-
公开(公告)号：KR1020170027576A
公开(公告)日：2017-03-10
申请号：KR1020150124377
申请日：2015-09-02
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 연구이력매칭기반의연구자추천장치가개시된다. 본발명의일 실시예에따른연구이력매칭기반의연구자추천장치는연구과제에관한제안서로부터상기연구과제의연구분야를특정하는 RFP 키워드를추출하는키워드추출부; 상기제안서에서추출한 RFP 키워드를프로파일데이터베이스에저장된연구자별 프로파일키워드와비교하여상기연구과제에대한상기연구자별 적합정도를나타내는적합점수를산출하는적합점수산출부; 및상기적합점수를기초로상기연구과제에가장적합한연구자를추천하는연구자추천부를포함하고, 상기연구자별 프로파일은상기각각의연구자가작성한논문, 특허, 저서또는연구와관련된컨텐츠중 적어도하나를포함하는연구정보에서추출한상기프로파일키워드로구성된다.
-
22.发明授权
公开(公告)号：KR101534141B1
公开(公告)日：2015-07-07
申请号：KR1020140100538
申请日：2014-08-05
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/2785 , G06N3/126
Abstract: 본발명은감정근거를추출하는방법을개시하고있다. 상기방법은상기문서내의단어를기반으로초기염색체집합을임의로생성하는단계 - 여기서, 염색체의각 유전자의속성은상기문서내의훈련데이터셋에서나타나는각 단어들을의미하고, 속성값은단어의선택여부를나타냄 - , 상기초기염색체집합을대상으로, 평가함수 - 평가함수는문서의극성을분류하는정확도를최대화하는함수 - 를통해각 염색체를평가하는단계, 각염색체의평가점수를기반으로유전자연산을거쳐새로운염색체를생성하는단계및 상기생성된염색체가종료조건을만족하는지판단하여감정근거집합을생성하는단계를포함한다.
Abstract translation: 公开了一种情感理论的提取方法，其包括以下步骤：基于文档中的单词任意生成初始染色体组（这里，染色体的每个基因的属性表示在文档的训练数据集中呈现的每个单词 属性值表示是否选择该单词）; 通过初始染色体组的评估函数（评估函数最大化文档极性分类的准确性）评估每个染色体; 通过基于每个染色体评估分数的基因计算产生新的染色体; 并通过确定所生成的染色体是否满足终止条件来产生情感理论组。
-
公开(公告)号：KR101508258B1
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：KR1020130080263
申请日：2013-07-09
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: H04N1/32
Abstract: 본발명의팩스스팸문서차단방법은분석용팩스스팸문서집단과분석용팩스일반문서집단중 적어도어느하나를토대로스팸분류알고리즘을생성하는단계, 상기스팸분류알고리즘을이용하여수신된대상팩스문서가스팸문서인지판별하는판별단계및 판별결과를기반으로상기대상팩스문서의출력여부를결정하는출력단계를포함한다. 따라서, 팩스스팸시스템을구현할때에불필요한자원의소모를줄일수 있고, 사용자의업무효율을증가시키므로생산성의증가시킨다.
-
公开(公告)号：KR101508260B1
公开(公告)日：2015-04-07
申请号：KR1020140012613
申请日：2014-02-04
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/21 , G06F17/2705 , G06F17/30011 , G06N3/086
Abstract: 본발명은입력받은사용자쿼리를기반으로상기사용자쿼리와유사한문서를검색하여문서세트를생성하는문서세트생성부, 상기문서세트내의복수의원본전자문서각각의요약문을생성하기위해, 상기복수의원본전자문서에포함된문장및 단어를추출하는문장및 단어추출부, 상기추출된단어를기반으로각각의원본전자문서에대한후보요약문을생성하는후보요약문생성부, 상기원본전자문서의단어가중치 - 단어가중치는개별문서에서해당단어가핵심적인단어인지를나타내는지표임 - 와상기후보요약문의단어가중치를비교하는가중치비교부및 상기단어가중치비교결과를기반으로후보요약문을수정하여최종요약문을생성하는최종요약문생성부를포함하는요약문생성장치를개시하고있다.
Abstract translation: 本发明公开了一种生成摘要的方法，其包括通过基于用户查询向输入的用户查询搜索类似文档而生成文档集的文档集生成部分; 包括在多个原始电子文档中的句子和词提取部分提取句子和单词，以便为文档集中的每个原始电子文档生成摘要; 候选概要生成部分，基于所提取的单词生成关于每个原始电子文档的候选概要; 将原始电子文档的单词加权值与候选概要的单词加权值进行比较的加权值比较部分 - 单词加权值是表示单个文档中相应单词是否为核心词的索引; 以及通过基于比较单词加权值的结果修改候选概要而产生最终摘要的最终摘要生成部分。
-
公开(公告)号：KR101116663B1
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：KR1020100034696
申请日：2010-04-15
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 개시된기술은분할장치가복수의고차원데이터를분할하는방법에있어서, (a)상기복수의고차원데이터에대한주성분분석을통하여주성분벡터를산출하는단계; (b)상기산출된주성분벡터의중심점을산출하는단계; 및 (c)상기산출된중심점을지나는초평면을기준으로상기복수의고차원데이터를분할하는단계를포함하는고차원데이터분할방법을제공한다. 상기기재된방법을컴퓨터상에서실행시키기위한프로그램을컴퓨터로읽을수 있는기록매체를제공한다
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020120006182A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：KR1020100066771
申请日：2010-07-12
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: PURPOSE: A blog recommending method which utilizes metadata is provided to reduce the size of an index by searching for a blog through meta information of a blog. CONSTITUTION: One blog is selected as a query blog in a blog subscription list(S101). One query blog performs modeling through N tags(S102). The model of the blog is expanded to the tag of the blog model and the other tag having high frequency(S103). The similarity is calculated between a query blog and a candidate blog(S104). The ranking of the blog is determined through the number of RSS subscribers(S105).
