公开(公告)号：KR100946145B1

公开(公告)日：2010-03-08

申请号：KR1020080044064

申请日：2008-05-13

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 김재광 ,  이지형 ,  윤태복 ,  김동문 ,  김정훈 ,  이동훈 ,  김건수 ,  정제희 ,  이승훈 ,  윤광호

IPC: G06F7/00 ,  G06F9/00

CPC classification number: G06F19/22

Abstract: 본 발명은 서열 유사도 측정 장치 및 그 제어방법에 관한 것으로, 다이나믹 프로그래밍을 이용한 서열 유사도 측정 장치에 있어서, 두 서열을 이용하여 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming)에 따른 행렬을 생성하는 행렬 생성부; 상기 행렬 생성부에 의해 생성된 상기 행렬의 마지막 행/열의 원소값을 소정의 서열 길이 정규화 식에 대입하여 유사도 기준값을 산출하는 정규화부; 및 상기 정규화부에 의해 산출된 상기 유사도 기준값에 따라 상기 두 서열 간의 소정의 서열 유사도를 측정하는 유사도 측정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 다수의 서열 간의 유사도 비교가 용이해지고 정당해짐에 따라, 생물학 및 프로그래밍 응용분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
서열 유사도, 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming), 정규화

公开(公告)号：KR1020090087633A

公开(公告)日：2009-08-18

申请号：KR1020080012995

申请日：2008-02-13

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 김건수 ,  김동문 ,  윤태복 ,  이지형 ,  이동훈

IPC: G06T17/00

CPC classification number: G06T7/70 ,  G06K9/6223 ,  G06K9/6297 ,  G06T7/277 ,  G06T2207/30196

Abstract: A method and a device for generating an object location trace model and a method and a system for recognizing a pattern of an object location trace are provided to group object location information data per a specific time, thereby effectively modeling the information data. In at least one object location trace information belonging to an object location trace pattern, object location information data including information related to an object location of a specific time is generated(S200). The location information data corresponds coordinates including time. A coordinate within a preset distance range between the coordinates is grouped into one to generate at least one group(S300). The predetermined object location trace pattern corresponds to at least one group(S400). An object location trace model is generated by using a hidden Markov model in the groups(S500).

Abstract translation: 提供了用于生成对象位置跟踪模型的方法和装置，以及用于识别对象位置跟踪的模式的方法和系统，以在特定时间对对象位置信息数据进行分组，从而有效地建模信息数据。 在属于对象位置跟踪模式的至少一个对象位置跟踪信息中，生成包括与特定时间的对象位置有关的信息的对象位置信息数据（S200）。 位置信息数据对应包括时间的坐标。 在坐标之间的预设距离范围内的坐标被分组为一个以产生至少一个组（S300）。 预定对象位置跟踪图案对应于至少一个组（S400）。 通过使用组中的隐马尔可夫模型来生成对象位置跟踪模型（S500）。

公开(公告)号：KR101057919B1

公开(公告)日：2011-08-19

申请号：KR1020090014307

申请日：2009-02-20

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 이지형 ,  김건수 ,  방성우 ,  박상현

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/10

Abstract: 본 발명에 따른 사용자들의 재생 목록 분석을 통한 맞춤형 음악 추천 방법은, 음악 데이터로부터 MFCC를 추출하고, 은닉 마코프 모델링(HMM) 방법을 사용하여 음악 모델을 구축하며, 구축한 음악 모델 간의 유사도를 계산하여 측정하는 음악 모델링 및 유사도 비교 단계(Step 1)와; 상기 음악 모델링 및 유사도 비교 단계에서 구한 음악 유사도를 이용해서 사용자들이 들은 음악들에 대한 음악 유사도 그래프를 만들고, MCL 그래프 클러스터링법에 의해 과거 재생 목록에 존재하는 음악들을 클러스터링하여, 사용자들이 과거에 들었던 음악 재생 목록을 기반으로 음악들을 유사한 음악끼리 그룹화하는 사용자들의 재생 목록 분석 단계(Step 2) 및; 다른 사용자들의 재생 목록 분석을 통해 도출된 음악 그룹 중 사용자의 음악 그룹과 얼마나 잘 부합되는지를 평가하고, 평가된 결과를 바탕으로 사용자에게 추천 목록을 제공하는 음악 추천 단계(Step 3)를 갖추어 이루어진다.

