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公开(公告)号：KR1020170053069A
公开(公告)日：2017-05-15
申请号：KR1020150155364
申请日：2015-11-05
Applicant: 수원대학교산학협력단 , 위아코퍼레이션 주식회사
Abstract: 본발명은포즈추정기반포즈변화에강인한얼굴인식방법에관한것으로서, 보다구체적으로는포즈추정기반포즈변화에강인한얼굴인식방법으로서, (1) 미리설정된학습동영상으로부터검출된복수포즈의얼굴이미지를저장하여데이터베이스화하는단계; (2) 상기데이터베이스화로저장된복수포즈의얼굴이미지각각에대해, 주성분분석법(PCA) 알고리즘을이용한차원축소의전처리를수행하는단계; (3) 상기단계 (2)에서전처리된데이터를다항식기반 RBFNNSs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기에입력하여각 포즈데이터를학습시키는단계; (4) 입자군집최적화알고리즘(PSO: Particle Swarm Optimization)을이용하여상기각 포즈별데이터에대해최적화된파라미터를획득하는단계; (5) 상기단계 (1) 내지단계 (4)를통해학습과정이종료된후, 미리설정된테스트동영상으로부터검출된테스트얼굴이미지에대해, 2방향 2차원주성분분석법(2-Directional 2-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을이용한차원축소의전처리가수행되는단계; (6) 상기단계 (5)를통해차원축소의전처리가수행된테스트얼굴이미지에대해유사포즈를추정하여검출하는단계; 및 (7) 상기검출된유사포즈를상기단계 (1) 내지 (4)의학습과정을통해획득된최적화된파라미터에적용하여테스트얼굴이미지를인식대상으로판정하는단계를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는포즈추정기반포즈변화에강인한얼굴인식방법에따르면, 복수포즈의얼굴이미지를데이터베이스화하여저장하고, 주성분분석법알고리즘을이용한차원축소의전처리과정을수행한후 다항식기반 RBFNNs 패턴분류기로각 포즈데이터를학습하고, 입자군집최적화알고리즘(PSO)을이용하여최적화된파라미터를획득하며, 테스트데이터에대해 2방향 2차원주성분분석법알고리즘을이용하여차원축소하고, 차원축소된테스트얼굴이미지에대한유사포즈를분류및 추정하는처리과정을통해포즈를획득하고, 획득한유사포즈를획득된최적화된파라미터에적용하여테스트얼굴이미지를인식할수 있도록구성함으로써, 정면이아닌포즈를사용하더라도대상의얼굴인식이가능함은물론, 다양한크기의변화와포즈의변화에대해서도얼굴의인식이가능하도록할 수있다. 또한, 본발명에따르면, 테스트데이터에대해 2방향 2차원주성분분석법알고리즘을이용하여데이터차원을축소함으로써, 인식속도및 인식률이개선되고, 최적화된파라미터에서의빠른학습수렴으로인식성능이향상될수 있도록할 수있다.
