그래픽 윈도우 화면폼을 텍스트폼으로 자동 변환하는 장치 및그 방법
    31.
    发明授权
    그래픽 윈도우 화면폼을 텍스트폼으로 자동 변환하는 장치 및그 방법 失效
    将图形窗口屏幕自动转换为文本格式的装置和方法

    公开(公告)号:KR100243403B1

    公开(公告)日:2000-02-01

    申请号:KR1019970046857

    申请日:1997-09-11

    Abstract: 본 발명은 그래픽 윈도우 화면폼을 텍스트폼으로 자동 변환하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에서는 그래픽 윈도우 화면에 대한 칼럼 및 텍스트 정보를 저장하고 관리하는 데이타베이스 화면 정보 테이블과, 그래픽 윈도우 화면폼 칼럼 정보를 추출하여 상기 데이타베이스 화면 정보 테이블에 저장하는 칼럼 정보 수집기와, 그래픽 윈도우 화면폼의 텍스트 및 레이블 정보를 추출하여 상기 데이타베이스 화면 정보 테이블에 저장하는 텍스트 정보 수집기와, 상기 데이타베이스 화면 정보 테이블에서 그래픽 윈도우 화면폼의 데이터 입력 필드를 처음부터 마지막까지 순차적으로 스캐닝하면서 칼럼값을 추출하여 상기 칼럼 정보 수집기에서 추출한 칼럼과 대응되는 요소를 찾아 그 정보 요소에 칼럼값을 변경하여 저장하는 칼럼값 추출기와, 상 기 데이타베이스 화면 정보 테이블에 접근, 조회하여 정보 요소의 칼럼 정보로서 칼럼의 동일한 수직좌표들에 대해 칼럼의 수평좌표의 올림차순으로 정보요소를 정렬하여 임시 기억 장소인 버퍼에 기억시키는 문서 형식 조정기와, 상기 문서 형식 조정기에 의해 임시 기억 장소인 버퍼에 기억된 내용을 파일에 기록하는 텍스트 기록기로 구성된 그래픽 윈도우 화면폼을 텍스트폼으로 자동 변환하는 장치 및 이를 변환 방법을 제공하여, 그래픽 환경이 지원되지 않는 개인 컴퓨터나 단말기에서 자료를 용이하게 조회할 수 있는 효과가 있다.

    심박수 측정 장치 및 방법
    32.
    发明授权

    公开(公告)号:KR102249234B1

    公开(公告)日:2021-05-10

    申请号:KR1020150109112

    申请日:2015-07-31

    Inventor: 박찬규

    Abstract: 본발명에의한심박수측정장치및 방법에개시된다. 본발명에따른심박수측정장치는피부영상을촬영하는영상촬영부; 및상기촬영된영상의피부색변화로부터심박신호를검출하여심박수를계산하는영상처리부를포함하되, 상기영상처리부는상기촬영된영상에서피부영역을추출하는피부영역추출모듈, 상기추출된피부영역의피부색변화로부터심박신호를추출하는심박신호추출모듈및 상기추출된심박신호를이용하여심박수를계산하는심박수계산모듈을포함한다.

    개인화 모델을 이용한 집중도 측정 장치 및 방법
    34.
    发明公开
    개인화 모델을 이용한 집중도 측정 장치 및 방법 审中-实审
    使用个性化模型测量浓度的设备和方法

    公开(公告)号:KR1020170110350A

    公开(公告)日:2017-10-11

    申请号:KR1020160034623

    申请日:2016-03-23

    Abstract: 본발명은시스템을사용하는대상이정해져있고주기적으로집중도를측정하는경우에좀 더정확한집중도측정결과를제공하기위하여, 학습, 검사등에서집중여부와관련된측정대상자개인의성향이나패턴을추가적으로반영하여집중도를측정할수 있는, 집중도측정장치및 방법에관한것이다.

    Abstract translation: 本发明的浓度进一步反射,倾斜,或与该浓度相关联的测量对象者个体的图案是否等的研究,检查,以提供在壳体中的更精确的强度测量的结果,使用该系统所确定和测量的浓度周期性受试者 更具体地说,涉及能够测量浓度的浓度测量设备和方法。

    운전자의 감정상태 인식 장치 및 방법
    35.
    发明公开
    운전자의 감정상태 인식 장치 및 방법 审中-实审
    识别驾驶员情绪状态的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020170094836A

    公开(公告)日:2017-08-22

    申请号:KR1020160016049

    申请日:2016-02-12

    Abstract: 본발명은운전자의감정상태인식장치및 방법에관한것이다. 본발명의일예와관련된운전자의감정상태인식장치는대상운전자의음성을획득하는마이크및 상기대상운전자의얼굴을촬영하는카메라를포함하는데이터수집부, 상기카메라가촬영한얼굴이미지로부터기 설정된제 1 알고리즘에따라제 1 특징벡터를추출하고, 상기마이크가획득한음성데이터로부터기 설정된제 2 알고리즘에따라제 2 특징벡터를추출하며, 상기제 1 특징벡터및 상기제 2 특징벡터를통합하여멀티모달데이터(Multimodal data)를생성하는감정특징추출부, 운전자별기 분류된복수의감정상태의빈도수를저장하는감정상태데이터저장부및 상기멀티모달데이터및 상기기 분류된복수의감정상태의빈도수를이용하여상기대상운전자의감정상태를판단하는감정상태판단부를포함할수 있다.

