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公开(公告)号：WO2022114368A1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：PCT/KR2020/018970
申请日：2020-12-23
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 뉴로 심볼릭을 이용한 지식완성 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 불완전 지식 그래프에 포함된 트리플 데이터의 릴레이션 및 엔티티와, 파라미터화된 규칙에 포함되는 릴레이션을 다차원 공간에 임베딩하고, 링크 연결을 위한 목표 트리플이 입력되는 경우, Backward Chaining 기반의 뉴로 심볼릭 통합(unification) 과정을 통해 상기 파라미터화된 규칙에 포함된 릴레이션의 임베딩 값을 업데이트하고, 상기 업데이트를 통해 상기 목표 트리플을 만족하는 릴레이션의 조합을 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하고, 상기 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 목표 트리플에 가장 의미론적으로 부합하는 추론 규칙을 생성하고, 상기 생성된 추론 규칙을 통해 누락된 링크를 연결하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 지식완성 장치가 제공된다.
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公开(公告)号：WO2022045488A1
公开(公告)日：2022-03-03
申请号：PCT/KR2020/018903
申请日：2020-12-22
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 뉴럴 심볼릭 기반 규칙 생성을 통한 지식완성 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 미완성 지식베이스에 포함된 트리플 및 규칙 템플릿을 뉴럴 심볼릭 기반으로 다차원 공간에 임베딩하여 임베딩된 지식베이스를 생성하고, Neural Theorem Prover (NTP)가 상기 임베딩된 지식베이스를 업데이트하는 임베딩 학습을 통해 결론에 해당하는 규칙 헤드 및 조건에 해당하는 규칙 바디를 포함하는 새로운 추론 규칙을 획득하고, 상기 미완성 지식베이스에 상기 새로운 추론 규칙을 적용하여 지식을 완성하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 포함하는 지식완성 장치가 제공된다.
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公开(公告)号：WO2021187682A1
公开(公告)日：2021-09-23
申请号：PCT/KR2020/010115
申请日：2020-07-31
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06N5/04
Abstract: 본 발명은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분산 테이블 구조를 활용한 OWL-Horst 온톨로지 추론 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, OWL-Horst 온톨로지 추론 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 복수의 OWL-Horst 추론 규칙들을 각 규칙들의 독립성과 종속성을 고려하여 스키마 추론, 인스턴스 추론, Type 추론, sameAs 추론 및 예외 인스턴스 추론에 포함되는 하나 이상의 규칙으로 구분하고, subject, property 및 object로 구성되는 컬럼 및 각 컬럼에 상응하는 객체에 대한 정보를 포함하는 로우로 구성되는 스파크 데이터프레임을 기반으로 상기 스키마 추론, 인스턴스 추론, Type 추론, sameAs 추론 및 예외 인스턴스 추론을 순차적으로 수행하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 OWL-Horst 온톨로지 추론 장치가 제공된다.
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公开(公告)号：WO2021095987A1
公开(公告)日：2021-05-20
申请号：PCT/KR2019/018701
申请日：2019-12-30
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06N5/02 , G06N3/08 , G06F16/901
Abstract: 다중타입 엔티티에 기반한 지식 보완 방법을 개시한다. 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 다중타입 엔티티에 기반한 지식 보완 방법은 지식 그래프에 포함된 2개의 엔티티를 연결하는 복수의 경로 각각에 대하여, 개별 경로에 포함된 복수의 엔티티에 관한 정보인 엔티티정보와 상기 복수의 엔티티 중 2개의 관계에 관한 정보인 관계정보를 추출하는 단계; 상기 엔티티정보, 상기 관계정보, 상기 복수의 엔티티 각각에 대응되는 적어도 하나의 엔티티타입에 관한 정보인 타입정보 및 소정의 임베딩 크기에 기초하여, 상기 복수의 경로 각각에 대응되는 경로벡터를 생성하는 단계; CNN(Convolutional Neural Network)과 Bi-LSTM(Bidirectional Long A Short-Term Memory)을 이용하여, 상기 경로벡터로부터 인코딩된 경로벡터를 산출하는 단계; 및 상기 복수의 경로 및 상기 복수의 인코딩된 경로벡터를 이용하여 상기 2개의 엔티티 간의 관계를 예측하도록 학습된 관계모델을 이용하여, 상기 2개의 엔티티 간에 소정의 목표 관계가 유효한지 판단하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101982611B1
公开(公告)日：2019-08-28
申请号：KR1020170120332
申请日：2017-09-19
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F16/00
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101764615B1
公开(公告)日：2017-08-03
申请号：KR1020150051969
申请日：2015-04-13
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30327
Abstract: 공간지식추출기및 추출방법이개시된다. 공간지식추출기는복수개의공간개체에대한기하학적데이터에최소경계사각형(Minimum Bounding Rectangle) 기반의트리데이터구조인 R-트리색인을구축하고, R-트리색인에의해구축된최소경계사각형및 최소경계사각형의중심점을이용하여공간객체에대한위상관계지식및 방향관계지식을추출함으로써공간에대한기하학적데이터로부터공간지식을추출한다.