Abstract translation: 本发明涉及基于姿势变化，更具体地euroneun构成健壮的人脸检测方法，用于姿态估计鲁棒面部识别方法估计为基础，以姿势变化，（1），用于存储从一个预置学习视频检测的多个姿势的面部图像 步骤数据库福; （2）对存储在数据库中的多个姿势面部图像中的每一个执行使用主成分分析（PCA）算法的降维预处理; （3）学习的每一个的步骤姿势输入到分类步骤的数据（2）的基础上多项式RBFNNSs（径向基函数神经网络）图案中的预处理的数据; （4）使用粒子群优化（PSO）算法获取每个姿态数据的优化参数; （5）（4）中，学习处理结束后的步骤（1）通过所述步骤，用于从所述预先设置的测试视频，双向二维主成分分析（2-定向2维主成分检测出的测试面部图像 使用分析算法执行降维预处理的步骤; （6）通过步骤（5），对经过尺寸缩小预处理的测试人脸图像估计和检测相似的姿势; 并且（7）通过将检测到的相似姿势应用于通过步骤（1）至（4）获得的优化参数，将测试面部图像确定为识别对象， 它应。 根据用于基于姿态估计鲁棒面部识别方法在数据库中所构成的本发明所提出的变化，存储之后的多个姿势的面部图像，并利用主成分分析算法基于多项式的RBFNNs模式分类进行降维的前处理 （PSO），采用优化参数，采用双向二维主成分分析算法减小测试数据的大小，减小测试人脸图像的尺寸 约获取通过分类和估计类似姿势的过程中的姿势，并通过应用参数优化而获得的类似的姿势获得配置为知道测试面部图像，即使在姿势而不是对象面部的前 除了可识别外，还可以识别各种尺寸的脸部和姿势变化。 有。 根据本发明，为了使通过使用对测试数据的双向二维主成分分析算法减少数据d，识别率和识别精度提高，是在快速学习收敛eseoui优化的参数的识别性能改进 可以。
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公开(公告)号：KR101720292B1
公开(公告)日：2017-03-27
申请号：KR1020150162630
申请日：2015-11-19
Applicant: 수원대학교산학협력단
IPC: H04L12/24
Abstract: 제공하기로한 서비스수준에관한계약(Service Level Agreement)의위반에대한위약금을고려하여서비스제공자의총 수익에대한기대값을최대화하는낙찰자를결정하는클라우드서비스자원할당방법이제공된다. 본발명은, 사용자들로부터제공받고자하는자원량및 그에대한비용을포함하는입찰정보를수신하는입찰단계와, 사용자들중에서제공하기로한 서비스수준에관한계약(Service Level Agreement)의위반에대한위약금을고려한서비스제공자의총 수익에대한기대값을최대화하는복수의낙찰자를결정하는낙찰단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101680063B1
公开(公告)日：2016-11-28
申请号：KR1020150046687
申请日：2015-04-02
Applicant: 수원대학교산학협력단 , (주)에디테크
IPC: H04B3/54
Abstract: 전력선이고주파수를전송하는데있어서반송신호의전파를제한하는전파제한능력을이용하여배전시스템의케이블을용이하게식별할수 있도록한 전력선통신기술을응용한케이블식별시스템및 그방법에관한것으로서, 클라이언트와서버가전력선을통해통신을하되, 상기클라이언트는응답요청메시지를고주파수반송파로변조하여상기전력선을통해서버로전송하고, 상기서버로부터전송된응답메시지를분석하여근접서버를결정하여케이블을식별하며, 상기서버는상기전력선을통해응답요청메시지가수신되면응답메시지를생성하고, 생성한응답메시지를고주파수반송파로변조하여상기전력선을통해상기클라이언트로전송한다.
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14.发明授权2방향 2차원 주성분분석 알고리즘 및 다항식 방사형 기저함수 기반 신경회로망을 이용한 야간 얼굴 인식 방법 有权使用双向二维主成分分析算法和多项式的径向基函数神经网络的2 2夜视图识别方法
公开(公告)号：KR101658528B1
公开(公告)日：2016-09-23
申请号：KR1020140058643
申请日：2014-05-15
Applicant: 수원대학교산학협력단 , 위아코퍼레이션 주식회사
Inventor： 오성권
Abstract: 본발명은, 조명이없는환경에서얼굴을인식하는방법에관한것으로서, (1) 나이트비전(Night Vision) 카메라를이용하여이미지를획득하는단계; (2) 상기단계 (1)에서획득된이미지데이터에서얼굴영역을검출하고, 외란값을제거하는과정을수행하는데이터전처리단계; (3) 상기단계 (2)에서전처리된데이터를, 2방향 2차원주성분분석(2-Directional 2-Dimensional Principal Component Analysis, 이하, ‘(2D)²PCA’라함) 알고리즘을이용하여 2차원이미지의두 방향을그대로이용하면서데이터차원을축소하는단계; 및 (4) 다항식방사형기저함수기반신경회로망(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks, 이하‘pRBFNNs’이라함)을이용하여, 상기데이터차원이축소된이미지데이터에서얼굴을인식하는단계를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는 2방향 2차원주성분분석알고리즘및 최적다항식방사형기저함수기반신경회로망을이용한야간얼굴인식방법에따르면, 나이트비전카메라를통하여이미지를획득함으로써, 조명이없는환경에서도얼굴인식이가능하다. 또한, 본발명에따르면, 획득된이미지데이터에서얼굴영역을검출하고외란값을제거한후에 2방향 2차원주성분분석알고리즘을이용하여 2차원이미지의두 방향을그대로이용하면서데이터차원을축소함으로써, 인식속도및 인식률이개선될수 있다. 뿐만아니라, 본발명에따르면, 다항식방사형기저함수기반신경회로망을이용하되, FCM(Fuzzy C-means) 클러스터링알고리즘을사용하며, 차분진화알고리즘을이용하여다항식의차수와클러스터의수 및퍼지화계수를최적화함으로써, 출력공간내의선형판정경계를비선형판정경계로나타낼수 있도록하고, 최적화된파라미터에서의빠른학습수렴으로인식성능이향상된다.
