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公开(公告)号：WO2019098418A1
公开(公告)日：2019-05-23
申请号：PCT/KR2017/013043
申请日：2017-11-16
Abstract: 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따라 특정 카테고리에 포함되는 복수의 제 1 영상 및 카테고리가 특정되지 않은 복수의 제 2 영상을 획득하고, 특정 카테고리에 포함되는 복수의 제 1 영상을 기초로, 카테고리 인식을 위한 뉴럴 네트워크 모델의 학습을 수행하며, 학습된 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 복수의 제 2 영상 중 특정 카테고리에 해당하는 적어도 하나의 제 2 영상을 인식하고, 인식된 적어도 하나의 제 2 영상을 기초로, 학습된 뉴럴 네트워크 모델을 갱신할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2018155777A1
公开(公告)日：2018-08-30
申请号：PCT/KR2017/009273
申请日：2017-08-24
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 거리 추정 장치로서, 촬영된 제 1 컬러 영상, 상기 제 1 컬러 영상에 기하학적으로 정렬된 학습용 열화상 영상, 그리고 상기 제 1 컬러 영상과 동시에 촬영된 제 2 컬러 영상을 학습 영상 셋트로 저장하는 데이터베이스, 그리고 상기 학습용 열화상 영상을 입력받아 색차 영상 (Chromaticity)과 양안 시차 영상 (Disparity)를 출력하는 신경망을 비 교사 학습시키는 학습 장치를 포함한다. 상기 학습 장치는 상기 제 2 컬러 영상, 상기 색차 영상 그리고 상기 양안 시차 영상을 기초로 상기 제 1 컬러 영상을 추정하고, 추정한 영상과 상기 제 1 컬러 영상의 차이를 최소화하도록 상기 신경망을 학습시킨다.
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公开(公告)号：KR1020150048631A
公开(公告)日：2015-05-07
申请号：KR1020140135083
申请日：2014-10-07
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30091 , G06F17/3097
Abstract: 장치가이진자료를군집화하는방법으로서, 이진자료들과군집들의거리를기초로이진자료들각각을어느하나의군집에할당하는단계, 그리고각 군집에할당된이진자료들의값을이용하여해당군집의대표값을계산하는단계를포함하고, 상기대표값을계산하는단계는자료의벡터벡터성분별로제1 군집에할당된이진자료들을합산하여합 벡터를생성하고, 상기합 벡터의각 벡터성분을문턱값으로이진화하여상기제1 군집의대표벡터를계산한다.
Abstract translation: 本发明涉及二进制数据聚类的方法和装置，其中该方法包括以下步骤：基于二进制数据与簇之间的距离，将二进制数据分配给任何一个簇; 以及通过使用分配给每个簇的二进制数据的值来计算相应簇的代表值。 这里，在计算代表值的步骤中，对数据的每个矢量分量分配给第一簇的二进制数据进行求和，以产生和矢量，并且通过将每个矢量分量二值化来计算第一簇的代表矢量 求和矢量在阈值。
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公开(公告)号：KR1020150048607A
公开(公告)日：2015-05-07
申请号：KR1020140005303
申请日：2014-01-15
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: H04N1/387 , H04N1/00005
Abstract: 장치가이진기술자를생성하는방법으로써, 영상에이진화를위한영역의위치와크기가설정된복수의패턴을적용하는단계, 각패턴에서의밝기값을계산하는단계, 그리고문턱값을기반으로각 패턴의밝기값을이진화하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于制造二进制描述符的方法和装置，其中该方法包括以下步骤：将具有用于二值化的区域的设置位置和大小的多个图案应用于图像; 计算每个图案的亮度值; 并且基于阈值对每个图案的亮度值进行二值化。
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公开(公告)号：KR1020140046922A
公开(公告)日：2014-04-21
申请号：KR1020120113149
申请日：2012-10-11
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30247 , G06F17/10
Abstract: To set a weight for retrieving a large image, a key value affecting an image configuration is defined according to a visual word about an image. A cost function is determined to improve a classification between the classes of the image. A weight mapping function is determined through optimization. The large image is retrieved by re-ranking a query image after a subset is made without the weight for the query image and the weight is applied according to the class. [Reference numerals] (S100) Define the standard deviation in which the size of a visual word by class is normalized as a key value; (S110) Define a cost function by using the key value; (S120) Learn a weight mapping function through cost function optimization; (S130) Re-rank by a weight vector
Abstract translation: 要设置用于检索大图像的权重，根据图像的视觉词定义影响图像配置的键值。 确定成本函数以改善图像类之间的分类。 通过优化确定权重映射函数。 通过在没有查询图像的权重的子集之后重新排列查询图像并根据类应用权重来检索大图像。 （附图标记）（S100）将按类别的视觉字的大小作为键值进行标准化的标准偏差; （S110）使用键值定义成本函数; （S120）通过成本函数优化学习权重映射函数; （S130）通过权重向量重新排列
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101617317B1
公开(公告)日：2016-05-02
申请号：KR1020140135083
申请日：2014-10-07
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
Abstract: 장치가이진자료를군집화하는방법으로서, 이진자료들과군집들의거리를기초로이진자료들각각을어느하나의군집에할당하는단계, 그리고각 군집에할당된이진자료들의값을이용하여해당군집의대표값을계산하는단계를포함하고, 상기대표값을계산하는단계는자료의벡터벡터성분별로제1 군집에할당된이진자료들을합산하여합 벡터를생성하고, 상기합 벡터의각 벡터성분을문턱값으로이진화하여상기제1 군집의대표벡터를계산한다.
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公开(公告)号：KR101599377B1
公开(公告)日：2016-03-03
申请号：KR1020140137496
申请日：2014-10-13
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 장치가실수형기술자를이진화하는방법으로서, 실수형자료벡터를입력받는단계, 상기실수형자료벡터에포함된자료들을실수값을기준으로순차적으로정렬하는단계, 정렬한자료들중에서임의자료의실수값을문턱값으로결정하는단계, 그리고상기문턱값을기초로상기실수형자료벡터에포함된각 자료의실수값을이진화하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020140064471A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：KR1020120131860
申请日：2012-11-20
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/16
Abstract: The present invention relates to a big data clustering method. The big data clustering method according to an embodiment of the present invention includes the steps of: performing distributed data processing with received data; reducing data dimensions by analyzing sub-spaces regarding the data processed in the distributed data processing; and integrating ensemble clusters to cluster the data.
Abstract translation: 本发明涉及一种大数据聚类方法。 根据本发明实施例的大数据聚类方法包括以下步骤：利用接收到的数据执行分布式数据处理; 通过分析关于在分布式数据处理中处理的数据的子空间来减少数据维度; 并集成集群来集群数据。
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