Abstract translation: 通过根据本发明给用户的播放列表分析个性化的音乐推荐方法，从音乐数据中提取MFCC，构筑使用隐马尔可夫模型（HMM）方法的音乐的模式，计算所构造的音乐模型之间的相似性 音乐建模和相似性比较步骤（步骤1），用于测量音乐; 用户使用在音乐建模和相似度比较步骤中计算出的音乐相似度收听的音乐的音乐相似度图通过MCL图聚类方法聚类，使得用户可以听音乐 用户基于播放列表将用户相似的音乐分组的播放列表分析步骤（步骤2） 评估如何如何好地适合的音乐组的其他用户的从播放列表中衍生的基团的音乐的用户，分析，取得指定提供的建议列表，以基于所述评价音乐推荐步骤（步骤3）的用户。

公开(公告)号：KR1020100095166A

公开(公告)日：2010-08-30

申请号：KR1020090014307

申请日：2009-02-20

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 이지형 ,  김건수 ,  방성우 ,  박상현

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/10

CPC classification number: G06F17/30772 ,  G06F17/30761 ,  G06Q50/10

Abstract: PURPOSE: A customized music recommending method through the play list analysis of users for recognizing the taste of a user through contents-based music analysis is provided to supply a recommendation catalog to the user by making a recommendation list. CONSTITUTION: An MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) is extracted from musical data. Music models is constructed by using an HMM(Hidden Markov Models) method. Similarity between music models is calculated. The similar music is grouped based on music reproduction list which a user listened to in the past. The conformity with music groups is evaluated. The recommendation list is supplied to the user based on the evaluated result.

Abstract translation: 目的：提供通过基于内容的音乐分析来识别用户的口味的用户的播放列表分析的定制音乐推荐方法，以通过建议列表向用户提供推荐目录。 构成：从音乐数据中提取MFCC（Mel频率倒谱系数）。 通过使用HMM（隐马尔可夫模型）方法构建音乐模型。 计算音乐模型之间的相似度。 基于过去用户听的音乐再现列表对相似的音乐进行分组。 评估与音乐团体的一致性。 基于评估结果将推荐列表提供给用户。

公开(公告)号：KR1020100016770A

公开(公告)日：2010-02-16

申请号：KR1020080076387

申请日：2008-08-05

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 정제희 ,  김재광 ,  윤태복 ,  이지형 ,  김정훈 ,  이동훈 ,  김건수 ,  이승훈 ,  윤광호

IPC: H04N7/08

Abstract: PURPOSE: A method for extracting various sized Korean captions and a recording medium recording the same are provided to extract captions by determining whether connection objects are a caption or a background. CONSTITUTION: A caption candidate connection object image is produced by extracting a connection object from edges connected to a caption edge candidate image(S40). The pixel rate of the directional edges and the brightness variation of center pixels of the connection object are calculated. According to the decision tree, the connection object is adjudged as a caption or a background and a caption search result image is produced. A preprocessed image corresponding to connection object belonging to the caption search result image is binarized into the caption and the background and the binarized caption image is extracted(S50).

Abstract translation: 目的：提供用于提取各种大小的韩文字幕的方法和记录其的记录介质，以通过确定连接对象是标题或背景来提取标题。 构成：通过从连接到字幕边缘候选图像的边缘提取连接对象来产生字幕候选连接对象图像（S40）。 计算连接对象的方向边缘的像素速率和中心像素的亮度变化。 根据决策树，连接对象被判定为标题或背景，并产生字幕搜索结果图像。 对应于属于字幕搜索结果图像的连接对象的预处理图像被二值化为字幕和背景，并提取二值化字幕图像（S50）。

公开(公告)号：KR1020090118334A

公开(公告)日：2009-11-18

申请号：KR1020080044064

申请日：2008-05-13

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 김재광 ,  이지형 ,  윤태복 ,  김동문 ,  김정훈 ,  이동훈 ,  김건수 ,  정제희 ,  이승훈 ,  윤광호

IPC: G06F7/00 ,  G06F9/00

CPC classification number: G06F19/22

Abstract: PURPOSE: A device and control method for measuring degree of sequence similarity is provided to measure the similarity degree between sequence s by normalizing the sequence length based on the matrix according to dynamic programming. CONSTITUTION: A matrix generating unit(100) generates the matrix according to the dynamic programming using two sequences. A normalization unit(300) substitutes the element value of the last row/column to the sequence length normalization formula and calculates the standard value of the similarity degree. A similarity degree measuring unit(500) measures the similarity degree between two sequences according to the standard value. The sequence length normalization formula calculates the standard value of the similarity degree which is proportional to the element value of the last row/column of the matrix and the average of the reciprocal of the length between two sequences.

