포지티브 피드백을 이용한 센싱 시스템
    31.
    发明公开
    포지티브 피드백을 이용한 센싱 시스템 有权
    使用正反馈的感应系统

    公开(公告)号:KR1020150050413A

    公开(公告)日:2015-05-08

    申请号:KR1020140147151

    申请日:2014-10-28

    CPC classification number: H03F3/087

    Abstract: 본실시예에따른센싱시스템은, 검출물질에비광학적자극을인가하는비광학적액츄에이터(non-optical actuator); 상기비광학적자극이인가된매질의성질에따라형성되는비광학적반응에상응하여스냅백(snapback) 형태를가지는전기적신호를출력하는비광학적검출기(non-photo detector); 상기비광학적검출기가출력하는상기전기적신호를증폭하고, 증폭된상기전기적신호를상기비광학적액츄에이터에포지티브피드백(positive feedback)하여인가하는증폭기(amplifier); 및상기전기적신호를인가받아상기매질의상기성질을검출하는출력부를포함한다.

    Abstract translation: 根据本发明的实施例,感测系统包括:非光学致动器,用于向待检测物体施加非光学刺激; 非光学检测器,用于根据应用非光学刺激的介质的特性,响应于非光学响应输出具有回跳形式的电信号; 放大器,用于放大由非光学检测器输出的电信号,并通过正反馈将电信号施加到非光学致动器; 以及施加电信号的输出部分以检测介质的特性。

    스마트 단말을 이용한 안정적인 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템
    34.
    发明公开
    스마트 단말을 이용한 안정적인 사용자의 이동 경로 실시간 예측 방법 및 그 시스템 有权
    使用智能终端及其系统提供用户稳定的实时路由干扰的方法

    公开(公告)号:KR1020140110164A

    公开(公告)日:2014-09-17

    申请号:KR1020130023015

    申请日:2013-03-04

    CPC classification number: H04W4/02 G06F17/30241

    Abstract: A method for estimating a moving path of a user in real time is performed in a real-time estimation system of the moving path of the user, which can be connected to a sensor capable of acquiring sensing data including GPS signals. The method for estimating the moving path of the user in real time comprises the steps: (a) generating and storing road information and behavior information from the sensing data collected by the sensor as time series; (b) extracting multiple key locations and key paths which can be expressed as a daily pattern of the user based on at least one among the collected sensing data, road information, and behavior information; (c) building a probability graph model including switches respectively associated with the extracted multiple key locations and key paths; and (d) learning the built probability graph model and estimating at least one among a moving location and a path of the user based on the learned model and the sensing data inputted from the sensor.

    Abstract translation: 在用户的移动路径的实时估计系统中执行用于实时估计用户的移动路径的方法,其可以连接到能够获取包括GPS信号的感测数据的传感器。 用于实时估计用户的移动路径的方法包括以下步骤:(a)从传感器收集的感测数据中生成和存储道路信息和行为信息作为时间序列; (b)基于收集的感测数据,道路信息和行为信息中的至少一个提取可以表示为用户的日常模式的多个关键位置和关键路径; (c)构建包括分别与所提取的多个键位置和键路径相关联的开关的概率图模型; 以及(d)基于所学习的模型和从传感器输入的感测数据,学习建立的概率图模型并估计用户的移动位置和路径中的至少一个。

    신규한 벤조옥사졸계 유도체 또는 이의 약학적으로 허용가능한 염, 이의 제조방법 및 이를 포함하는 RAGE 수용체 관련 질환의 예방 또는 치료용 약학적 조성물
    35.
    发明公开
    신규한 벤조옥사졸계 유도체 또는 이의 약학적으로 허용가능한 염, 이의 제조방법 및 이를 포함하는 RAGE 수용체 관련 질환의 예방 또는 치료용 약학적 조성물 有权
    新型苯并噻唑衍生物或其药学上可接受的盐,其制备方法和用于预防或治疗RAGE受体相关疾病的药物组合物作为活性成分

    公开(公告)号:KR1020130120795A

    公开(公告)日:2013-11-05

    申请号:KR1020120043953

    申请日:2012-04-26

    Abstract: The present invention relates to novel benzooxazole-based derivatives or pharmaceutically acceptable salts thereof, a method for preparing the same, and a pharmaceutical composition containing the same for preventing or treating RAGE receptor-related diseases. The benzooxazole-based derivatives performs antagonistic functions to an RAGE receptor, thereby being used as a pharmaceutical composition for preventing or treating RAGE receptor-related diseases including diabetes complications such as erectile dysfunction, chronic renal failure, lupus nephritis, tumor invasion and metastasis, inflammation, nephropathy, vascular permeability increase, atherosclerosis, and retinopathy; and amyloidosis such as Alzheimer’s disease, systemic AL amyloidosis, and AA amyloidosis. [Reference numerals] (AA) Arrival time at a platform (sec);(BB) Control group;(CC) Example 176