Abstract translation: 公开了空间知识提取器和提取方法。 空间知识提取器在多个空间实体的几何数据上构造基于最小边界矩形的树形数据结构R树索引，并构造由R-树索引构成的最小边界矩形和最小边界矩形， 通过利用空间中心点提取空间物体的相关关系知识和方向关系知识，从空间的几何数据中提取空间知识。
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公开(公告)号：KR1020160121997A
公开(公告)日：2016-10-21
申请号：KR1020150051969
申请日：2015-04-13
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30327
Abstract: 공간지식추출기및 추출방법이개시된다. 공간지식추출기는복수개의공간개체에대한기하학적데이터에최소경계사각형(Minimum Bounding Rectangle) 기반의트리데이터구조인 R-트리색인을구축하고, R-트리색인에의해구축된최소경계사각형및 최소경계사각형의중심점을이용하여공간객체에대한위상관계지식및 방향관계지식을추출함으로써공간에대한기하학적데이터로부터공간지식을추출한다.
Abstract translation: 公开的是空间知识提取器和提取空间知识的方法。 空间知识提取器构建了一个基于最小边界矩形（MBR）的树数据结构的R树索引，用于关于多个空间对象的几何数据，并且使用MBR提取关于空间对象的拓扑关系知识和方向关系知识 由R-tree索引和MBR的中心点构建，以从空间的几何数据中提取空间知识。
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公开(公告)号：KR101517937B1
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：KR1020130101744
申请日：2013-08-27
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 무선 신호 지도 생성 과정에서 수집되는 신호 데이터들의 오류를 여과하여 신호지도의 정확성을 높일 수 있는 클라이언트, 서버 및 이를 포함하는 무선 신호 지도 작성 시스템을 개시한다.
무선 신호 지도 작성 시스템은 지역적 무선 신호 지도를 수집하고, 전역적 무선 신호 지도를 저장하며, 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 주변에 위치하는 적어도 하나의 지점의 수신 강도를 이용하여 특정 지점의 예측 신호 강도를 산출하고, 지역적 무선 신호 지도의 특정 지점의 무선 신호 강도와 예측 신호 강도를 비교하여 오류를 판단하고, 그 결과에 따라 전역적 무선 신호 지도를 갱신할 수 있다.-
公开(公告)号：KR1020150025063A
公开(公告)日：2015-03-10
申请号：KR1020130102201
申请日：2013-08-28
Applicant: 경희대학교 산학협력단 , 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06F3/0346
Abstract: 본 발명은 사용자 행위 인식 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 1차로 가속도 감지 신호만을 이용하여 사용자 행위를 뛰기, 걷기 및 서기/차량 승차로 인식하고 사용자 행위가 서기/걷기로 구분되는 경우 2차로 지자기 감지 신호를 이용하여 가속도 감지 신호를 고정된 축으로 보정하여 서기 행위, 차량 승차 행위를 인식함으로써, 뛰기, 걷기, 서기, 차량 승차의 사용자 행위를 정확하게 인식할 수 있는 사용자 행위 인식 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于识别用户动作的方法和装置，更具体地，涉及用于识别用户动作的方法，其识别用户动作，例如运行，行走，站立和上车，主要使用 加速度感测信号，并且当用户动作被识别为站立/步行时，使用地磁检测信号二次补偿具有固定轴的加速度感测信号，并且识别站立和上车，从而准确地识别用户动作，例如 跑步，走路，站立，上车。 该方法包括确定用户动作模型; 计算补偿值; 确定补偿用户行为模型; 并且使用补偿的用户动作模型将用户动作识别为站立和上车。
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公开(公告)号：KR101500662B1
公开(公告)日：2015-03-09
申请号：KR1020130124837
申请日：2013-10-18
Applicant: 경희대학교 산학협력단 , 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/01
Abstract: 본 발명에 따른 모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치는 구비된 센서 장치를 이용하여 센서 데이터를 수집하는 데이터 습득부, 수집된 센서 데이터에 포함된 가속도 데이터에서 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부, 수집된 센서 데이터에 포함된 주변광 데이터 및 근접 센서 데이터를 통해 모바일 단말의 소지 위치를 판별하는 중심 노드, 모바일 단말의 소지 위치 판별 결과에 따라 분류된 특징 데이터를 분석하여 사용자의 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 활동 학습부 및 분류된 특징 데이터에 활동 라벨을 배치하는 인식부를 포함한다.
Abstract translation: 根据本发明，通过使用移动终端来识别活动的装置包括：数据获取部分，通过使用传感器装置收集传感器数据; 特征提取部分，从包括在所收集的传感器数据中的加速度数据中提取特征数据; 中央代码，通过所接收的传感器数据中包含的接近传感器数据和环境光数据确定移动终端的占有位置; 活动学习部分，其根据确定移动终端的占有位置的结果分类特征数据，以便根据用户的身体活动的类型对数据进行分类; 以及识别部分将活动标签分配给分类的特征数据。
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