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:
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.
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.
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).