Abstract translation: 目的：提供利用元数据的博客推荐方法，以通过博客的元信息搜索博客来减小索引的大小。 规定：博客订阅列表中选择一个博客作为查询博客（S101）。 一个查询博客通过N个标签执行建模（S102）。 博客的模型扩展到博客模型的标签，另一个标签具有高频率（S103）。 在查询博客和候选博客之间计算相似度（S104）。 博客的排名通过RSS订阅者的数量确定（S105）。
-
公开(公告)号：KR101103646B1
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：KR1020090093652
申请日：2009-10-01
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 웹 페이지 추천 장치는 웹 액세스 로그(web access log)를 사용자 별로 분류하는 전처리부, 사용자 별로 분류된 웹 액세스 로그를 웹 페이지의 방문 빈도수에 기초하여 분리하는 로그 분리부, 및 분리된 웹 액세스 로그로부터 연관 규칙(association rule)을 생성하고 생성된 연관 규칙에 따라 추천할 웹 페이지를 결정하는 웹 페이지 추천부를 포함한다.
-
公开(公告)号：KR1020110135084A
公开(公告)日：2011-12-16
申请号：KR1020100054810
申请日：2010-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G01C21/34 , G01C21/26 , G08G1/0968
CPC classification number: G01C21/3461 , G01C21/3446 , G01C21/36 , G01S19/01 , G08G1/0968
Abstract: PURPOSE: A method of predicting a path for lost data in a GPS(Global Positioning System) is provided to prevent a GPS from offering a non-existing road as a predicted path. CONSTITUTION: A method of predicting a path for lost data in a GPS is as follows. A candidate path containing the coordinates of the start and end points of a lost section is extracted(S310). The similarity between the lost section and the extracted path is calculated(S320). A path for the lost section is predicted based on the similarity(S330).
Abstract translation: 目的：提供一种预测GPS（全球定位系统）中丢失数据路径的方法，以防止GPS将不存在的道路提供为预测路径。 构成：GPS中丢失数据路径的预测方法如下。 提取包含丢失部分的开始点和结束点的坐标的候选路径（S310）。 计算丢失部分与提取路径之间的相似度（S320）。 基于相似性来预测丢失部分的路径（S330）。
-
公开(公告)号：KR1020110115281A
公开(公告)日：2011-10-21
申请号：KR1020100034696
申请日：2010-04-15
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30306 , G06F17/30327
Abstract: 개시된 기술은 분할 장치가 복수의 고차원 데이터를 분할하는 방법에 있어서, (a)상기 복수의 고차원 데이터에 대한 주성분 분석을 통하여 주성분 벡터를 산출하는 단계; (b)상기 산출된 주성분 벡터의 중심점을 산출하는 단계; 및 (c)상기 산출된 중심점을 지나는 초평면을 기준으로 상기 복수의 고차원 데이터를 분할하는 단계를 포함하는 고차원 데이터 분할 방법을 제공한다.
상기 기재된 방법을 컴퓨터상에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다-
公开(公告)号：KR101029408B1
公开(公告)日：2011-04-14
申请号：KR1020090015361
申请日：2009-02-24
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은, 색상 영상을 명암도 영상으로 변환하고, 잡음을 제거해서 영상 처리의 속도 및 성능 향상을 위한 작업을 수행하는 전처리 과정 단계(S1)와; 영상에 존재하는 모든 에지들을 추출하고, 자막이 존재할 가능성이 높은 영역을 추출해서 자막이 포함되는 영역을 추출하는 자막 영역 탐색 단계(S2); 자막이 포함되는 영역의 픽셀 중에서 적응형 에지 이진화 임계치 강도 이상의 에지를 포함하는 픽셀을 선별하고, 에지 대응쌍이 존재하는 에지들을 선별해서 자막에 포함될 가능성이 높은 에지를 추출하는 자막 에지 추출 단계(S3); 에지 연결 객체들을 생성하고 자막의 포함 여부를 판단하여 자막이 포함되는 연결 객체만을 선별하는 자막 연결 객체 추출 단계(S4) 및; 자막이 존재하는 영역을 결정하고, 영역에 존재하는 자막 연결 객체들의 경계에 존재하는 에지들의 명암도 밝기 값의 평균을 이용하여 자막과 배경을 이진화한 영상을 생성해서 OCR의 입력으로 사용되는 자막과 배경이 이진화된 영상을 생성하는 자막 영역 이진화 단계(S5)를 갖추어 이루어진 한글의 형태학적 특징과 의사 결정 트리를 이용한 크기에 무관한 연결 객체 기반의 한글 자막 추출 방법을 제공한다.
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
100
records
(took 0.027 seconds)