    Abstract translation: 本发明涉及新的苯并恶唑类衍生物或其药学上可接受的盐,其制备方法和含有该衍生物的预防或治疗RAGE受体相关疾病的药物组合物。 基于苯并恶唑的衍生物对RAGE受体具有拮抗作用,因此用作预防或治疗RAGE受体相关疾病的药物组合物,包括糖尿病并发症如勃起功能障碍,慢性肾衰竭,狼疮肾炎,肿瘤侵袭和转移,炎症 ,肾病,血管通透性增加,动脉粥样硬化和视网膜病变; 和淀粉样变性如阿尔茨海默氏病,全身性AL淀粉样变性和AA型淀粉样变性。 (附图标记)(AA)平台的到达时间(秒);(BB)对照组;(CC)实施例176

    시각적 질의응답을 위해 원소단위곱과 다중모달 잔차 학습을 이용한 데이터 처리 방법 및 시스템

    公开(公告)号:KR20180045165A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:KR20160138984

    申请日:2016-10-25

    Abstract: 시각적질의응답을위해원소단위곱과다중모달잔차학습을이용한데이터처리방법및 시스템이개시된다. 데이터처리방법은입력된이미지에대한시각적특징벡터를추출하고, 입력된질문에대한질문벡터를추출하는제1 단계, 상기질문벡터에깊은잔차학습(Deep Residual Learning)을위한선형사영(linear mapping) 및하이퍼볼릭탄젠트사영(Hyperbolic Tangent mapping)을반영하여제1 결과값을계산하는제2 단계, 상기시각적특징벡터에상기선형사영및 상기하이퍼볼릭탄젠트사영을반영하여제2 결과값을계산하는제3 단계, 상기제1 결과값과상기제2 결과값간의원소단위곱에대한제3 결과값을계산하는제4 단계및 상기질문벡터에상기선형사영을반영한결과값과상기제3 결과값간의원소단위합에대한제4 결과값을계산하는제5 단계를포함할수 있다.

    컴퓨터 실행 가능한 비모수 베이지안 합곱 네트워크를 통한 이미지 검색 방법
    38.
    发明公开
    컴퓨터 실행 가능한 비모수 베이지안 합곱 네트워크를 통한 이미지 검색 방법 有权
    使用非参数贝叶斯网络的计算机可执行图像搜索方法

    公开(公告)号:KR1020160104442A

    公开(公告)日:2016-09-05

    申请号:KR1020150027491

    申请日:2015-02-26

    CPC classification number: G06F17/30244 G06F17/2755

    Abstract: 본발명은컴퓨터실행가능한비모수베이지안합곱네트워크를통한이미지검색방법에관한것으로, 복수의이미지데이터및 상기복수의이미지데이터각각과연관된적어도하나의텍스트데이터를수신하여제1 이미지데이터및 적어도하나의제1 텍스트데이터에대한모달정보를제1 이미지모달정보와적어도하나의제1 텍스트모달정보로서생성하는단계, 상기제1 이미지모달정보및 상기적어도하나의제1 텍스트모달정보에대해비모수베이지안합-곱네트워크프레임워크를통해연관학습을수행하는단계, 사용자단말로부터특정텍스트가수신되면상기특정텍스트와연관된텍스트모달정보를검색하는단계및 성공적으로검색되면해당텍스트모달정보와상관관계가특정기준이상인적어도하나의해당이미지모달정보를검색하여적어도하나의해당이미지데이터를제공하는단계를포함한다. 따라서비모수베이지안합곱네트워크를통해데이터에대한모달정보를학습하여빠른검색서비스를제공할수 있다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种通过非参数贝叶斯和产品网络的计算机可执行图像搜索方法,包括以下步骤:接收多个图像数据和与每个图像数据相关的至少一个文本数据,以便 生成关于第一图像数据和至少一个第一文本数据的模态信息作为第一图像模态信息和至少一个文本模态信息; 对于第一图像模态信息和至少一个第一文本模态信息,通过非参数贝叶斯和产品网络框架执行相关学习; 当从用户终端接收到特定文本时,搜索与特定文本相关的文本模态信息; 并且当搜索成功时,搜索至少一个与特定标准相对应的文本模态信息相关的对应图像模态信息,以提供至少一个对应的图像数据。 因此,可以通过非参数贝叶斯和产品网络学习关于数据的模态信息,从而提供快速搜索服务。

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