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公开(公告)号：KR101608822B1
公开(公告)日：2016-04-04
申请号：KR1020130147498
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은얼굴인식방법및 시스템에관한것으로서, 카메라가촬영한영상을분석하여얼굴을인식하고, 얼굴이미지를생성하는단계, 얼굴이미지와데이터베이스에저장된참조얼굴이미지와비교하여, 얼굴이미지의대상을확인하는단계, 인식된얼굴을카메라의감시영역내에서추적하는단계, 및생성된얼굴이미지의정보를저장하고, 얼굴이미지의정보를감시자에게제공하는단계를포함함으로써, 카메라로촬영된영상에얼굴을인식하고, 인식된얼굴이감시영역을벗어날때까지추적하여인지하며, 이를감시자에게실시간으로제공할수 있다.
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公开(公告)号：KR101540941B1
公开(公告)日：2015-08-03
申请号：KR1020130147491
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 병렬쉬어와프분해를이용한볼륨렌더링에관한것으로, 볼륨렌더링방법에따르면, 렌더링대상에대한복수개의볼륨슬라이스(volume slice) 별로관찰방향(viewing axis)에따라각각한 개의집적된주행거리부호화(integrated run-length encoding)된볼륨을생성하고, 생성된부호화된볼륨에관한정보를병렬처리장치의메모리에저장하고, 병렬처리장치의연산코어별로하나의쉬어된(sheared) 볼륨슬라이스를할당하고, 중간이미지(intermediate image)로투영하며, 투영된중간이미지를와프(warp) 변환하여최종렌더링이미지를생성한다.
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公开(公告)号：KR1020140066608A
公开(公告)日：2014-06-02
申请号：KR1020120134046
申请日：2012-11-23
Applicant: 고려대학교 산학협력단
IPC: G06T15/08
CPC classification number: G06T15/08
Abstract: Provided is a large volume rendering method based on MapReduce. According to an embodiment of the present invention, the volume rendering method comprises the following steps: receiving target volume data of volume rendering; converting the volume data into a brick of MapReduce, performing graphics processing unit (GPU) rasterizing on the converted brick; classifying rasterizing result values obtained from the GPU rasterizing; obtaining a minimum depth value of each of pixel coordinates from the classified rasterizing result value; and outputting a rendering result image based on the minimum depth value of each of the pixel coordinates.
Abstract translation: 提供了一种基于MapReduce的大容量渲染方法。 根据本发明的实施例，体绘制方法包括以下步骤：接收体绘制的目标体数据; 将卷数据转换成一块MapReduce，对转换后的砖进行图形处理单元（GPU）的光栅化处理; 对从GPU光栅化获得的光栅化结果值进行分类; 从分类的光栅化结果值获得每个像素坐标的最小深度值; 并且基于每个像素坐标的最小深度值输出渲染结果图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020150062639A
公开(公告)日：2015-06-08
申请号：KR1020130147498
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은얼굴인식방법및 시스템에관한것으로서, 카메라가촬영한영상을분석하여얼굴을인식하고, 얼굴이미지를생성하는단계, 얼굴이미지와데이터베이스에저장된참조얼굴이미지와비교하여, 얼굴이미지의대상을확인하는단계, 인식된얼굴을카메라의감시영역내에서추적하는단계, 및생성된얼굴이미지의정보를저장하고, 얼굴이미지의정보를감시자에게제공하는단계를포함함으로써, 카메라로촬영된영상에얼굴을인식하고, 인식된얼굴이감시영역을벗어날때까지추적하여인지하며, 이를감시자에게실시간으로제공할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于识别脸部的方法和系统，该方法包括以下步骤：通过分析由照相机拍摄的图像并生成脸部图像来识别脸部; 通过将脸部图像与存储在数据库中的参考面部图像进行比较来确认脸部图像的对象; 在相机的监视区域中跟踪识别的脸部; 并存储所生成的面部图像的信息并将面部图像的信息提供给监视器。 从照相机拍摄的图像识别脸部，追踪识别出的脸部，直到离开监视区域。 实时监控器具有相同的功能。
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公开(公告)号：KR1020150062637A
公开(公告)日：2015-06-08
申请号：KR1020130147495
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/24
Abstract: 본발명은실시간증권정보분석시스템에관한것으로서, 데이터소스로부터증권정보를추출하는데이터소스에이전트서버, 상기추출된증권정보를수집하는데이터수집서버, 상기수집된증권정보를저장하고상기증권정보를분석하여시세가오를종목및 시세정도를예측하는데이터분석서버, 및상기예측된결과와실제증권시장에서의결과의차이에따라상기데이터소스의신뢰성가중치를보정하는오류역전파서버를포함하고, 상기증권정보는, 추출되는데이터소스에이전트서버에부여된신뢰성가중치를갖는것을특징으로함으로써, 분석소셜네트워크서비스, 인터넷신문등에서발생하는비정형데이터들을분석대상으로지정해투자자들의투자심리등을수치화해증시의모멘텀으로반영하여분석할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种实时股票信息分析系统，包括：数据源代理服务器，用于从数据源中提取股票信息; 用于收集所提取的股票信息的数据收集服务器; 数据分析服务器，用于通过存储所收集的股票信息并分析股票信息来预测价格上涨的物品和价格程度; 以及错误计数器发送服务器，用于根据预测结果与实际股票市场的结果之间的差异来校正数据的可靠性加权值。 股票信息具有应用于提取的数据源代理服务器的可靠性加权值。 将分析社交网络服务，互联网报纸等产生的非典型数据分配为分析对象，将投资者情绪等数字化，作为股票市场的动力进行反映和分析。
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公开(公告)号：KR1020150062635A
公开(公告)日：2015-06-08
申请号：KR1020130147491
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T15/08 , G06T3/0093 , G06T2210/52 , H04N19/93
Abstract: 병렬쉬어와프분해를이용한볼륨렌더링에관한것으로, 볼륨렌더링방법에따르면, 렌더링대상에대한복수개의볼륨슬라이스(volume slice) 별로관찰방향(viewing axis)에따라각각한 개의집적된주행거리부호화(integrated run-length encoding)된볼륨을생성하고, 생성된부호화된볼륨에관한정보를병렬처리장치의메모리에저장하고, 병렬처리장치의연산코어별로하나의쉬어된(sheared) 볼륨슬라이스를할당하고, 중간이미지(intermediate image)로투영하며, 투영된중간이미지를와프(warp) 변환하여최종렌더링이미지를생성한다.
