Abstract:
본 발명은 RFID 시스템의 스캐닝 기반 태그 인식 방법에 관한 것으로, 리더가 태그들에게 아이디를 송신할 것을 요청하는 단계와, 태그들이 리더의 아이디 송신 요청에 응답하여 아이디를 리더로 송신하는 단계와, 리더가 태그들로부터 수신된 아이디들을 스캐닝하여 같은 값을 갖는 비트(충돌 비트)들과 다른 값을 갖는 비트(비 충돌 비트)들을 구분하는 단계와, 리더가 스캐닝을 통해 구분된 충돌 비트와 비 충돌 비트를 태그들에게 알림 신호를 통해 알려주는 단계와, 태그들이 리더로부터 송신된 알림 신호를 수신한 후 수신된 알림 신호를 이용하여 태그 아이디에서 충돌 비트들만으로 구성된 일시적인 아이디를 저장하는 단계와, 저장된 일시적인 아이디를 RFID 태그 충돌방지 프로토콜에 적용하여 인식 과정을 진행하는 단계를 포함하며, 충돌이 일어나지 않는 비트들에 의한 시간 지연 부담을 없애서 RFID 태그 충돌방지 프로토콜들의 성능을 향상시킴으로써, 태그를 고속으로 인식할 수 있도록 성능을 개선하여 RFID 시스템을 빠르고 효율적으로 운용할 수 있는 이점이 있다. 충돌방지 프로토콜, 충돌 비트, 비 충돌 비트, 전처리
Abstract:
본 발명은 모스 전계효과 트랜지스터의 증폭도 및 잡음도 개선회로 및 이를 이용한 주파수 혼합기, 증폭기 및 발진기에 관한 것으로, 모스 전계효과 트랜지스터(MOSFET)의 게이트(gate) 단자와 바디(body) 단자가 캐패시터(Capacitor)를 통해 연결되며, 상기 모스 전계효과 트랜지스터(MOSFET)의 증폭도 및 잡음도를 향상시키기 위하여 상기 모스 전계효과 트랜지스터(MOSFET)의 게이트(gate) 단자와 함께 바디(body) 단자에 전류원을 연결하여 신호를 동시에 공급함으로써, 같은 전력(power) 레벨의 신호를 입력받는 경우 더 큰 증폭도를 갖으며, 잡음(noise) 특성이 보다 향상되는 효과가 있다. 모스 전계효과 트랜지스터, 증폭도, 잡음도, 주파수 혼합기, 증폭기, 발진기
Abstract:
본 발명은 실시간으로 공간 해상도를 변화시킬 수 있도록 부호화하고, 이를 이용하여 실시간으로 공간 해상도를 변화시키고 공간 해상도가 변했음을 알리는 시그널링 메시지를 추가하며 비트스트림을 추출하고, 추가의 정보 없이 능동적으로 공간 해상도 변경 유무를 파악하여 공간 해상도가 실시간으로 변하는 비트스트림을 복호화하는 코딩 방법 및 그 방법을 이용한 코덱을 제공하는 것이다. 이로써 비디오를 부호화 및 복호화 시 실시간으로 가변하는 환경을 가지는 네트워크의 제약이 있는 경우 또는 디코더 단에서 부분적으로 공간해상도를 변경하여 비디오를 소비할 필요가 있을 때, 비디오의 공간해상도의 변화에 능동적으로 대처하여 효율적으로 시청할 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 공간 해상도, 스케일러빌러티, 추출기, 공간 스케일러빌러티
Abstract:
A signal receiving device in a communication system using an STTC(Space-Time Trellis Code) and a method are provided to enable an STTC decoding process capable of reducing decoding complexity, and to decode the STTC so as to realize FER(Frame Error Rate) performance almost similar to a Viterbi decoding method. When a receiving signal is inputted, the first stack is generated by using stack algorithm. The first stack is generated as the second stack by using a relative distance. If length of a codeword existing in a top entry of the second stack is the same as frame length, the corresponding codeword is detected as a codeword transmitted from a signal transmission device. The relative distance refers to a value created by dividing accumulated metrics of the corresponding codeword by code length of the corresponding codeword.
Abstract:
An intelligent video display method for a multimedia mobile terminal is provided to catch exactly videos where an object appears smaller in a soccer game video and display only an interested region existing in the soccer game video, so that viewers can easily understand the soccer game video. An intelligent video display method for a multimedia mobile terminal comprises the following steps of: determining a type of a camera shot existing in a sports video(S240); determining an interested region within the video frame of the sports video when the type of the camera shot is determined as a remote shot and enlarging the determined interested region, and displaying the enlarged interested region on the mobile terminal(S270,S280); and displaying the entire video frame on the mobile terminal when the type of the camera shot is determined as a non-remote shot(S290).
