting a first power signal;(120) Classifying the inputted first power signal to a type;(130) Dividing the classified first power signal into segments;(140) Generating a second power signal;(150) Smoothing;(AA) Start;(BB) End
Abstract translation: 所公开的技术涉及功率信号生成方法。 可以在分配系统中生成的功率信号随机生成的虚拟功率信号生成方法包括：输入不规则的第一功率信号的步骤; 根据评价电力质量的方法，将输入的第一功率信号分类为包括瞬时电压降状态，谐波状态，正常电压状态或过渡状态中的至少一个的类型的步骤; 将分类的第一功率信号划分成一个或多个段的步骤; 使用一些段产生连续的第二功率信号的步骤; 以及平滑第二功率信号的步骤。 因此，执行功率信号生成方法以有效地分析电力质量。 （110）输入第一功率信号;（120）将输入的第一功率信号分类为类型;（130）将分类的第一功率信号划分成段;（140）产生第二功率信号;（150） 平滑;（AA）开始;（BB）结束
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公开(公告)号：KR100930060B1
公开(公告)日：2009-12-08
申请号：KR1020080002768
申请日：2008-01-09
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G01R19/0007 , G01R23/16 , G10L21/0208 , G10L25/78
Abstract: 본 발명의 일 측면에 따르면 신호 검출 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 검출 방법은 수신된 입력 신호를 일정한 프레임 단위로 분할하고, 제1 프레임 및 제2 프레임에 존재하는 각각의 입력 신호를 주파수 신호로 변환하고, 변환된 주파수 신호로부터 제1 파워 스펙트럼 정보 및 제2 파워 스펙트럼 정보를 산출한 후, 산출된 파워 스펙트럼 정보의 차이에 상응하는 델타 스펙트럼 엔트로피값을 획득하는 델타 스펙트럼 엔트로피값을 획득하여, 델타 스펙트럼 엔트로피값과 임계값을 비교하여, 수신된 입력 신호 중 임의의 프레임에 임의의 입력 신호가 포함되는지 여부를 판단한다. 본 발명에 의하면 델타 스펙트럼 엔트로피값을 이용하여 잡음 신호가 존재하는 잡음 환경에서도 원하는 신호의 검출이 가능한 장점이 있다.
델타 스펙트럼, 델타 스펙트럼 엔트로피, 신호 검출Abstract translation: 根据本发明的一个方面，公开了一种信号检测方法。 根据本发明实施例的信号检测方法将接收到的输入信号划分为预定帧单元，将存在于第一帧和第二帧中的每个输入信号转换为频率信号， 第一功率谱信息和计算功率谱信息之后的第二，以获得增量频谱熵值以获得对应于所计算出的功率谱信息之间的差的增量频谱熵值，增量频谱熵值与阈值进行比较 并确定任意输入信号是否包含在接收到的输入信号的任意帧中。 根据本发明，即使在使用delta谱熵值存在噪声信号的噪声环境中，也可以检测到期望的信号。
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