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公开(公告)号：KR1020160109630A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：KR1020150034406
申请日：2015-03-12
Applicant: 수원대학교산학협력단 , 주식회사 누보켐
Inventor： 홍영근
Abstract: 본발명은마이크로캡슐을함유한자기치유형아스팔트에관한것으로서, 상세하게는통상의아스팔트에아스팔트와반응하여공유결합을형성하는화합물로속(core)이채워진마이크로캡슐을혼입하여, 아스팔트에작은금(균열)이발생시, 균열선상에있던마이크로캡슐이터지면서마이크로캡슐속의자기치유제인이온성폴리우레탄이오노머가균열부위로흘러나와아스팔트계면의아스팔트분자들과반응하여공유결합으로아스팔트양쪽계면을연결하며, 균열부분을메꾸면서작은금이봉합되어, 더이상의큰 균열발생을예방할수 있는마이크로캡슐을함유한자기치유형아스팔트및 이의제조방법에관한것이다.
Abstract translation: 本发明涉及含微胶囊的自愈沥青，更具体地涉及含微胶囊的自愈沥青及其制造方法，其中，微胶囊填充有化合物以对沥青反应以形成 共价键插入普通沥青中。 因此，当在沥青中产生小的裂纹时，放置在裂纹线上的微胶囊爆裂，作为微胶囊中的自修复材料的离子聚氨酯离聚物流出到裂纹部分以响应沥青分子 在沥青界面上连接沥青的两个界面与共价键。 此外，在填充裂纹部分期间粘合小裂纹; 并且能够防止产生更大的裂纹。
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Patent Agency Ranking16.发明授权무색소 항산화 추출물의 제조 방법, 이에 의해 제조되는 무색소 항산화 추출물 및 이를 함유하는 화장품 조성물 有权非着色抗氧化剂的制备方法提取通过该方法制备的非着色抗氧化剂提取物和含有该抗氧化剂的化妆品组合物
公开(公告)号：KR101654419B1
公开(公告)日：2016-09-05
申请号：KR1020140125560
申请日：2014-09-22
Applicant: 수원대학교산학협력단
Abstract: 본발명은항산화물질을함유하고있는식물로부터초임계유체또는초임계유체와보조용매를이용한건조공정에의해무색소항산화추출물을제조하는무색소함유항산화추출물의제조방법, 이에의해제조되는무색소항산화추출물및 이를함유하는화장품조성물에관한것이다. 본발명에따르면, 다단계공정인분리-정제-건조공정단계를단일화및 단순화함으로써, 변색이쉽게일어나는색소나불필요한지용성성분을하나의공정단계에서제거하고, 추출물의항산화순도를극대화시킬수 있으며, 최종적으로잔류용매가없어유기용매에대한잠재적위험성이존재하지않기때문에화장품의항산화소재로적용할수 있을뿐만아니라, 나아가서식품분야에도적용이가능하도록하고, 특히보리순의추출물인경우, 항산화효능이높은사포나린과이소비텍신을함유하는고순도의유효성분추출물로서, 피부노화방지및 미백에탁월한효과를갖는다.
