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公开(公告)号：KR1020130110565A
公开(公告)日：2013-10-10
申请号：KR1020120032615
申请日：2012-03-29
Applicant: 삼성전자주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06N99/005 , G06K9/00342
Abstract: PURPOSE: A device and method for recognizing a user activity in real time are provided to accurately recognize the user activity in real time regardless of how a user is holding a mobile terminal, thereby applying the same to various fields such as device control for the mobile terminal, user activity analysis, life logging, and user context recognition. CONSTITUTION: A device for recognizing a user activity in real time includes a learning data collecting part (150), an activity feature extraction model database (DB) (142a), an activity pattern classification model DB (143a), and a user activity recognizing part (140). The learning data collecting part collects a frequency domain signal by the user activity, and generates learning data. The activity feature extraction model DB stores an activity feature extraction model learned by a learning server based on the learning data. The activity pattern classification model DB stores an activity pattern classification model using the activity feature extraction model. The user activity recognizing part extracts a user activity feature and classifies a user activity pattern on the basis of the activity feature extraction model DB and the activity pattern classification model DB. [Reference numerals] (110) First sensor; (120) Second sensor; (130) Signal normalization unit; (141) Fast Fourier alteration unit; (142) Behavior property extraction unit; (142a) Behavior property extraction model DB; (143) Behavior pattern classification unit; (143a) Behavior pattern classification model DB; (150) Learning data collecting unit; (200) Learning server
Abstract translation: 目的：提供用于实时识别用户活动的设备和方法，以便实时地准确地识别用户活动，而不管用户如何握住移动终端，从而将其应用于各种领域，例如用于移动设备的设备控制 终端，用户活动分析，生活记录和用户上下文识别。 构成：用于实时识别用户活动的装置包括学习数据收集部分（150），活动特征提取模型数据库（DB）（142a），活动模式分类模型DB（143a）和识别用户活动的用户活动 部分（140）。 学习数据采集部通过用户活动收集频域信号，生成学习数据。 活动特征提取模型DB基于学习数据存储由学习服务器学习的活动特征提取模型。 活动模式分类模型DB使用活动特征提取模型存储活动模式分类模型。 用户活动识别部分提取用户活动特征并且基于活动特征提取模型DB和活动模式分类模型DB对用户活动模式进行分类。 （附图标记）（110）第一传感器; （120）第二传感器; （130）信号归一化单元; （141）快速傅立叶变换单元; （142）行为特征提取单元; （142a）行为特征提取模型DB; （143）行为模式分类单位; （143a）行为模式分类模型DB; （150）学习数据收集单元; （200）学习服务器
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2.发明公开사용자 행동 인식 장치, ＯＮＭＦ 기반 기저 행렬 생성 방법 및 ＯＳＳＮＭＦ 기반 기저 행렬 생성 방법 审中-实审用于识别用户特征的装置，基于正交非负矩阵拟合的建立基础矩阵的方法和基于正交半经验非负矩阵法建立基数矩阵的方法
公开(公告)号：KR1020140093867A
公开(公告)日：2014-07-29
申请号：KR1020130006012
申请日：2013-01-18
Applicant: 삼성전자주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G01C21/16 , G01C25/005
Abstract: Disclosed are a multi sensor and level information based user behavior recognition apparatus, an ONMF-based basis matrix generation method, and an OSSNMF-based basis matrix generation method. The user behavior recognition apparatus according to an aspect comprises: a feature vector extraction part for multiplying a sensor data matrix for sensor data of a frequency domain acquired from two or more sensors by a transposed matrix of an orthogonalized basis matrix to extract an ONMF-based feature vector; and a multi class classification part for classifying the extracted ONMF-based feature vector as one among two or more user behavior types.