Abstract translation: 本发明涉及通过使用平行剪切扭曲分解来渲染体积的方法。 根据该方法，针对渲染对象的多个卷片中的每一个，根据观察轴生成集成的游程编码体积。 关于生成的编码体积的信息存储在并行处理装置的存储器中。 将并行处理装置的每个计算核心的剪切体积片分配并投影为中间图像，并且对投影的中间图像进行扭曲转换，从而生成最终渲染图像。
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公开(公告)号：KR1020150062634A
公开(公告)日：2015-06-08
申请号：KR1020130147490
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은클라우드컴퓨팅환경내 오토스케일링시스템및 방법에관한것으로, 보다구체적으로는클라우드컴퓨팅환경에서사용자의자원요구사항을서비스수준협약(SLA: Service Level Agreement)에포함시킨후, 상기서비스수준협약정보를전송하는클라이언트; 상기클라이언트로부터상기서비스수준협약정보를수신하고, 수신한서비스수준협약정보내 사용자의자원요구사항을분석하고, 가상머신의자원제어를요청하는오토스케일링엔진; 및상기오토스케일링엔진으로부터수신한자원제어요청에기초하여가상머신의자원사용량을제어하는클라우드인프라스트럭처;를포함한다. 이러한구성에의해, 본발명의클라우드컴퓨팅환경내 오토스케일링시스템및 방법은사용자별고유한자원요구사항이포함된서비스수준협약정보를수신하여이에기초하여가상머신의자원재할당을결정할수 있으므로, 사용자만족도를향상시킬수 있는효과가있다.
Abstract translation: 本发明涉及云计算环境中的自动缩放系统和方法。 更具体地，自动缩放系统包括：在云计算环境中包括用户在服务级别协议（SLA）中的资源请求的客户端，然后发送关于SLA的信息; 自动缩放引擎，用于从客户端接收SLA的信息，分析用户在所接收的信息中的资源请求，并请求虚拟设备的资源控制; 以及云基础设施，用于基于从自动缩放引擎接收到的资源控制请求来控制虚拟设备的资源使用量。 在本发明的云计算环境中的自动缩放系统和方法中，接收到关于包括用户唯一资源请求的SLA的信息，并且可以基于此来确定虚拟设备的资源重新分配，从而提高用户满意度。
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公开(公告)号：KR101505468B1
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：KR1020130147492
申请日：2013-11-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F9/5077 , G06F9/465
Abstract: 본 발명은 클라우드 컴퓨팅 환경 내 데이터 비교 처리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 정보수신부가 이벤트 발생에 따른 적어도 하나의 현재 상황정보를 실시간으로 입력받는 단계; 작업 스케줄러가 수신한 상기 상황정보의 분석을 위한 클라우드 자원을 요청하는 단계; 자원 관리부가 상기 작업 스케줄러의 클라우드 자원 요청에 응답하여 가상머신을 생성하는 단계; 클러스터링 관리부가 상기 작업 스케줄러로부터 상황정보를 수신하고, 수신한 상황정보를 시퀀스 데이터 형태로 변환하는 단계; 상기 가상머신이 상기 시퀀스 데이터를 분산 후 병렬 처리하여 기저장된 적어도 하나의 과거 상황정보와 비교 분석하는 단계; 및 사용자관리부가 상기 가상머신으로부터 상기 시퀀스 데이터의 분석결과를 수신하고, 수신한 분석결과를 사용자단말로 전송하는 단계;를 포함한다.
이러한 구성에 의해, 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 환경 내 데이터 비교 처리 방법 및 시스템은 기저장된 과거 데이터와 실시간으로 입력되는 현재 데이터간 분산 병렬 처리를 통해 신속하게 비교 분석할 수 있는 효과가 있다.Abstract translation: 本发明涉及在云计算环境中比较和处理数据的方法和系统。 更具体地，该方法包括：信息接收部件在发生事件之后实时接收至少一条当前状况信息的步骤; 任务调度器请求云资源以分析所接收的当前情况信息的步骤; 资源管理部件响应来自任务调度器的云资源请求生成虚拟机的步骤; 聚类管理部从所述任务调度器接收到所述情况信息的步骤，将接收到的情况信息变换为序列数据格式; 在分配数据之后，虚拟机并行处理序列数据以将数据与至少一个预先存储的过去状况信息进行比较的步骤; 以及用户管理部分从虚拟机接收到序列数据的分析结果并将接收的分析结果发送给用户终端的步骤。 根据形成，在云计算环境中比较和处理数据的方法和系统能够通过预先存储的过去数据和当前数据之间的分布式并行处理快速执行比较分析，实时输入。
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