Abstract:
본 발명은 초광대역 통신 시스템에서 타 채널과의 간섭이 없는 다중 채널의 국부발진 주파수를 생성하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 동일한 대역폭의 다중 채널을 갖는 초광대역 통신 시스템에서 상기 다중 채널의 국부발진 주파수를 생성하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 기준 주파수를 생성하는 단계; 상기 기준 주파수 중 적어도 하나를 제산 또는 승산하여 복수의 보조 주파수를 생성하는 단계; 및 상기 기준 주파수 및 상기 복수의 보조 주파수 중 적어도 일부에 타 보조 주파수 중 적어도 하나를 믹싱하여 복수의 국부발진 주파수를 생성하는 제1 국부발진 주파수 생성 단계를 포함하되, 상기 제1 국부발진 주파수 생성단계에서, 상기 믹싱에 사용되는 보조 주파수는 믹싱의 대상이 되는 주파수와 상기 초광대역의 최외곽 주파수 사이의 간격보다 큰 것을 특징으로 하는 다중 채널의 국부발진 주파수를 생성하는 방법을 제공한다. 초광대역(UWB), 밴드그룹, 다중채널, 국부발진 주파수
Abstract:
A system and a method for diagnosis and clinical test selection using a case based machine learning inference are provided to offer information about accurate diagnosis by using an NNDT(Neural Network Decision Tree) teaching machine and a random forest teaching machine at the same time. A system for diagnosis and clinical test selection using a case based machine learning inference comprises a patient case database(200), an input device(100) and a machine learning classification device(400) constituted with one or more machine learning device(410). A machine learning trainer(300) determines important test items of each diseases, and stores it in a test items database(600). A diagnostor(500) including a test item selector(520) derives the main test item selection result of each diseases. An output device(700) outputs the test item selection result and a disease determination.
Abstract:
본 발명은 호스 기반 가상사설망(VPN) 지원을 위한 자원예약 장치 및 방법에 관한 것으로, 호스 차원 상태정보와 VPN 차원 상태정보 자원준비 메커니즘 각각에 대하여 RSVP 메시지 구조, PSB 및 RSB 구조, RSVP 메시지 프로세싱 방법, 각 자원준비 메커니즘에 따라 예약되어야 하는 자원의 양을 계산하는 방식 등을 정의하여 MPLS 네트워크상에서 VPN QoS를 지원하기 위하여 이들 자원준비 메커니즘에 따라 자동적으로 적용하여 자원예약을 수행하는 자원예약 프로토콜을 제공함으로써, VPN QoS를 위한 호스 모델 지원 자원준비 메커니즘 가운데 호스 차원 상태정보와 VPN 차원 상태정보 메커니즘을 적용하여 MPLS 네트워크에서의 효율적이고 자동적인 자원예약을 수행할 수 있으며, VPN 서비스 제공자와 VPN 고객에게 멀티플렉싱 이점을 제공하고 네트워크의 자원 활용률을 높이는 이점이 있다. VPN, 가상사설망, 서비스 품질, QoS, 호스 모델, 자원예약 프로토콜, 자원준비, MPLS
Abstract:
상황기반 디지털 사진 클러스터링 방법 및 장치와 이를 이용한 디지털 사진 앨범 시스템 및 방법이 개시된다. 그 상황기반 디지털 사진 클러스터링 방법은 디지털 사진을 찍을 당시의 상황에 기반하여 클러스터링하는 방법에 있어서, 디지털 사진 파일로부터 적어도 촬영시간 특징값을 포함하는 촬영 데이터 정보를 추출하고, 디지털 사진의 내용으로부터 내용기반 특징값을 추출하는 단계; 그 추출된 촬영시간 특징값 및 내용기반 특징값 각각에 대해 중요도를 부과하여 조합하는 단계; 및 그 중요도에 따라 조합된 특징값 정보들을 이용하여 사진을 찍은 상황을 계층적으로 클러스터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 대 용량의 사진 데이터를 보다 빠르고 효과적으로 앨범화할 수 있다. 뿐만 아니라, 본 발명에서 제안한 계층적 클러스터링 방법을 이용함으로써, 입력된 사진 데이터의 특성이나 사용자의 요구에 따라 자유롭게 클러스터링 정도를 결정할 수 있다는 장점이 있다.
Abstract:
A signal detection device using improved stack algorithm in a multi-antenna system and a method thereof are provided to realize high performance with low complexity, thereby effectively using a memory by overcoming limitations of memory usage of existing stack algorithm, consequently calculation complexity is effectively reduced. Receiving signals of each antenna and channel information of each user are arranged in maximum size order of the channel information of each user(301). A channel matrix configured by the arranged channel information of each user is decomposed into a unitary matrix and an upper triangular matrix(303). The number of candidate symbol strings is determined by using the decomposed upper triangular matrix(305). Receiving signals of each antenna in proportion to the upper triangular matrix are derived by using the arranged receiving signals of each antenna and the unitary matrix(307,309). A stack structure is expanded for the derived receiving signals, while the determined number of the candidate symbol strings is detected by using improved stack algorithm(311).