公开(公告)号：KR102025140B1

公开(公告)日：2019-09-25

申请号：KR1020170153076

申请日：2017-11-16

Applicant: 대한민국(농촌진흥청장) ,  서울대학교산학협력단

Inventor： 박지영 ,  한상익 ,  오세관 ,  이유영 ,  이병원 ,  이석기 ,  박혜영 ,  최혜선 ,  조동화 ,  김용노 ,  노신정 ,  정윤경 ,  주경선

IPC: A23L7/104 ,  A23L7/10 ,  A23L33/00

公开(公告)号：KR101672500B1

公开(公告)日：2016-11-03

申请号：KR1020100078012

申请日：2010-08-12

Applicant: 삼성전자주식회사 ,  서울대학교산학협력단

Inventor： 김여진 ,  장병탁 ,  배병철 ,  최현진 ,  정윤경 ,  최영상

IPC: G06F17/16 ,  G06N5/04 ,  G06N7/00

CPC classification number: G06N7/005

Abstract: 스트림데이터에대응되는변수를포함하는제 1 매트릭스를생성하는제 1 매트릭스생성부, 제 1 매트릭스의변수들을관심대상이되는목적변수(object variable)와상기목적변수이외의입력변수(input variable)로분류하고, 입력변수에대한다차원조합(multi-order combination)을통해조합변수(combination variable)를획득하고, 획득된조합변수를이용하여제 2 매트릭스를생성하는제 2 매트릭스생성부, 및제 1 매트릭스의목적변수와제 2 매트릭스의조합변수를이용하여확률그래프모델을생성하는모델생성부를포함하는시공간구조기반의확률그래프모델학습장치가제공된다.

Abstract translation: 一种用于基于时空结构生成概率图形模型的装置。 该装置包括：第一矩阵生成单元，被配置为生成具有与流数据相对应的变量的第一矩阵; 第二矩阵生成单元，被配置为将第一矩阵的变量分类为作为关注对象的对象变量或输入变量，从输入变量的多阶组合获取组合变量，并使用所获取的组合变量生成第二矩阵 ; 以及模型创建单元，被配置为使用第一矩阵的对象变量和第二矩阵的组合变量来创建概率图形模型。

公开(公告)号：KR1020120015693A

公开(公告)日：2012-02-22

申请号：KR1020100078012

申请日：2010-08-12

Applicant: 삼성전자주식회사 ,  서울대학교산학협력단

Inventor： 김여진 ,  장병탁 ,  배병철 ,  최현진 ,  정윤경 ,  최영상

IPC: G06F17/16 ,  G06N5/04 ,  G06N7/00

CPC classification number: G06N7/005 ,  G06F17/16 ,  G06F7/023 ,  G06F15/18 ,  G06F17/2282 ,  G06F17/30 ,  G06F17/30702 ,  G06F19/24 ,  G06N5/04

Abstract: PURPOSE: A probability graphical model learning device and a method thereof are provided to learn the visual space model structure of multivariate time-series data by generating a probability graph model. CONSTITUTION: A first matrix generator(201) generates a first matrix including variable corresponding to stream data. A second matrix generator(202) classifies the variables of the first matrix into an object variable and an input variable. The second matrix generator obtains a variable through multi-order combination. The second matrix generator generates the second matrix.

Abstract translation: 目的：提供概率图形模型学习装置及其方法，通过生成概率图模型来学习多变量时间序列数据的视觉空间模型结构。 构成：第一矩阵发生器（201）产生包括对应于流数据的变量的第一矩阵。 第二矩阵发生器（202）将第一矩阵的变量分类为对象变量和输入变量。 第二矩阵发生器通过多阶组合获得变量。 第二矩阵发生器产生第二矩阵。