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公开(公告)号：KR101271694B1
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：KR1020120002509
申请日：2012-01-09
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G06F19/00 , G06F17/10 , A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476 , G06Q50/22
Abstract: PURPOSE: A system for replacing continuous missing value of time series data and a method thereof are provided to guarantee the accuracy of replacement and to replace and detect a long-interval missing value by using a kalman filter-based linear dynamic system. CONSTITUTION: A concealment variable generating unit(100) generates a concealment variable including continuous missing value pattern features by considering a correlation between time series data including the missing value. A time series data replacing unit(200) replaces new time series data for old time series data by using the concealment variable. A parameter updating unit(300) updates an old parameter into a new parameter by using the concealment variable and the new time series data. A parameter comparing unit(400) compares the old parameter with the new parameter to determine the repetition of parameter update. [Reference numerals] (100) Concealment variable generating unit; (110) Correlation modeling module; (120) Temporal continuity modeling module; (200) Time series data replacing unit; (300) Parameter updating unit; (400) Parameter comparing unit
Abstract translation: 目的：提供一种用于替代时间序列数据的连续缺失值的系统及其方法，以保证更换的准确性，并通过使用基于卡尔曼滤波器的线性动态系统来代替和检测长间隔缺失值。 构成：隐藏变量生成单元（100）通过考虑包括缺失值的时间序列数据之间的相关性，生成包括连续缺失值图案特征的隐藏变量。 时间序列数据替换单元（200）通过使用隐藏变量来代替旧的时间序列数据的新的时间序列数据。 参数更新单元（300）通过使用隐藏变量和新的时间序列数据将旧参数更新为新的参数。 参数比较单元（400）将旧参数与新参数进行比较，以确定参数更新的重复。 （附图标记）（100）隐藏变量生成单元; （110）相关建模模块; （120）时间连续性建模模块; （200）时间序列数据替换单元; （300）参数更新单元; （400）参数比较单元
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公开(公告)号：KR101176963B1
公开(公告)日：2012-09-03
申请号：KR1020100132253
申请日：2010-12-22
Applicant: 전남대학교산학협력단
Abstract: 한글에 대한 인식 분류를 낮춰 인식 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 다양한 형태의 인식 오류를 효과적으로 해소하는 것이 가능하도록 텍스트를 포함하는 간판 영상물의 입력을 위해 모바일기기에 형성된 카메라와, 입력된 간판 영상물로부터 텍스트영역을 찾아 글자 및 배경을 별도로 이진화 하는 이진구획기와, 입력데이터의 인식을 비교할 수 있도록 상기 모바일기기의 내부 또는 외부에 유선 또는 무선으로 연결되는 비교대상데이터베이스와, 상기 이진구획기에서 구획된 글자들을 개별로 분리하고 촬영에 의한 왜곡을 보정하여 상기 입력데이터를 인식하되, 상기 비교대상데이터베이스의 글자 중 사용빈도가 적어도 98%에 이르는 글자들로만 분류하여 인식하는 입력데이터인식기와, 인식된 상기 입력데이터의 정보를 사용자에게 제공하는 출력기를 포함하는 간판 영상 문자 인식 및 후처리 시스템을 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020120070795A
公开(公告)日：2012-07-02
申请号：KR1020100132253
申请日：2010-12-22
Applicant: 전남대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/3258 , G06K9/344
Abstract: PURPOSE: A system for signboard image character recognition/port-process system is provided to generate a business name which is registered in the whole country and to reduce Korean recognition range of an input data recognizing unit. CONSTITUTION: A binary divider(12) searches for a text region from an input signboard image. The binary divider binarizes the character of the text region. An input data recognizer(13) recognizes input data by compensation of distortion by photograph of divided characters. The input data recognizer recognizes used frequency of comparison target database(16).