    Abstract translation: 用于识别驾驶员的情绪状态的设备和方法 本发明的一个示例涉及的识别驾驶员的情绪状态的装置包括数据收集单元,该数据收集单元包括用于获取目标驾驶员的语音的麦克风和用于拍摄目标驾驶员的脸部的照相机, 根据算法提取第一特征向量,根据预定的第二算法从麦克风获得的语音数据中提取第二特征向量,对第一特征向量和第二特征向量进行积分, 情绪状态数据存储单元,用于存储由驾驶员识别器分类的多个情感状态的频率和分类到多模态数据和相位设备中的多个情感状态的频率; 以及用于确定目标驾驶员的情绪状态的情绪状态确定器。

    동작 기반 개인 식별 시스템 및 방법
    36.
    发明授权
    동작 기반 개인 식별 시스템 및 방법 有权
    基于运动识别识别人员的系统和方法

    公开(公告)号:KR101689258B1

    公开(公告)日:2016-12-23

    申请号:KR1020090127371

    申请日:2009-12-18

    Abstract: 사용자의동작으로부터동작신호를추출하여전송하는동작신호획득장치와, 상기동작신호획득장치로부터전송되는상기동작신호를신호처리하여개인식별정보를생성하는개인식별장치를포함하되, 상기개인식별장치는, 상기동작신호로부터특징정보를추출하는특징정보추출부와, 상기사용자를포함하는다수의사용자의동작특징정보를저장하는동작특징정보저장부와, 상기특징정보를미리저장된상기다수의사용자의동작특징정보와비교하여상기사용자의개인식별정보를생성하는개인식별정보생성부를포함하는것인동작기반개인식별시스템이제공된다. 본발명에따르면, 사용자개인의동작특성을사용하여사용자개인이개인식별에협조적일필요가없으면서도환경잡음에강인한개인식별을수행할수 있다.

    Abstract translation: 目的:提供基于运动的识别系统和方法,使用用户的性能特征来执行抵抗环境噪声的个人识别,而无需用户协调。 构成:操作信号获取装置(200)从用户的操作中提取操作信号。 个人识别装置通过处理操作信号来创建个人识别信息。 特征信息提取单元(110)从操作信号中提取特征信息。 运动特征信息存储单元(150)存储用户的运动特征信息。 个人识别信息生成器(130)通过将特征信息与运动特征信息进行比较来创建用户的个人识别信息。

    감정인식 기반 영상물 분류 방법
    37.
    发明公开
    감정인식 기반 영상물 분류 방법 审中-实审
    基于感应识别的VEDIO分类方法

    公开(公告)号:KR1020150092591A

    公开(公告)日:2015-08-13

    申请号:KR1020140013140

    申请日:2014-02-05

    Inventor: 박찬규

    CPC classification number: G06F17/30784 G06F17/30823

    Abstract: 본 발명은 감정인식 기반 영상물 분류 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상물의 영상정보 및 음성정보로부터 감정을 인식하여 감정 기반에 따라 영상물을 분류하고 검색 서비스를 제공하는 기술에 관한 것이다.
    본 발명의 실시예에 따른 감정인식 기반 영상물 분류 방법은, 동영상을 영상정보와 음성정보로부터 기초 감정 특징을 추출하는 단계; 상기 기초 감정 특징으로부터 애로졸 정보 및 밸런스 정보를 측정하는 단계; 상기 애로졸 정보와 상기 밸런스 정보를 이용하여 감정 기반 2차원 궤적 그래프를 생성하는 단계; 및 상기 2차원 궤적 그래프에서 궤적의 점유율에 따라 상기 동영상의 감정 기반 분류를 결정하는 단계를 포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种基于情感识别对视频对象进行分类的方法,更具体地说,涉及一种用于从视频对象的图像信息和语音信息识别情绪的技术,基于情绪对视频对象进行分类并提供搜索 服务。 本发明提供了一种基于情感识别对视频对象进行分类的方法,包括以下步骤:从图像信息和视频的语音信息中提取基本情感特征; 从基本情绪特征测量觉醒信息和平衡信息; 使用觉醒信息和平衡信息生成基于情绪的二维轨迹图; 以及根据二维轨迹图中的轨迹的占有率来确定基于情绪的类。