Abstract translation: 目的：提供一种用于测量序列相似度的装置和控制方法，以通过根据动态规划基于矩阵归一化序列长度来测量序列之间的相似度。 构成：矩阵生成单元（100）使用两个序列根据动态规划生成矩阵。 归一化单元（300）将最后一行/列的元素值代入序列长度归一化公式，并计算相似度的标准值。 相似度测量单元（500）根据标准值测量两个序列之间的相似度。 序列长度归一化公式计算与矩阵的最后一行/列的元素值成比例的相似度的标准值和两个序列之间的长度的倒数的平均值。

公开(公告)号：KR100925162B1

公开(公告)日：2009-11-05

申请号：KR1020080012995

申请日：2008-02-13

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 김건수 ,  김동문 ,  윤태복 ,  이지형 ,  이동훈

IPC: G06T17/00

Abstract: 본 발명에 따른 객체위치 변화 이력 모델 생성 방법은, 소정의 객체위치 변화 이력 유형에 속하는 1 이상의 객체위치 변화 이력 정보를 기초로 객체위치 변화 이력 모델을 생성하는 객체위치 변화 이력 모델 생성 방법에 있어서, [a] 상기 소정의 객체위치 변화 이력 유형에 속하는 1 이상의 객체위치 변화 이력 정보에서 특정시각의 객체위치와 관련된 정보를 포함하는 특정시각 별 객체위치 정보 데이터를 생성하는 단계 [b] 상기 각 특정시각 별 객체 위치 정보 데이터를 시각을 포함하는 좌표에 각각 대응시키고 상기 좌표간의 거리가 기 설정된 거리 범위 이내에 있는 좌표를 하나의 그룹으로 그룹화하여 1 이상의 그룹을 생성하는 단계 [c] 상기 소정의 객체위치 변화 이력 유형을 상기 1이상의 그룹의 집합으로 대응시키는 단계 및 [d] 상기 그룹의 집합을 은닉 마르코프 모델을 이용하여 학습시켜서 상기 소정의 객체위치 변화 이력 유형의 객체위치 변화 이력 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 따라서, 소정의 의도를 갖는 사용자의 행동을 행동모델로 효과적으로 구축할 수 있게 되면, 상기 행동모델을 이용하여 사용자의 행동의 의도를 인식할 수 있게 되는 효과를 성취할 수 있게 된다.
객체위치 변화 이력 유형 모델, 의도 인식, 행동 모델

公开(公告)号：KR100925146B1

公开(公告)日：2009-11-05

申请号：KR1020080014547

申请日：2008-02-18

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 정제희 ,  이지형 ,  이동훈 ,  김건수 ,  김재광

IPC: H04N5/208

Abstract: 본 발명은 자막 추출 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로, 자막 추출 시스템에 있어서, 입력되는 컬러 영상으로부터 생성한 명암도 영상을 기초로 방향 에지 영상을 추출하고, 추출된 상기 방향 에지 영상을 통합하여 전방향 에지 영상을 생성하는 에지 영상 생성부; 생성된 상기 전방향 에지 영상을 기초로 영상에 포함된 인접한 픽셀들로 구성된 연결 객체를 구성하여 자막이 포함되지 않는 연결 객체를 제거함으로써 자막 포함 연결 객체를 생성하고, 생성된 상기 자막 포함 연결 객체에서 애매한 방향성을 제거하여 에지 방향 정제 영상을 생성하는 정제 영상 생성부; 및 상기 연결 객체를 자막 및 비 자막 연결 객체의 패턴으로 분류하고, 분류된 상기 패턴에 따라 상기 자막 포함 연결 객체에서 상기 비 자막 연결 객체를 제거하여 탐색 결과 영상을 생성하는 자막 연결 객체 분류부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 자막의 크기(폰트)에 무관하게 자막을 추출할 수 있고, 이로써 영상 관련 정보를 이용하여 영상으로부터 자막을 추출하는 것이 더 용이해질 것이 기대된다.
에지, 연결 객체, 방향성

公开(公告)号：KR1020090089152A

公开(公告)日：2009-08-21

申请号：KR1020080014547

申请日：2008-02-18

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 정제희 ,  이지형 ,  이동훈 ,  김건수 ,  김재광

IPC: H04N5/208

CPC classification number: G06K9/3266 ,  G06T5/002 ,  G06T7/13 ,  G06T2207/20024

Abstract: A caption extraction system and a control method thereof are provided to generate a connection object to remove unclear directivity and remove a non caption connection object according to caption/non caption pattern classification. An edge image generation unit(100) extracts a directional edge image based on a shading image generated from a color image. A refine image generating unit(300) generates a caption-included connection object by removing a connection object not included in a caption by configuring a connection object configured by adjacent pixels included in the image. The refine image generating unit generates a refine image by removing unclear directivity from the generated caption-included connection object.

Abstract translation: 提供字幕提取系统及其控制方法，以根据字幕/非字幕模式分类生成连接对象以消除不清楚的方向性并移除非标题连接对象。 边缘图像生成单元（100）基于从彩色图像生成的阴影图像提取方向边缘图像。 精简图像生成单元（300）通过配置由包括在图像中的相邻像素配置的连接对象，通过去除不包括在标题中的连接对象来生成包含标题的连接对象。 细化图像生成单元通过从所生成的包含字幕的连接对象中去除不清楚的方向性来生成精细图像。