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17.发明授权RBFNN 패턴 분류기와 객체 추적 알고리즘을 사용한 얼굴 인식-얼굴 추적 방법 및 이를 실행하기 위한 시스템 有权使用径向基函数的面部识别和面跟踪方法神经网络模式分类器和对象跟踪算法及其执行系统
公开(公告)号：KR101589149B1
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：KR1020150074352
申请日：2015-05-27
Applicant: 수원대학교산학협력단 , 위아코퍼레이션 주식회사
Abstract: 본발명은 RBFNN 패턴분류기와객체추적알고리즘을사용한얼굴인식-얼굴추적방법및 이를실행하기위한시스템에관한것으로서, 보다구체적으로는, 학습단계및 상기학습단계이후수행되도록구성되는테스트단계를포함하되, 상기학습단계는, (1) 미리설정된제1 동영상데이터로부터 AdaBoost(Adaptive Boost) 알고리즘에따라복수포즈의얼굴이미지를검출하는단계; (2) 상기복수포즈의얼굴이미지각각을, 주성분분석법에기초하여전처리하는단계; (3) 상기전처리된데이터를 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기에입력하여각 포즈의데이터를학습시키는단계; 및 (4) 입자군집최적화알고리즘을이용하여상기각 포즈별데이터에대해최적화된파라미터를획득하는단계를포함하고, 상기테스트단계는, (a) 미리설정된제2 동영상데이터로부터 AdaBoost 알고리즘에따라테스트얼굴이미지를검출하는단계; (b) 주성분분석법을통해상기테스트얼굴이미지에가장유사한포즈를판단하는단계; (c) 상기학습단계를통해획득된, 최적화된파라미터를이용하여상기테스트얼굴이미지를인식하는단계; 및 (d) 상기인식된테스트얼굴이미지가미리설정된추적대상과동일한경우, 입자필터알고리즘에기초하여상기테스트얼굴이미지를추적하는단계를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는 RBFNN 패턴분류기와객체추적알고리즘을사용한얼굴인식-얼굴추적방법및 이를실행하기위한시스템에따르면, 얼굴인식-얼굴추적방법의학습단계에서는, 제1 동영상데이터로부터 AdaBoost 알고리즘에따라복수포즈의얼굴이미지를검출하고, 복수포즈의얼굴이미지각각을주성분분석법에기초하여전처리하며, 전처리된데이터를 RBFNNs 패턴분류기에입력하여각 포즈의데이터를학습시키되, 입자군집최적화알고리즘을이용하여각 포즈별데이터에대해최적화된파라미터를획득하고, 테스트단계에서는, 제2 동영상데이터로부터 AdaBoost 알고리즘에따라테스트얼굴이미지를검출하고, 주성분분석법을통해테스트얼굴이미지에가장유사한포즈를판단하며, 학습단계를통해획득된, 최적화된파라미터를이용하여테스트얼굴이미지를인식하여, 인식된테스트얼굴이미지가미리설정된추적대상과동일한경우, 입자필터알고리즘에기초하여테스트얼굴이미지를추적함으로써, 정지영상이아닌동적상황에서의얼굴인식의성능을향상시킬수 있고, 검출된얼굴영역을기반으로객체추적알고리즘인입자필터알고리즘을수행하여대상의얼굴영역을지속적으로추적하게되어, 별도의영역지정없이도동일한대상을지속적으로추적할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及使用径向基函数神经网络（RBFNN）模式分类器和对象跟踪算法的面部识别和面部跟踪方法及其执行系统。 更具体地，该系统包括在学习步骤之后执行的学习步骤和测试步骤。 学习步骤包括以下步骤：（1）检测多个姿态的脸部图像; （2）单独预处理姿势的脸部图像; （3）允许学习每个姿势的数据; 和（4）通过每个姿势获得数据的最佳参数。 测试步骤包括以下步骤：（a）检测测试面部图像; （b）确定与测试面部图像最相似的姿势; （c）识别测试面部图像; （d）并跟踪测试脸部图像。
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公开(公告)号：KR1020160001824A
公开(公告)日：2016-01-07
申请号：KR1020140079268
申请日：2014-06-26
Applicant: 수원대학교산학협력단