    정보기술을 이용한 다중지능 검사 장치 및 방법
    38.
    发明公开
    정보기술을 이용한 다중지능 검사 장치 및 방법 审中-实审
    使用信息技术检测多重智能的系统和方法

    公开(公告)号:KR1020140076964A

    公开(公告)日:2014-06-23

    申请号:KR1020120145578

    申请日:2012-12-13

    CPC classification number: G09B7/06 G06Q50/22 G06F3/005

    Abstract: A multiple intelligence test apparatus according to an embodiment of the present invention includes an image sensing device which receives an image for a multiple intelligence test from a user; a multiple intelligence measurement model unit which receives information of the image from the image sensing device and performs the multiple intelligence test in the way of selecting any one of a first reaction and a second reaction; and a content unit which receives an evaluated multiple intelligence result from the multiple intelligence measurement model unit and generates a personal portfolio based on the received result, wherein the multiple intelligence measurement model unit selects any one of the first and second reactions based on a reference reaction according to the emotion and behavior pattern of the user.

    Abstract translation: 根据本发明的实施例的多智能测试装置包括从用户接收用于多智能测试的图像的图像感测装置; 多智能测量模型单元,其从所述图像感测装置接收图像的信息,并且以选择第一反应和第二反应中的任何一个的方式进行所述多重智能测试; 以及内容单元,其从多个智能测量模型单元接收评估的多个智能结果,并且基于接收结果生成个人投资组合,其中多个智能测量模型单元基于参考反应选择第一和第二反应中的任何一个 根据用户的情感和行为模式。

    지능형 리모컨 인터페이스 장치 및 방법
    39.
    发明公开
    지능형 리모컨 인터페이스 장치 및 방법 无效
    用于智能远程控制接口的方法和装置

    公开(公告)号:KR1020110071792A

    公开(公告)日:2011-06-29

    申请号:KR1020090128442

    申请日:2009-12-21

    CPC classification number: H04N5/4403 G06F3/048 H04N21/47

    Abstract: PURPOSE: An intelligent remote controller interface device and a method thereof are provided to offer a remote controller interface which can use through an instinctive and simple operation without a manual, thereby eliminating the inconvenience about the remote controller operation. CONSTITUTION: A user profile manager(20) certifies a remote controller user. An interface provider(30) offers a remote controller interface for channel selection based on a profile of the certified user. A controller(40) offers the remote controller interface to the user with a touch type. A controller controls an external instrument in order to offer the channel selected through the remote controller interface to the user.

    Abstract translation: 目的:提供一种智能遥控器接口设备及其方法,以提供可通过本身和简单操作而无需手动使用的遥控器接口,从而消除了对遥控器操作的不便。 构成:用户简档管理器(20)证明遥控器用户。 接口提供商(30)根据认证用户的配置文件提供用于频道选择的遥控器接口。 控制器(40)向用户提供具有触摸类型的遥控器接口。 控制器控制外部仪器,以便通过遥控器接口向用户提供通道。

    움직임 잡음에 강인한 맥파 측정 장치 및 그 방법
    40.
    发明公开
    움직임 잡음에 강인한 맥파 측정 장치 및 그 방법 无效
    用于测量运动噪声鲁棒脉冲波的装置及其方法

    公开(公告)号:KR1020100065084A

    公开(公告)日:2010-06-15

    申请号:KR1020090104129

    申请日:2009-10-30

    Abstract: PURPOSE: A pulse wave measuring device robust to movement noises and a measuring method thereof are provided to eliminate movement noises by using a statistical model, an acceleration sensor, and adaptive signal processing technology in a distorted pulse wave signal. CONSTITUTION: A PPG(photoplethysmogram) sensor(130) is arranged on the back of a wrist of an examinee. The PPG sensor detects a pulse wave signal from the signal emitted to the back of the wrist. An acceleration sensor(150) detects the movement of the examinee in the mounted area of the PPG sensor. A signal preprocessor(111) predicts the movement of the examinee based on an acceleration signal detected through the acceleration sensor. The signal preprocessor estimates the movement noise model which corresponds to the detected movement of the examinee. The signal preprocessor eliminates the movement noises in response to the pulse wave signal from the movement noise model.

    Abstract translation: 目的:提供一种对运动噪声坚固的脉搏波测量装置及其测量方法,通过使用畸变脉波信号中的统计模型,加速度传感器和自适应信号处理技术来消除运动噪声。 构成:在受检者手腕的后部布置有PPG(光电容积图)传感器(130)。 PPG传感器从发出到手腕后部的信号检测脉搏波信号。 加速度传感器(150)检测受检者在PPG传感器的安装区域中的移动。 信号预处理器(111)基于通过加速度传感器检测的加速度信号来预测受检者的移动。 信号预处理器估计与被检测者的检测到的移动相对应的运动噪声模型。 信号预处理器消除了响应于来自运动噪声模型的脉搏波信号的运动噪声。

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