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公开(公告)号：KR101069232B1
公开(公告)日：2011-10-04
申请号：KR1020090071198
申请日：2009-08-03
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 음악장르분류방법은복수의오디오파일들에각각상응하는은닉마코프모델(HMM, Hidden Markov Model)들을생성하는단계및 생성된은닉마코프모델(HMM)들간의유사도를기초로오디오파일들을클러스터링하여오디오파일들을음악장르별로분류하는단계를포함하고, 복수의오디오파일들에각각상응하는은닉마코프모델(HMM)들을생성하는단계는복수의오디오파일들을구성하는각 오디오파일에대하여, 오디오파일로부터나온오디오신호를독립성분분석(ICA, independent component analysis)하여오디오신호에상응하는독립신호들을생성하는단계, 생성된독립신호들이가진에너지를기초로독립신호들중 적어도하나의독립신호를주 신호로선정하는단계, 주신호로부터오디오특성파라미터를추출하는단계및 추출된오디오특성파라미터를기초로오디오파일에대한은닉마코프모델(HMM, Hidden Markov Model)을생성하는단계를포함한다.
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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
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。
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公开(公告)号：KR1020110135084A
公开(公告)日：2011-12-16
申请号：KR1020100054810
申请日：2010-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G01C21/34 , G01C21/26 , G08G1/0968
CPC classification number: G01C21/3461 , G01C21/3446 , G01C21/36 , G01S19/01 , G08G1/0968
Abstract: PURPOSE: A method of predicting a path for lost data in a GPS(Global Positioning System) is provided to prevent a GPS from offering a non-existing road as a predicted path. CONSTITUTION: A method of predicting a path for lost data in a GPS is as follows. A candidate path containing the coordinates of the start and end points of a lost section is extracted(S310). The similarity between the lost section and the extracted path is calculated(S320). A path for the lost section is predicted based on the similarity(S330).
Abstract translation: 目的：提供一种预测GPS（全球定位系统）中丢失数据路径的方法，以防止GPS将不存在的道路提供为预测路径。 构成：GPS中丢失数据路径的预测方法如下。 提取包含丢失部分的开始点和结束点的坐标的候选路径（S310）。 计算丢失部分与提取路径之间的相似度（S320）。 基于相似性来预测丢失部分的路径（S330）。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101029408B1
公开(公告)日：2011-04-14
申请号：KR1020090015361
申请日：2009-02-24
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은, 색상 영상을 명암도 영상으로 변환하고, 잡음을 제거해서 영상 처리의 속도 및 성능 향상을 위한 작업을 수행하는 전처리 과정 단계(S1)와; 영상에 존재하는 모든 에지들을 추출하고, 자막이 존재할 가능성이 높은 영역을 추출해서 자막이 포함되는 영역을 추출하는 자막 영역 탐색 단계(S2); 자막이 포함되는 영역의 픽셀 중에서 적응형 에지 이진화 임계치 강도 이상의 에지를 포함하는 픽셀을 선별하고, 에지 대응쌍이 존재하는 에지들을 선별해서 자막에 포함될 가능성이 높은 에지를 추출하는 자막 에지 추출 단계(S3); 에지 연결 객체들을 생성하고 자막의 포함 여부를 판단하여 자막이 포함되는 연결 객체만을 선별하는 자막 연결 객체 추출 단계(S4) 및; 자막이 존재하는 영역을 결정하고, 영역에 존재하는 자막 연결 객체들의 경계에 존재하는 에지들의 명암도 밝기 값의 평균을 이용하여 자막과 배경을 이진화한 영상을 생성해서 OCR의 입력으로 사용되는 자막과 배경이 이진화된 영상을 생성하는 자막 영역 이진화 단계(S5)를 갖추어 이루어진 한글의 형태학적 특징과 의사 결정 트리를 이용한 크기에 무관한 연결 객체 기반의 한글 자막 추출 방법을 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020110013646A
公开(公告)日：2011-02-10
申请号：KR1020090071198
申请日：2009-08-03
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30775 , G06F17/30743 , G10H1/0008 , G10H2210/036 , G10H2210/061 , G10H2250/015
Abstract: PURPOSE: A music genre classifying method is provided to classify music genres by analyzing audio signal property after removing useless signals. CONSTITUTION: A hidden Markov models corresponding to a plurality of audio files are generated(250). Audio files are clustered based on similarity between the hidden Markov models which become as described above and audio files are classified according to the music genre(280). An independent component analysis performs audio signals coming out from audio files(220), and generates independent signals corresponding to audio signals. One or more independent signal is selected based on the energy of the independent signals(230). The audio feature parameter is extracted from the main signal(240). The hidden Markov model about the audio file is created based on the extracted audio feature parameter.
Abstract translation: 目的：提供音乐流派分类方法，通过在消除无用信号后分析音频信号属性来分类音乐流派。 构成：生成对应于多个音频文件的隐马尔可夫模型（250）。 音频文件基于如上所述的隐马尔可夫模型之间的相似性而聚合，音频文件根据音乐流派进行分类（280）。 独立分量分析执行从音频文件（220）出来的音频信号，并产生对应于音频信号的独立信号。 基于独立信号的能量来选择一个或多个独立信号（230）。 从主信号（240）中提取音频特征参数。 基于提取的音频特征参数创建关于音频文件的隐马尔科夫模型。
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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
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。
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公开(公告)号：KR101165310B1
公开(公告)日：2012-07-20
申请号：KR1020100054810
申请日：2010-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G01C21/34 , G01C21/26 , G08G1/0968
Abstract: 개시된 기술은 GPS 손실 데이터에 대한 경로 예측 방법에 관한 것이다. 실시예들 중에서, GPS(Global Positioning System) 손실 데이터에 대한 경로 예측 방법은 기 저장된 이동 경로 중 손실 경로-상기 손실 경로는 경로 정보가 손실된 구간인 손실 구간 및 경로 정보가 손실되지 않은 구간인 미 손실 구간을 포함함-와 실질적으로 동일한 좌표가 존재하는 이동 경로를 추출하는 단계; 상기 손실 경로와 상기 추출된 이동 경로 간의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 유사도를 기초로 상기 손실 구간에 대한 경로를 예측하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020100096468A
公开(公告)日：2010-09-02
申请号：KR1020090015361
申请日：2009-02-24
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/3266 , H04N1/405 , H04N1/409
Abstract: PURPOSE: A method for extracting a Korean caption based on a connected object without respect to a size using a morphological feature and a decision making tree of Korean are provided to generate a connected object of an edge based on color information of a caption, thereby extracting a Korean caption without respect to a size. CONSTITUTION: An area including a caption is extracted(S2). An edge with high possibility of having the caption is extracted by selecting edges with edge correspondence pairs(S3). An edge connected object is generated. A connected object including the caption is selected(S4). A caption and a background used as input of an OCR are binarized in an image(S5).
Abstract translation: 目的：提供一种基于连接对象提取韩文字幕的方法，而不考虑使用韩语的形态特征和决策树的大小，以基于字幕的颜色信息生成边缘的连接对象，从而提取 韩国字幕不符合大小。 构成：提取包括字幕的区域（S2）。 通过选择具有边缘对应对的边缘来提取具有高字幕的高可能性的边（S3）。 生成边连接对象。 选择包括标题的连接对象（S4）。 用作OCR的输入的字幕和背景在图像中被二值化（S5）。
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