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公开(公告)号：KR102227939B1
公开(公告)日：2021-03-15
申请号：KR1020190038587A
申请日：2019-04-02
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F40/20 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06N20/00
Abstract: 본 발명은 단어의 문맥 정보와 형태론적 정보를 고려한 단어 임베딩 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 단어 임베딩 방법은, 학습시킬 문장에서 미등록 단어(OOV: Out Of Vocabulary)를 미지의 토큰(unknown token)으로 대체하여 문장을 가공하는 단계, 상기 가공된 문장에서 상기 미등록 단어를 제외한 타겟 단어의 문자(Character)를 학습 대상인 문맥 문자 모델(Context Character Model)의 입력으로 입력하는 단계, 상기 문장에서 타겟 단어의 주변 단어에 대한 주변 문맥 벡터를 조합하여 상기 문맥 문자 모델의 초기 상태로 설정하는 단계; 및 상기 문맥 문자 모델로부터 산출된 순방향 은닉 상태(Forward hidden state) 및 역방향 은닉 상태(Backward hidden state)를 연결하여 생성된 상기 타겟 단어의 예측 임베딩(Predicted embedding)과 상기 타겟 단어의 실제 임베딩(Real embedding) 간의 오류가 최소가 되도록, 상기 문맥 문자 모델을 학습하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2010095796A1
公开(公告)日：2010-08-26
申请号：PCT/KR2009/005409
申请日：2009-09-23
IPC: H04N5/92
CPC classification number: H04N21/44236 , G06F17/30784
Abstract: 본 발명에 따른 세그먼트 특징을 이용한 내용 기반 동영상 검출 방법은, 복제 동영상 검출을 위해 사용될 세그먼트를 추출하는 세그먼트 추출 단계와; 입력 동영상의 복제를 검출하기 위해서 입력 동영상에서 추출한 세그먼트와 원본 동영상에서 추출한 세그먼트들을 비교하여 입력 동영상에 포함된 세그먼트와 유사한 원본 동영상에 포함된 세그먼트를 찾는 세그먼트 비교 단계 및; 입력 동영상의 세그먼트 비교결과를 통해 어떤 영상으로부터 복제되었는가를 결정하는 동영상 검출단계를 갖추어 이루어진다.
Abstract translation: 使用段特征的基于内容的视频检测方法包括：段提取步骤，用于提取用于复制视频检测的段; 段比较步骤，用于通过将从输入视频提取的段与从原始视频提取的段进行比较来检测包括在原始视频中的段，其与包括在输入视频中的段相似，以检测输入视频是否为 复制; 以及视频检测步骤，用于通过输入视频的片段比较的结果来确定从哪里拷贝视频。
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公开(公告)号：KR102211182B1
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：KR1020190143767
申请日：2019-11-11
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 형상기억합금스프링과그 제조방법및 형상기억합금스프링을포함하는액추에이터에관해개시되어있다. 개시된형상기억합금스프링의제조방법은형상기억합금와이어에비틀림을형성하는단계, 상기비틀림이형성된형상기억합금와이어를스프링형태로성형(shaping)하는단계및 상기스프링형태로성형된형상기억합금와이어를상기비틀림을갖는스프링형태로형상기억시키기위해어닐링(annealing)하는단계를포함할수 있다. 상기스프링형태로성형하는단계는상기비틀림이형성된방향과동일한방향으로상기형상기억합금와이어를코일형태로회전시켜감아주는단계를포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020170079423A
公开(公告)日：2017-07-10
申请号：KR1020150189979
申请日：2015-12-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명은콘텐츠추천을위한동적인노이즈제거방법및 이방법을이용하는콘텐츠추천시스템에관한것이다. 상기방법은콘텐츠평가시점차이및 사용자가평가한콘텐츠의수 중적어도하나를가중치로반영하는단계, 각사용자별평점분포를계산하는단계와상기분포를소정값과비교하여노이즈데이터를제거하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及用于内容推荐的动态噪声去除方法和使用该方法的内容推荐系统。 通过该方法包括将所述分配步骤中，计算每个用户等级分布反射的内容评价点的差异的最少数量的步骤中，和一个用户评价可以是普遍的重量的预定值而在去除噪声的数据 它包括。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160112248A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：KR1020150037571
申请日：2015-03-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30616
Abstract: 본발명은대상문서에서키워드를생성하는방법을개시하고있다. 상기방법은, 상기대상문서에서단일주요단어를추출하는단계, 상기주요단어간의결합을통해후보키워드를생성하는단계상기후보키워드에속하는제 1 단어및 제 2 단어간의응집력을산출하는단계, 이웃문서에서상기제 1 단어와상기제 2 단어가동시에나타나는단어의주변을하나의문맥으로보고상기대상문서를다른하나의문맥으로보아, 두문맥의유사도를기반으로상기제 1 단어및 상기제 2 단어의문맥평가점수를산출하는단계및 상기응집력및 상기문맥평가점수를기반으로최종키워드를선별하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明公开了一种在目标文档中生成关键字的方法。 该方法包括以下步骤：从目标文档中提取单个主词; 通过连接主词生成候选关键字; 计算候选关键字中包括的第一个字和第二个字之间的内聚; 通过考虑从相邻文档作为一个上下文同时显示第一个单词和第二个单词的单词的外围边缘，基于两个上下文之间的相似度来计算第一个单词和第二个单词的上下文评估分数，并且考虑 目标文件为其他上下文; 并根据凝聚力和上下文评估得分选择最终关键词。
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公开(公告)号：KR1020130045619A
公开(公告)日：2013-05-06
申请号：KR1020110109943
申请日：2011-10-26
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G09B7/02
