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1.发明申请문장에 내재한 감정 분석을 위한 감정 분류 방법 및 컨텍스트 정보를 이용한 다중 문장으로부터의 감정 분류 방법 审中-公开用于分析声音中的实际情绪的情绪分类方法，以及使用上下文信息的多种语音的情感分类方法
公开(公告)号：WO2012134180A2
公开(公告)日：2012-10-04
申请号：PCT/KR2012/002295
申请日：2012-03-28
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단 , 강행봉
Inventor： 강행봉
CPC classification number: G06F17/2765
Abstract: 본 발명에서 제안하고 있는, 문장에 내재한 감정 분석을 위한 감정 분류 방법에 따르면, 문장을 구성하는 단어의 감정 특징을 추출하고 감정 분류기를 이용하여 문장에 내재된 감정을 분류함으로써, 온라인상에서 수집할 수 있는 감정이나 의견 등을 포함하는 문장의 자동 분석을 통해 오피니언 마이닝을 자동화할 수 있고, 이러한 오피니언 마이닝을 통한 마케팅 전략 수립이 신속하게 이루어질 수 있도록 하며, 기업, 브랜드, 제품, 서비스 등에 대한 평가를 자동 분석하고, 제품 평판 조사, 공공 의견 조사, 고객 성향 분석 등 다양한 영역에서 자동으로 감정 분석을 할 수 있다.
Abstract translation: 根据用于分析本发明提出的句子中的内在情绪的情感分类方法，提取构成句子的单词的情感特征，并且使用情感分类器对句子中的内在情绪进行分类。 因此，通过自动分析包含可以在线收集的情绪，意见等的句子，可以自动化意见挖掘，可以通过这种意见挖掘，公司评估，品牌快速建立营销策略 ，产品，服务等可以自动分析，并且可以在诸如产品评估调查，民意调查和客户偏好分析的各种领域中自动执行情绪分析。
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公开(公告)号：KR1020180108123A
公开(公告)日：2018-10-04
申请号：KR1020170037477
申请日：2017-03-24
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T7/20 , G06T7/30 , G06T2207/20084 , G06T2207/20221
Abstract: 본발명은다중객체추적방법에관한것으로, (a) 이전 2D 영상프레임의타겟객체와현재 2D 영상프레임의타겟후보객체로구성된 2D 영상데이터세트와, 이전깊이프레임의타겟객체와현재 2D 영상프레임의타겟후보객체로구성된깊이데이터세트를생성하는단계와; (b) 상기 2D 영상데이터세트와상기깊이데이터세트가상호독립된제1 매칭네트워크및 매칭네트워크에각각적용되고, 상기제1 매칭네트워크로부터상기 2D 영상데이터세트에대한 2D 영상추적결과가출력되고상기제2 매칭네트워크로부터상기깊이데이터세트에대한깊이추적결과가출력되는단계와; (c) 기본신념할당(Basic belief assignment)을이용하여상기 2D 영상추적결과와상기깊이추적결과가융합되어최종추적결과가결정되는단계를포함하는것을특징으로한다. 이에따라, 다중센서로부터취득된 2D 영상프레임및 깊이프레임을이용하여다중의타겟객체를추적하는데있어데이터의오류로인한추적실패를극복하고, 보다정확하고안정적인추적이가능하게된다.