Abstract translation: 公开了一种基于多传感器和基于级别信息的用户行为识别装置，基于ONMF的基矩阵生成方法和基于OSSNMF的基矩阵生成方法。 根据一个方面的用户行为识别装置包括：特征向量提取部分，用于将从两个或更多个传感器获取的频域的传感器数据的传感器数据矩阵乘以正交基矩阵的转置矩阵，以提取基于ONMF 特征向量 以及用于将提取的基于ONMF的特征向量分类为两个或更多个用户行为类型之一的多类分类部分。
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公开(公告)号：KR1020160109062A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：KR1020150032723
申请日：2015-03-09
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G01N29/12 , B60L11/1851 , G01N29/11 , G01N29/4427 , G01N29/4445 , G01N29/4454 , G01N29/4481 , G01N29/449 , G01N2291/0258 , H01M10/48 , H01M2/347 , H01M2010/4271 , H01M2200/20
Abstract: 배터리의상태를추정하는방법및 장치가개시된다. 일실시예에따른배터리상태추정장치는배터리의가속도센서신호로부터진동정보를수집하고, 진동정보를통해누적배터리충격량을계산한뒤, 누적배터리충격량을통해충격으로인한배터리데미지를추정할수 있다.
Abstract translation: 公开了一种用于估计电池状态的方法和装置。 用于估计电池状态的装置从电池的加速度传感器信号收集振动信息，并且可以在通过振动信息计算累积的电池冲击之后，通过累积的电池脉冲来估计由振动引起的电池损坏。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160101506A
公开(公告)日：2016-08-25
申请号：KR1020150024195
申请日：2015-02-17
Applicant: 삼성전자주식회사
Inventor： 성재모
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G06N99/005 , G01R31/3606 , G01R31/3651 , G06N7/005 , H01M10/48 , H01M2220/20
Abstract: 배터리상태추정방법및 장치가개시된다. 일실시예에따른배터리상태추정방법은배터리신호를수신하고, 수신된배터리신호를미리정해진시간간격의세그먼트데이터로분할하고, 세그먼트데이터의배터리상태확률추정값을이용하여배터리상태를추정할수 있다.
Abstract translation: 公开了一种电池状态估计方法及其装置。 根据实施例，电池状态估计方法可以接收电池信号，将接收到的电池信号划分成预定时间间隔的段数据，并通过使用段数据的电池状态概率估计值来估计电池状态。
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公开(公告)号：KR1020160011028A
公开(公告)日：2016-01-29
申请号：KR1020140091966
申请日：2014-07-21
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G01R31/3648 , G01R31/3606 , G01R31/3651
Abstract: 배터리의이상상태를감지하는장치및 방법이제공된다. 일실시예에따르면, 사용정보로부터추정된배터리에요구되는이상적인배터리추정정보및 배터리측정정보에기초하여정보엔트로피를계산하고, 계산된정보엔트로피에기초하여배터리의이상상태가판단될수 있다.
Abstract translation: 提供一种用于检测电池的异常状态的装置和方法。 根据本发明的实施例，用于检测电池的异常状态的装置可以基于从用户信息估计的电池中所需的理想电池估计信息和电池测量信息来计算信息熵，并且可以确定 电池基于计算出的信息熵。
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公开(公告)号：KR1020160010132A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：KR1020140091093
申请日：2014-07-18
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G01R31/3651 , B60L11/1851 , B60L11/1862 , G01R31/3606 , G06K9/00536
Abstract: 배터리의상태를추정하는방법및 장치가개시된다. 일실시예에따른배터리상태추정장치는배터리에대한센싱데이터를근사화하고, 근사화된센싱데이터와미리정해진참조정보를비교하여배터리의상태를추정할수 있다.
Abstract translation: 公开了一种用于估计电池状态的方法和装置。 根据本发明的实施例，用于估计电池状态的装置包括：近似电池上的感测数据; 以及通过将近似的感测数据与预定的参考信息进行比较来估计电池的状态。 用于估计电池状态的装置包括：通信单元，用于从外部接收预定的参考信息; 感测数据获取单元，用于获取关于电池的感测数据; 以及用于近似电池的感测数据的电池估计单元的状态，并且通过将近似的感测数据与预定的参考信息进行比较来估计电池的状态。
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