Abstract: PURPOSE: An achievement inferring method and a device thereof are provided to improve the satisfaction of participants by allocating an evaluator for maximizing achievements of evaluated people through an analysis of personal information. CONSTITUTION: An achievement inferring device extracts data related to writing documents of evaluated people and data related to an evaluator of the documents(310). The device selects properties of the data related to the evaluator and the evaluated people(320). The device removes data which cannot be used for achievement inference(330). The device generates personal information of the evaluator and the evaluated people(340). The device infers achievements of the evaluated people(350). [Reference numerals] (310) Extract writer related data and reviewer related data; (320) Select the properties of the writer and reviewer related data based on the data; (330) Remove data which cannot be used for study achievement inference; (340) Generate the personal information of the writer and the reviewer based on the properties; (350) Infer the study achievement of the writer based on the personal information; (AA) Start; (BB) End
Abstract translation: 目的：提供成就推断方法及其设备，通过分配评估人员，通过分析个人信息来最大化评估人员的成就，提高参与者的满意度。 构成：成就推断装置提取与评估人员的文件相关的数据和与文件的评估者有关的数据（310）。 设备选择与评估者和评估人员相关的数据的属性（320）。 该设备移除不能用于成就推理的数据（330）。 设备生成评估者和评估人员的个人信息（340）。 该设备推测了评估人员的成就（350）。 （附图标记）（310）提取作者相关数据和审阅者相关数据; （320）根据数据选择作者和审阅者相关数据的属性; （330）删除不能用于学习成果推理的数据; （340）根据属性生成作者和审稿人的个人信息; （350）根据个人信息推算作家的学习成果; （AA）开始; （BB）结束
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公开(公告)号：KR101199415B1
公开(公告)日：2012-11-09
申请号：KR1020110028913
申请日：2011-03-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 가상의 지능형 에이전트와 사용자 간의 거래가격 흥정전략 학습시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 사용자터미널과 IVA 간의 거래가격 흥정전략 학습시스템에 있어서, 상기 IVA는, 상기 IVA와 상기 사용자터미널의 사용자 간의 가격결정이 완료되면, 상기 IVA와 상기 사용자터미널의 사용자 간 거래시 현재 감정 상태, 그리고 상기 IVA의 현재 감정 상태 및 재고 정보를 포함하는 현재 정보를 학습하는 학습정보패턴학습모듈; 상기 IVA와 상기 사용자터미널 간의 감정 패턴에 따른 가중치를 부여하는 가중치측정모듈; 및 상기 학습정보패턴학습모듈에 의해 학습된 현재 정보 및 상기 가중치측정모듈에 의해 부가된 가중치를 기초로, 상기 IVA와 상기 사용자터미널의 사용자 간 상거래시 거래 흥정을 유도하는 거래흥정모듈; 을 포함하는 가상의 지능형 에이전트와 사용자 간의 거래가격 흥정전략 학습시스템을 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020110130703A
公开(公告)日：2011-12-06
申请号：KR1020100050169
申请日：2010-05-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/18
Abstract: PURPOSE: A pattern analysis method for continuously generating data is provided to rapidly and accurately analyze the data pattern which has large volume and continuous property. CONSTITUTION: A continuously generated data is divided into unit blocks(S120). A pattern is extracted from the data of the divided unit block(S130). A new pattern model is created by combining the pattern to a pattern model(S140). The reliability included in the new pattern model is calculated by using a decision tree analysis scheme(S150). If the reliability is higher than a threshold value, the regulation is determined as an effective regulation.
Abstract translation: 目的：提供连续生成数据的模式分析方法，快速，准确地分析体积大，连续性大的数据模式。 构成：连续生成的数据被分为单位块（S120）。 从划分的单位块的数据中提取模式（S130）。 通过将模式组合到模式模型（S140）创建新的模式模型。 通过使用决策树分析方案（S150）计算出新模式模型中包含的可靠性。 如果可靠性高于阈值，则将该规定确定为有效调节。
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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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