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公开(公告)号：KR100969873B1
公开(公告)日：2010-07-13
申请号：KR1020080061305
申请日：2008-06-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단 , (주) 아이알로봇
Inventor： 강행봉
IPC: A63F13/56 , A63F13/428 , A63F13/30
Abstract: 본 발명은 가상 공간과 현실 공간을 연계한 로봇 게임 시스템 및 로봇 게임 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 가상 공간과 현실 공간을 연계한 로봇 게임 시스템은 실제 공간 상에서 이동 가능한 로봇과; 상기 로봇의 움직임을 제어하는 로봇 제어 단말기와; 상기 실제 공간을 촬영하는 카메라와; 상기 카메라에 의해 촬영된 영상으로부터 상기 로봇의 움직임을 추적하여 움직임 추적 정보를 생성하는 움직임 추적 모듈과; 상기 각 로봇에 대응하는 가상 로봇과 상기 가상 로봇이 활동하는 가상 공간이 마련된 로봇 게임을 제공하며, 상기 움직임 추적 모듈에 의해 생성된 상기 움직임 추적 정보에 따라 상기 가상 공간 상에서의 상기 가상 로봇의 움직임을 제어하는 로봇 게임 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 오프라인 상의 실제 로봇의 움직임이 온라인 상에서의 로봇 게임이 제공하는 가상 공간 상에서의 가상 로봇의 움직임으로 반영되어 가상 세계와 현실 세계 두 장르의 게임이 연계된 새로운 형태의 게임이 구현될 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020100001408A
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：KR1020080061305
申请日：2008-06-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단 , (주) 아이알로봇
Inventor： 강행봉
IPC: A63F13/56 , A63F13/428 , A63F13/30
CPC classification number: A63F13/428 , A63F13/213 , A63F13/335 , A63F13/56
Abstract: PURPOSE: A robot game system and a robot game method are provided, in which movement of an off-line real robot corresponds to the movement of an online virtual robot. CONSTITUTION: A robot game system comprises robots(11,12) which move in real space(10); a robot control terminal(20) which controls the movement of the robot; a camera(30) which takes a photograph of a real space; a movement tracker module which generatesi movement trace information by tracing the movement of a robot from the photographed image; a virtual robot which corresponds to each real robot; and a robot game module which controls the movement of the virtual robot in a virtual space.
Abstract translation: 目的：提供一种机器人游戏系统和机器人游戏方法，其中离线真实机器人的移动对应于在线虚拟机器人的移动。 构成：机器人游戏系统包括在实际空间（10）中移动的机器人（11,12）。 机器人控制终端（20），其控制所述机器人的移动; 拍摄真实空间的照相机（30）; 运动跟踪器模块，其通过跟踪来自所拍摄的图像的机器人的运动来生成运动轨迹信息; 对应于每个真实机器人的虚拟机器人; 以及控制虚拟机器人在虚拟空间中的移动的机器人游戏模块。
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公开(公告)号：KR101878567B1
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：KR1020160151705
申请日：2016-11-15
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: A61B5/0456 , A61B5/00 , B60K28/02 , B60K28/10
Abstract: 본발명은심전도기반의운전능력평가방법에관한것으로, (a) 운전자의심전도가측정되는단계와; (b) 차량의가속도가측정되는단계와; (c) 상기심전도의 R-피크간격이산출되는단계와; (d) 상기가속도가상기 R-피크간격에기초하여샘플링되어샘플링가속도가산출되는단계와; (e) 상기 R-피크간격중 기설정된긴장지표를만족하는횟수가기 설정된기준시간단위로카운트되어 R-피크벡터데이터가산출되는단계와; (f) 상기샘플링가속도중 기설정된강한운전지표를만족하는횟수가상기기준시간단위로카운트되어가속도벡터데이터가산출되는단계와; (g) 상기 R-피크벡터데이터와상기가속도벡터데이터가유클리디안거리(Euclidean distance) 기법에적용되어최소거리가산출되는단계와; (h) 상기 R-피크벡터데이터와상기가속도벡터데이터가피어슨상관관계(Pearson's correlation) 기법에적용되어최대상관관계값이산출되는단계와; (i) 상기최소거리및 상기최대상관관계값에기초하여안전운전능력이산출되는단계를포함하는것을특징으로한다. 이에따라, 불안정한차량시스템에강인하고운전자의감정상태를정확하게나타낼수 있는심전도와차량의가속도를혼합하여보다강인하고정확한운전능력을평가할수 있다.