Abstract translation: 目的：提供招牌图像字符识别/端口处理系统，以生成在全国注册的商务名称，并减少输入数据识别单元的韩语识别范围。 构成：二进制分频器（12）从输入招牌图像搜索文本区域。 二进制分频器对文本区域的字符进行二值化。 输入数据识别器（13）通过分割字符的照片补偿失真来识别输入数据。 输入数据识别器识别比较目标数据库（16）的使用频率。
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公开(公告)号：KR1020100092778A
公开(公告)日：2010-08-23
申请号：KR1020090012070
申请日：2009-02-13
Applicant: 삼성전자주식회사 , 전남대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/32 , G06K9/342 , G06K2009/363 , G06K2209/01
Abstract: PURPOSE: A method for revising distortion of character recognition is provided to normally recognize the characteristic area even if an image including characteristic area is photographed distortedly, thereby preventing decline of the recognition rate of the character recognition. CONSTITUTION: A control unit extracts character area from an image(S202). The control unit presumes the figure of upper side of the extracted character area(S203). The control unit presumes the figure of lower side of the extracted character area(S204). The control unit presumes the figure of the left/right sides of the extracted characteristic area(S205). The control unit presumes the figure(S206). The figure comprises the characteristic area in the minimum area. The control unit converts the characteristic area into rectangular figure through affine transform(S207).
Abstract translation: 目的：提供一种用于修改字符识别失真的方法，即使包含特征区域的图像被失真地拍摄，从而防止字符识别的识别率的下降，也可以正常识别特征区域。 构成：控制单元从图像中提取字符区域（S202）。 控制单元假设提取的字符区域的上侧的图形（S203）。 控制单元假设提取的字符区域的下侧的图形（S204）。 控制单元假设提取的特征区域的左/右侧的图形（S205）。 控制单元假定该图（S206）。 该图包括最小区域中的特征区域。 控制单元通过仿射变换将特征区域转换成矩形图（S207）。
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公开(公告)号：KR102202361B1
公开(公告)日：2021-01-14
申请号：KR1020190002323
申请日：2019-01-08
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: A61B6/00
Abstract: 본발명은골 종양탐지시스템에관한것으로서, 입력이미지에포함된뼈의형상을유사하게재구성하여뼈의구조적표현을학습하여제1학습정보를생성하는구조학습부; 제1학습정보를인가받아종양검출판별기준을학습하여제2학습정보를생성하는판별학습부; 및제1학습정보및 제2학습정보와입력받은 X선영상의비교를통해골 종양여부와그 위치를검출하여골 종양검출정보를생성하는종양검출부를포함하되, 구조학습부는, 입력받은이미지에포함된뼈 형상의차별적인표현을추출하여재조합하는인코더; 추출한차별적인표현을저장및 관리하고, 대퇴골, 경골또는비골중에어느하나에대한구성요소를마스크하는디코더; 및마스크된구성요소들로부터뼈 상태확률을결정하여뼈 상태를분류한제1학습정보를생성하는 SoftMax 분류기를포함한다. 상기와같은본 발명에따르면, 촬영영상에대해앙상블반감독학습(ESSW)을이용하여골격을분할하고, 분할된영상에서 softmax 분류기를통해뼈 상태확률을결정하여뼈 상태를분류함으로써, 골종양을조기에발견하고, 골종양검진의의사결정보조도구로활용이가능하다.
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR101789078B1
公开(公告)日：2017-10-23
申请号：KR1020170020941
申请日：2017-02-16
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G06F17/30
Abstract: 본발명은고차원시계열모델링을위한은닉특징추출시스템및 방법에관한것으로서, 더욱상세하게는텐서기반시계열데이터구조로부터고차원을식별하는하위공간의직교터커(Tucker)-분해기반특징추출시스템및 방법에관한것이다. 이러한기술적과제를이루기위한본 발명의특징에따른고차원시계열모델링을위한은닉특징추출시스템은시계열데이터를측정하는시계열데이터측정부와상기시계열데이터측정부에서측정된텐서기반시계열데이터구조로부터고차원을식별하는하위공간의직교터커(Tucker)-분해기반의특징을추출하는은닉특징추출시스템을포함할수 있다. 본발명의특징에따른고차원시계열모델링을위한은닉특징추출방법은텐서기반의시계열데이터를수집하는단계(S1), 판별요인(A)을초기화하는단계(S2), 특징(feature)들의분류효율성을높이기위한클래스(class) 내의분포행렬(scatter matrix)을계산하는단계(S3) 및상기클래스(class) 간분포(scatter) 행렬(matrix)을계산하는단계(S4)를포함할수 있다. 또한, 판별요인(A)을추출하는단계(S5) 및상기판별요인(A)을토대로특징을추출하는단계(S6)를포함할수 있다. 본발명은클래스레이블의성공적인구현으로고차원적인차별화된공간을추출함으로써분류의정확성을확보할수 있는효과가있다. 또한, 클래스간의긴밀한식별특성을식별할수 있는해석가능성및 음향시각화능력을증대시킬수 있다. 또한, 일반화된고유치문제가각 교체단계에서해결됨으로써처리시간이감소되는효과가있다.