CPC classification number: G01N3/30 , G01H17/00 , G01M7/08 , G01N2203/0075 , G01N2203/0226
Abstract: 본발명은측정대상소재로이루어진시편을지지하는시편지지부; 상기시편지지부에지지되는시편에열을제공하는시편가열부; 상기시편지지부에지지되는시편을타격하여상기시편에진동을발생시키도록하는타격부; 상기타격부에의해타격된시편의진동으로발생되는음을전기적신호로변환시키는마이크로폰; 및상기마이크로폰으로부터전달되는전기적신호를수신받아, 상기시편의진동수를산출하거나, 상기시편의진동수를산출하기위한데이터로서저장하는제어부;를포함하도록한 고온모달시험장치에관한것이다. 본발명에따르면, 모달시험을고온환경에서수행할수 있도록하고, 시험에소요되는시간과노력을최소화하여시험의효율을높이도록하며, 측정대상소재의시편에대한정확한동탄성계수를얻을수 있도록하여측정대상소재의고온거동을정확하게예측할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种高温模态测试装置。 高温模态测试装置包括：支撑由待测材料形成的样本的样本支撑单元; 样本加热单元，加热由所述样本支撑单元支撑的样本; 冲压单元冲压由样本支撑单元支撑的样本，以在样本上产生振动; 麦克风将由冲孔单元冲压的试样的振动产生的声音变成电信号; 以及控制单元，接收由麦克风发送的电信号，并存储电信号作为数据，以计算样本的振动次数。 根据本发明，高温模态测试装置能够在高温下进行模态测试，并且最小化测试所需的时间和精力; 从而提高测试效率。 此外，高温模态测试装置获得由待测材料形成的试样上的精确的动态弹性系数，并准确地估计待测材料的高温运动。
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公开(公告)号：KR1020150132649A
公开(公告)日：2015-11-26
申请号：KR1020140058232
申请日：2014-05-15
Applicant: 수원대학교산학협력단
CPC classification number: B01J20/02 , B01J20/0203 , B01J20/30 , B01J20/3007 , C01G45/00
Abstract: 본발명에따른흡착제합성방법은망간염수용액및 염기성수용액의혼합액을제조하는단계; 및사전에설정된반응온도에서상기혼합액에사전에설정된반응시간동안산소를공급하며, 상기혼합액을교반하여나트륨-버네사이트(Na-birnessite)를합성하는단계를포함한다.
Abstract translation: 根据本发明，用于合成吸附剂的方法包括以下步骤：制备锰盐水溶液和碱性水溶液的混合溶液; 并在预设的反应时间内，在预先设定的反应温度下，向混合溶液中供给氧，合成钠钙矿（Na-birnessite），搅拌混合溶液。
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公开(公告)号：KR101550823B1
公开(公告)日：2015-09-04
申请号：KR1020140122270
申请日：2014-09-15
Applicant: 김추자 , 수원대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 생분해성 용기 및 그의 제조방법에 관한 것으로, 상세하게는 전분을 주성분으로 하여, 건조된 또는 물기 있는 식품을 담을 수 있는, 그리고 사용 후 미생물에 의해 분해되는, 내수성을 갖는 생분해성 용기 및 그의 제조방법에 관한 것인바, 본 발명은 전분을 이용한 내수성 생분해성 용기의 제조방법에 있어, 생분해성 조성물을 제조하는 단계; 생분해성 조성물로부터 시트를 제조하는 단계; 시트를 진공성형하여 생분해성 용기를 제조하는 단계; 생분해성 용기를 자외선 조사하여 경화시켜 용기를 제조하는 단계; 순으로 제조하는 것에 그 특징이 있다.
Abstract translation: 本发明涉及生物降解性容器及其制造方法。 更具体地说，具有防水性的本发明使用淀粉作为主要成分来储存干燥或潮湿的食物，并被微生物分解。 使用淀粉制造耐水性可生物降解容器的方法包括以下步骤：制备可生物降解的组合物; 从可生物降解组合物生产片材; 真空成型片材以生产可生物降解的容器; 并向可生物降解的容器照射紫外线以进行硬化以制造容器。
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