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公开(公告)号：KR101333836B1
公开(公告)日：2013-11-29
申请号：KR1020120020657
申请日：2012-02-28
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: G06T17/20
Abstract: 본 발명은 AAM 및 추정된 깊이 정보를 이용하는 3차원 얼굴 포즈 및 표정 변화 추정 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 정면 및 양 측면 얼굴을 나타내는 입력 영상에 특징점(land-mark)을 표기하여 삼각형 메쉬(mesh)를 형성하는 단계, (2) 상기 특징점을 표기한 입력 영상 중 정면 얼굴에 대하여 AAM(Active Appearance Model)에 의한 학습과정에서 정의되는 AAM 모델 파라미터로부터 2차원의 AAM 얼굴모델을 생성하는 단계, (3) 상기 생성된 AAM 얼굴모델에 2차원 변환 파라미터를 적용하고 상기 입력 영상에 피팅(fitting)하는 단계, (4) 상기 입력 영상의 정면 및 양 측면 얼굴로부터 3차원의 얼굴 깊이 정보를 추정하는 단계, (5) 상기 AAM 얼굴모델에 상기 추정된 얼굴 깊이 정보를 z축으로 추가하여 3차원의 얼굴모델을 생성하는 단계, (6) 상기 생성된 3차원의 얼굴모델에 3차원 변환 파라미터를 적용하고 상기 입력 영상에 피팅하는 단계, 및 (7) 3차원으로 변화하는 얼굴 포즈 및 표정에 따라 입력되는 영상 프레임마다 상기 단계 (1) 내지 단계 (6)을 반복 수행하여 상기 2차원 및 3차원 변환 파라미터를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 AAM 및 추정된 깊이 정보를 이용하는 3차원 얼굴 포즈 및 표정 변화 추정 방법에 따르면, 정면 얼굴의 입력 영상에 대해 AAM을 이용하여 학습하고, 정면과 양 측면얼굴의 입력 영상으로부터 추정된 얼굴의 깊이 정보를 AAM과 결합함으로써 사전 학습에 의존적이지 않고 폭넓은 얼굴 포즈에 대해 얼굴 피팅을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 얼굴 포즈 변화로 인해 발생하는 자기 가림(self-occlusion)에 대해 메쉬의 방향성을 이용한 가중치 처리를 수행함으로써 학습된 정면 얼굴과 다른 얼굴 포즈에 대해서도 효과적인 얼굴 피팅을 수행할 수 있다.-
公开(公告)号：KR1020130103920A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：KR1020120024939
申请日：2012-03-12
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 강행봉
CPC classification number: H04N17/004 , G06T3/0093 , G06T7/97 , G06T2200/04 , G06T2207/10012 , H04N13/106 , H04N13/30 , H04N2013/0074
Abstract: PURPOSE: A measuring method for measuring the recognition distortion about a three-dimensional image is provided to measure the shape distortion recognition degree of a viewer more accurately by varying the shape distortion degree of a distortion sample image depending on the shape distortion degree in which current viewer feels when recognizing the three-dimensional image. CONSTITUTION: A viewer selects any one of a plurality of three-dimensional parameter. A measurement device displays a test stereo-scopic image corresponding to the selected three-dimensional parameter on a screen (S31). The measurement device displays a plurality of sample image corresponding to the test stereo-scopic image on the screen (S32). The viewer selects at least any one of a plurality of sample image (S33). Based on the selected sample image, the measurement device measures the there-dimensional recognition scale about the selected three-dimensional parameter (S34-S40). [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S31) Display a test stereo-scopic image on a first monitor; (S32) Display a sample image on a second monitor; (S33) Select the sample image; (S37) Make interim inspection; (S39) Change the image; (S40) Calculate the level of stereo-scopic recognition performance
Abstract translation: 目的：提供一种用于测量关于三维图像的识别失真的测量方法，以通过根据其中的电流的形状失真度改变失真样本图像的形状失真度来更准确地测量观察者的形状失真识别度 当识别三维图像时，观众感觉到感觉。 构成：观众选择多个三维参数中的任何一个。 测量装置在屏幕上显示对应于所选择的三维参数的测试立体图像（S31）。 测量装置在屏幕上显示与测试立体图像对应的多个样本图像（S32）。 观众选择多个样本图像中的至少一个（S33）。 基于所选择的样本图像，测量装置测量关于所选择的三维参数的尺寸识别尺度（S34-S40）。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S31）在第一台显示器上显示测试立体显示图像; （S32）在第二台显示器上显示样品图像; （S33）选择样品图像; （S37）进行临时检查; （S39）更改图像; （S40）计算立体视觉识别性能的水平
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