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公开(公告)号：KR20180045165A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：KR20160138984
申请日：2016-10-25
Applicant: 네이버 주식회사 , 서울대학교산학협력단
Abstract: 시각적질의응답을위해원소단위곱과다중모달잔차학습을이용한데이터처리방법및 시스템이개시된다. 데이터처리방법은입력된이미지에대한시각적특징벡터를추출하고, 입력된질문에대한질문벡터를추출하는제1 단계, 상기질문벡터에깊은잔차학습(Deep Residual Learning)을위한선형사영(linear mapping) 및하이퍼볼릭탄젠트사영(Hyperbolic Tangent mapping)을반영하여제1 결과값을계산하는제2 단계, 상기시각적특징벡터에상기선형사영및 상기하이퍼볼릭탄젠트사영을반영하여제2 결과값을계산하는제3 단계, 상기제1 결과값과상기제2 결과값간의원소단위곱에대한제3 결과값을계산하는제4 단계및 상기질문벡터에상기선형사영을반영한결과값과상기제3 결과값간의원소단위합에대한제4 결과값을계산하는제5 단계를포함할수 있다.
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR101646926B1
公开(公告)日：2016-08-09
申请号：KR1020150053829
申请日：2015-04-16
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 멀티모달리티데이터복원을위한심층개념망구축방법및 그시스템이개시된다. 입력데이터를처리하여출력데이터를생성하는컴퓨팅장치에서심층개념망을구축하는방법으로서, 실시간들어오는입력데이터에대하여서로다른두 개이상의모달정보에대한심층구조와개념층을학습하는단계, 및입력데이터의확률분포에맞게모델의구조를변화시키기위하여심층구조와개념층에서의학습결과들에대한가중치를학습하는단계를포함한다.
Abstract translation: 公开了一种用于重建多模态数据的深层概念层次结构方法及其系统。 本发明涉及处理输入数据并产生输出数据的计算装置中的深层概念层次结构方法。 深层概念层次结构方法包括：对实时输入的输入数据学习至少两种不同模态信息的深层结构和概念层的步骤，并且将倾斜加权值倾斜的步骤导致深层结构， 概念层根据输入数据的概率分布来改变模型的结构。
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公开(公告)号：KR1020140074129A
公开(公告)日：2014-06-17
申请号：KR1020120142355
申请日：2012-12-07
Applicant: 삼성전자주식회사 , 서울대학교산학협력단
CPC classification number: H04M1/72569 , G06F3/16 , G06K9/00624 , H04W88/02
Abstract: Provided is a method for providing a context awareness service appropriate for characteristics of a place where a mobile device is located. To this end, the method includes the processes of: extracting feature points from an input video or an input sound; and applying the feature points to a learning classifier to detect whether the input video or the input sound presents a specific place. If the input video is a video having taken pictures of a specific place or the input sound corresponds to a sound generated in the specific place, a preset function of the mobile device is controlled to correspond to the specific place. By doing this, it is possible to set a function or provide a service appropriate for the characteristics of the place where the mobile device is located, thereby facilitating various contest awareness services.
Abstract translation: 提供了一种用于提供适合移动设备所在的地方的特征的上下文感知服务的方法。 为此，该方法包括以下处理：从输入视频或输入声音提取特征点; 以及将特征点应用于学习分类器以检测输入视频或输入声音是否呈现特定的位置。 如果输入视频是拍摄了特定地点的图像或输入声音对应于在特定地点产生的声音，则控制移动设备的预设功能以对应于特定地点。 通过这样做，可以设置适合于移动设备所在地的特征的功能或提供服务，从而便于各种竞赛意识服务。
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公开(公告)号：KR101273646B1
公开(公告)日：2013-06-11
申请号：KR1020110000913
申请日：2011-01-05
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 개시된 기술의 일 실시예에 따른 멀티 모달리티 데이터 색인 방법은 (a) 복수의 멀티 모달리티 모델들을 입력받아 각 모달리티에 관하여 상기 복수의 멀티 모달리티 모델들과 연관된 복수의 하이퍼네트워크들을 생성하는 단계 및 (b) 상기 하이퍼네트워크들을 기초로 멀티 모달리티 하이퍼네트워크를 생성하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020120079630A
公开(公告)日：2012-07-13
申请号：KR1020110000913
申请日：2011-01-05
Applicant: 서울대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/3002
Abstract: PURPOSE: A multi-modality data index/searching method and a system thereof are provided to allow a respectively different modality to index mixed data. CONSTITUTION: A hypernetwork storing unit(750) stores hyper edges. The hypernetwork storing unit generates hypernetwork. The hypernetwork storing unit stores multi-modality hyper edge. The hypernetwork storing unit generates multi-modality hypernetwork. A controlling unit(760) generates an index for a multi-modality model.
Abstract translation: 目的：提供一种多模态数据索引/搜索方法及其系统，以允许各自不同的模式对混合数据进行索引。 构成：超网络存储单元（750）存储超边缘。 超网络存储单元生成超网络。 超网络存储单元存储多模态超边缘。 超网络存储单元生成多模式超网络。 控制单元（760）生成多模态模型的索引。
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