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公开(公告)号：KR101655375B1
公开(公告)日：2016-09-08
申请号：KR1020140195360
申请日：2014-12-31
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
Abstract: 본발명은가중이동평균을이용한텍스트라인검출장치및 방법에관한것으로, 특히본 발명은가중이동평균을통해서텍스트가포함된이미지내에서텍스트라인을검출하여예측정확도를높일수 있도록한다. 텍스트라인은문서이미지정보를분석하는데가장중요한전처리과정중에하나이며, 검출된텍스트라인은워드검출의정확도에많은영향을미치기때문에문서이미지정보분석과정에서중요한부분이므로, 본발명에서와같이가중이동평균을이용한텍스트라인검출은문서의기울기정도에따른텍스트라인검출, 언어에따른텍스트라인검출등에활용될수 있다.
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公开(公告)号：KR101468231B1
公开(公告)日：2014-12-04
申请号：KR1020090085937
申请日：2009-09-11
Applicant: 삼성전자주식회사 , 전남대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/3258 , G06K2209/01
Abstract: 본발명은휴대용단말에서라벨을검색하는방법에관한것으로, 카메라를통해촬영된라벨영상을획득하고, 상기라벨영상에포함된문자를추출하고, 상기추출된문자를인식하고, 복수의라벨및 상기복수의라벨정보를포함하는라벨데이터베이스에서상기인식된문자를포함하는하나이상의라벨을검출하여, 상기검출된라벨을포함하는예비라벨후보군을구성하고, 상기라벨영상의영상특징을검출하고, 상기검출된영상특징과유사한영상특징을가지는하나이상의라벨을상기예비라벨후보군에서검출하여최종라벨후보군을구성하고, 상기최종라벨후보군에포함된각 라벨및 상기각 라벨에대응하는상세정보를제공한다.
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公开(公告)号：KR101375673B1
公开(公告)日：2014-03-27
申请号：KR1020120150462
申请日：2012-12-21
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
CPC classification number: A61B5/0476 , G06N7/08 , G16H50/30
Abstract: The present invention relates to a method for warning of an epileptic seizure and a terminal supporting the same, and the objective of the present invention is to enable the accurate and stable prediction and warning of an epileptic seizure using an excitatory/inhibitory population model based on chaos neurons. A method for warning an epileptic seizure disclosed in the present invention comprises the steps of: applying epileptic brain wave data to a chaos neuron-based excitatory-inhibitory (E-I) model and calculating an optimum parameter value for a connection coefficient; calculating a parameter in the E-I model for collected brain wave signals and comparing the calculated parameter with the optimum parameter value; and predicting an epileptic seizure based on the comparison result. The structure of a terminal supporting the method is also disclosed in the present invention. [Reference numerals] (110) Brain wave signal collection unit; (120) Input unit; (130) Alarm unit; (140) Display unit; (150) Storage unit; (151) Epileptic brain wave data; (160) System control unit
Abstract translation: 本发明涉及一种癫痫发作警报的方法及其支持的终端，本发明的目的是使用基于兴奋性/抑制性群体模型的癫痫发作的准确和稳定的预测和警告 混沌神经元。 本发明公开的癫痫发作警示方法包括以下步骤：将癫痫脑电波数据应用于基于混沌神经元的兴奋抑制（E-I）模型，并计算连接系数的最佳参数值; 计算E-I模型中收集的脑波信号的参数，并将计算参数与最佳参数值进行比较; 并根据比较结果预测癫痫发作。 支持该方法的终端的结构也在本发明中公开。 （附图标记）（110）脑波信号收集单元; （120）输入单元; （130）报警单元; （140）显示单元; （150）存储单元; （151）癫痫脑波数据; （160）系统控制单元
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