집단지성 기반의 영상 어노테이션 부가정보 지원 방법 및 시스템
    21.
    发明公开
    집단지성 기반의 영상 어노테이션 부가정보 지원 방법 및 시스템 审中-实审
    基于集体智能提供集体安排的附加信息的方法和系统

    公开(公告)号:KR1020150100261A

    公开(公告)日:2015-09-02

    申请号:KR1020140021845

    申请日:2014-02-25

    CPC classification number: H04N21/45 H04N21/472

    Abstract: 집단지성 기반의 영상 어노테이션 부가정보 지원 방법 및 시스템이 개시된다.
    집단지성 기반의 영상 어노테이션 부가정보 지원 시스템에 있어서, 영상의 재생 위치를 표시하는 영상 재생 타임 라인; 상기 영상 재생 타임 라인에 동일 집단 사용자들이 어노테이션한 영상 구간을 표시하는 관심 구간; 및 상기 영상 재생 타임 라인에 다수의 상기 동일 집단 사용자들이 공통적으로 어노테이션한 상기 영상 구간을 구분 표시하는 공통 구간을 포함한다.

    Abstract translation: 公开了一种用于支持基于集体智能的图像注释的附加信息的方法和系统。 根据本发明,该系统包括:用于指示图像的播放位置的图像播放时间线; 兴趣部分,用于指示由同一集体用户在图像播放时间线中注释的图像部分; 以及共同部分,用于分别指示在相同的集体用户中在图像播放时间线中注释的图像部分。

    대규모 센서 네트워크를 위한 이벤트 감지 성능 보장 최적 센서 노드 배치 방법
    22.
    发明授权
    대규모 센서 네트워크를 위한 이벤트 감지 성능 보장 최적 센서 노드 배치 방법 有权
    用于大型传感器网络事件检测性能保证的传感器节点部署方法

    公开(公告)号:KR101357882B1

    公开(公告)日:2014-02-04

    申请号:KR1020120023322

    申请日:2012-03-07

    Abstract: 센서 노드 배치 방법이 개시된다. 센서 네트워크를 구성하기 위하여 센서 노드를 배치하는 방법은 각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 100% 만족되도록 상기 센서 네트워크가 구성될 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 상기 센서 노드를 배치하는 단계 및 상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 기 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 상기 배치된 센서 노드를 재배치하는 단계를 포함할 수 있다.

    GIS 정보 기반 센서 배치 시뮬레이터
    23.
    发明授权
    GIS 정보 기반 센서 배치 시뮬레이터 有权
    基于GIS信息的传感器部署模拟器

    公开(公告)号:KR101329460B1

    公开(公告)日:2013-11-15

    申请号:KR1020120023323

    申请日:2012-03-07

    Abstract: GIS 정보 기반 센서 배치 시뮬레이터가 개시된다. GIS 정보 기반 센서 배치 시뮬레이터는 센서의 성능에 대한 정보와 사용자가 요구하는 이벤트 감지율에 대한 정보를 입력 받고 이를 기초로 센서 배치 결과를 제공하는 인터페이스부, 센서 네트워크를 구성할 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 상기 입력 받은 센서의 성능에 대한 정보를 이용하여 각 센서의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 만족되도록 상기 센서를 배치하는 초기 배치부 및 상기 사용자가 요구하는 이벤트 감지율을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 상기 배치된 센서를 재배치하는 재배치부를 포함할 수 있다.

    뉴로-퍼지 시스템과 병렬처리 프로세서가 결합된 전력 제어 가능한 컴퓨터 시스템, 이를 이용하여 영상에서 물체를 인식하는 방법 및 장치
    24.
    发明公开
    뉴로-퍼지 시스템과 병렬처리 프로세서가 결합된 전력 제어 가능한 컴퓨터 시스템, 이를 이용하여 영상에서 물체를 인식하는 방법 및 장치 无效
    功能可控计算机系统组合神经疲劳系统和并行处理器,使用计算机系统在图像中识别对象的方法和装置

    公开(公告)号:KR1020110037183A

    公开(公告)日:2011-04-13

    申请号:KR1020090094495

    申请日:2009-10-06

    Abstract: PURPOSE: A computer system which can control power combined to a neuro-fuzzy system and a parallel processing processor are provided to perform only in a processor which needs a parallel process of limited data among input data applied to a neuro network technique and a fuzzy technique. CONSTITUTION: A neuro-fuzzy system(110) includes at least two among a neural network block(111), a fuzzy logic block(112) and a neuro-fuzzy block(113). A parallel processor(120) includes a plurality of processing units(121). A network on chip(130) is connected between the neuro-fuzzy system and the parallel processing processor. The network on chip performs data communication among the neuro-fuzzy system, the parallel processing processor and a power supply unit(160).

    Abstract translation: 目的:提供一种能够控制与神经模糊系统和并行处理处理器相结合的电力的计算机系统,仅在需要在应用于神经网络技术的输入数据和模糊技术中需要并行处理有限数据的处理器中执行 。 构成:神经 - 模糊系统(110)包括神经网络块(111),模糊逻辑块(112)和神经 - 模糊块(113)中的至少两个。 并行处理器(120)包括多个处理单元(121)。 在神经模糊系统和并行处理处理器之间连接有片上网络(130)。 片上网络在神经模糊系统,并行处理处理器和电源单元之间执行数据通信(160)。

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