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:
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:
본 발명은 사용자의 이동행위를 구분하는 모바일 장치, 사용자의 이동행위 구분방법 및 이를 위한 계층적 트리 모델 생성방법에 관한 것이다. 특히, 모바일 장치는 가속도 센서; 상기 사용자가 각각의 이동행위를 수행할 때마다 상기 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 상기 이동행위 별로 구분하여 수집하는 버퍼; 상기 버퍼에 수집된 가속도 데이터를 기초로 상기 각각의 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하는 추출부; 및 상기 추출부에서 추출한 특징 요소를 기초로 구성된 계층적 트리 모델에 의하여 상기 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하는 이동행위 판단부를 포함하고, 상기 추출부는 상기 버퍼에 수집된 가속도 데이터를 제 1 시간 단위, 및 일부 가속도 데이터가 오버랩 되도록 상기 제 1 시간 단위와 상이하게 설정된 제 2 시간 단위로 각각 분리하고, 상기 제 1 시간 단위에 따라 구성된 제 1 프레임 그룹 및 상기 제 2 시간 단위에 따라 구성된 제 2 프레임 그룹을 기초로 상기 특징 요소를 추출한다.
Abstract:
PURPOSE: A positioning device of a terminal, a method thereof, and a recording medium thereof are provided to rapidly measure the real position of a terminal in an indoor place. CONSTITUTION: A probability calculation unit(210) calculates a probability for locating a terminal in each cell by using the standard deviation of a wireless signal measured from a plurality of cells. k wireless signals are received from the terminal located in a positioning target area which is divided into the plurality of the cells. A position determination unit(220) determines a cell position including a maximum probability for the position of the terminal. [Reference numerals] (200) Position measurement device; (210) Probability calculation unit; (220) Position determination unit
Abstract:
본 발명은 모바일 퍼스널 어시스턴트 및 그것을 이용한 상호 작용적 계획 실행 방법dp 관한 것이다. 본 발명에 따른 모바일 퍼스널 어시스턴트를 이용한 상호 작용적 계획 실행 방법은, 사건-주도 계획, 목표-주도 계획 및 명령-주도 계획들 중 적어도 하나를 포함하는 계획 집합을 저장하는 단계, 외부 환경에서 발생하는 사건들을 감지하는 단계, 감지된 상기 사건에 대한 정보를 월드 모델에 저장하는 단계, 사용자 인터페이스를 통하여 사용자의 제어 명령을 입력받는 단계, 상기 월드 모델, 상기 사용자의 제어 명령 및 계획 집합을 해석하여, 상기 계획의 실행을 결정하는 단계, 그리고 상기 계획에 대응하는 동작을 실행하는 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 모바일 단말기 사용자의 직접 제어(direct control) 기능, 서비스에 대한 투명한 감시(monitoring) 기능, 서비스에 대한 피드백(feedback) 기능 등을 제공할 수 있다. 이와 같은 상호작용적 계획 실행 모델은 사건-주도 계획(event-driven plan), 목표-주도-계획(goal-driven plan), 명령-주도 계획(command-driven plan) 등 다양한 유형의 계획들을 작업 목표와 환경 변화, 그리고 사용자의 제어에 따라 유연하게 실행 가능하게 함으로써, 동적 모바일 컴퓨팅 환경에서 매우 효과적으로 동작할 수 있는 모바일 퍼스널 어시스턴트의 개발을 가능하게 한다.
Abstract:
PURPOSE: An ontology integrated apparatus and a method thereof are provided to search for a pair of objects by using semantic information of an entity and extract accurate objects. CONSTITUTION: A similar object extractor(115) extracts a first object form a first ontology. The similar object extractor extracts a second entity from a second ontology. A decision unit decides similarity of a fourth entity and a third entity. An ontology integration unit(110) integrates the first ontology and the second ontology by arrangement of the first object and the second object. [Reference numerals] (110) Ontology user input unit; (111) Ontology identifier; (112) Ontology loader; (113) Object extractor; (114) Ontology extractor; (115) Similarity object extractor; (116) Ontology integrator; (116-1) Ontology arranger; (116-2) Ontology merger; (120) Ontology storage unit; (130) Ontology crawler; (140) Ontology library; (150) Ontology similarity relation connection unit; (160) Similar word database; (AA) Ontology domain A; (BB) Web; (CC) Ontology domain b; (DD) Ontology domain k
Abstract:
PURPOSE: An ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System) and axiomatic group detection method using the same are provided to accurately detect axiomatic groups using a tableau algorithm. CONSTITUTION: A reception unit(210) receives protocol commands created based on a tableau rule for a description logic symbols included in axioms related to illogical concepts from an ontology assumption engine according to the estimation order of the illogical concepts. An ATMS network construction unit(220) constructs an ATMS network including nodes and a confliction node based on the protocol commands. The nodes include a node value between concepts included in the axioms and a description logic relationship. The collision node connects to even nodes including node values which are incompatible. [Reference numerals] (210) Reception unit; (220) Assumption-based truth maintenance system network construction unit; (230) Sensing unit; (240) Ontology estimation engine
Abstract:
An ontology inference system and a method thereof using a tableaux algorithm easily performing a new concept and a relation assumption are provided to share and reuse a service and a specialized knowledge by modeling a computational processing structure. A structure model generator changes DL(Description Logic) of an ontology into a TBox(Terminological Box) of an inference structure suitable for the use of a tableaux algorithm. A data model processor(320) generates a group specification data model and a concept specification data model. A data model inference unit(340) reasons the inclusion relation between concepts through the inputted concept detailed data model.