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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：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：KR101180293B1
公开(公告)日：2012-09-06
申请号：KR1020110077219
申请日：2011-08-03
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/0008 , G06K9/6215 , G06K9/6231
Abstract: PURPOSE: A direction pattern feature extracting method and a fingerprint classifying method using the same are provided to classify a fingerprint having high accuracy and to accurately classify a fingerprint. CONSTITUTION: A fingerprint classification device classifies a fingerprint image into four areas(S210). The fingerprint classification device extracts a direction pattern feature of each area(S220). The fingerprint classification device calculates area similarity with the extracted direction pattern feature(S230). The fingerprint classification device determines a fingerprint class having the highest area similarity as a class of the fingerprint image(S240).
Abstract translation: 目的：提供一种方向图案特征提取方法和使用其的指纹分类方法，以对具有高精度的指纹进行分类并对指纹进行精确分类。 指纹：指纹分类装置将指纹图像分为四个区域（S210）。 指纹分类装置提取各区域的方向图案特征（S220）。 指纹分类装置使用所提取的方向图案特征来计算区域相似度（S230）。 指纹分类装置将具有最高面积相似度的指纹类别确定为指纹图像的类别（S240）。
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公开(公告)号：KR101021134B1
公开(公告)日：2011-03-14
申请号：KR1020090076138
申请日：2009-08-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 개시된 기술은 지문의 방향 특징을 추출하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 실시예들 중에서 지문의 방향 특징을 추출하는 장치는 지문 영상에서 제1 윈도우를 이동시키며, 픽셀 단위로 융선의 진행 순서를 탐색하는 융선 탐색부; 및 상기 지문 영상에서 상기 탐색된 융선의 진행 순서와 동일하게 제2 윈도우를 이동시키며, 픽셀 단위로 상기 융선의 방향 값들을 검출하는 방향 검출부를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101266504B1
公开(公告)日：2013-05-24
申请号：KR1020120006633
申请日：2012-01-20
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/15 , G06F17/277
Abstract: PURPOSE: A method for extracting topic words from a set of documents using richness is provided to weigh and rank topic words by comparing coverage of documents for candidate topic words. CONSTITUTION: A user terminal extracts candidate topic words from a set of documents using a term extraction algorithm(S101). The user terminal generates groups of documents by grouping the documents related to each of topic words(S102). The user terminal searches documents related to each of topic words and obtains the search results(S103). The user terminal generates clusters of the search results by a clustering algorithm(S104). The clusters are assumed as sub topics of each topic word(S105). The user terminal calculates similarity among the clusters which make up the clusters of the sub topics of each topic word. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S101) Extract one or more candidate topic words from a set of documents; (S102) Group documents of the document set corresponding to each of the extracted topic words; (S103) Search related documents with a query about an online search target set using each of the extracted topic words; (S104) Generate clusters by clustering the extracted related documents; (S105) Assume the clusters generated based on each topic word as sub topics of each topic word; (S106) Calculate similarity between clusters which make up clusters corresponding to the sub topics of each topic word and documents which make up documents grouped based on each topic word; (S107) Match a cluster most similar to each document with respect to topic word; (S108) Calculate richness scores using the number of matched clusters and the quantitative value of the similarity to the clusters; (S109) Arrange topic words based on the richness scores and select a predetermined number(N) of topic words from the highest score as final topic words
Abstract translation: 目的：提供一种使用丰富性从一组文档中提取主题词的方法，通过比较候选主题词的文档覆盖率来对主题词进行权重和排名。 构成：用户终端使用术语提取算法从一组文档中提取候选主题词（S101）。 用户终端通过对与每个主题词相关的文档进行分组来生成文档组（S102）。 用户终端搜索与每个主题词相关的文档并获得搜索结果（S103）。 用户终端通过聚类算法生成搜索结果的集群（S104）。 集群被假设为每个主题词的子主题（S105）。 用户终端计算构成每个主题词的子主题的集群的集群之间的相似度。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S101）从一组文档中提取一个或多个候选主题词; （S102）对应于每个提取的主题词的文档集合的文档; （S103）使用每个提取的主题词搜索关于在线搜索目标集的查询的相关文档; （S104）通过聚类提取的相关文档生成集群; （S105）假设基于每个主题词生成的群集作为每个主题词的子主题; （S106）计算构成与每个主题词的子主题相对应的群集的群组之间的相似性，以及基于每个主题词分组的文档的组合; （S107）匹配与主题词最相似的每个文档的集群; （S108）使用匹配簇的数量和与簇的相似性的定量值来计算丰度度分数; （S109）基于丰富度分数排列主题词，并从最高分选择预定数量（N）个主题词作为最终主题词
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020120110799A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：KR1020110028911
申请日：2011-03-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F9/45533 , G06F9/445 , G06F9/45558 , G06F17/3007
Abstract: PURPOSE: A pattern diversification system and a pattern diversification method using an intelligent agent are provided to apply an emotion model for generation of various emotion in the generation of the emotion model. CONSTITUTION: An input unit(10) receives IVA(Intelligent Virtual Agent) behavior data according to the input of a user. An IVA(20) classifies the IVA behavior data received from the input unit. The IVA extracts an IVA feature value stored in a storing unit(30) from the IVA behavior data. The IVA generates a regulation based on a learning result. [Reference numerals] (10) Input unit; (20) Virtual IVA; (30) Storing unit; (40) Output unit; (AA) VA feature value; (BB) VA behavior data
Abstract translation: 目的：提供一种使用智能代理的图案多样化系统和图案多样化方法，以在情感模型的产生中应用情感模型来产生各种情感。 构成：输入单元（10）根据用户的输入接收IVA（智能虚拟代理）行为数据。 IVA（20）对从输入单元接收的IVA行为数据进行分类。 IVA从IVA行为数据中提取存储在存储单元（30）中的IVA特征值。 IVA根据学习结果产生规定。 （附图标记）（10）输入单元; （20）虚拟IVA; （30）存储单元; （40）输出单元; （AA）VA特征值; （BB）VA行为数据
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公开(公告)号：KR101275695B1
公开(公告)日：2013-06-18
申请号：KR1020110109943
申请日：2011-10-26
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 최적의 평가자를 할당하기 위해 동료 평가 참여자의 특성을 이용하여 동료 간 매치에 따른 학습 성과를 추론할 수 있는 학습 성과 추론 방법 및 장치를 개시하고 잇다. 학습 성과 추론 방법은 문서를 작성한 피평가자와 관련된 데이터 및 상기 문서에 대한 평가를 수행하는 평가자와 관련된 데이터를 추출하는 단계; 상기 추출된 데이터를 기반으로 상기 피평가자 및 상기 평가자 관련 데이터의 속성을 선별하는 단계; 상기 피평가자 및 상기 평가자 관련 데이터의 속성을 기반으로 상기 피평가자의 학습 성과를 추론하는데 사용할 수 없는 데이터를 제거하여 상기 피평가자와 상기 평가자의 개인 정보를 생성하는 단계; 및 상기 피평가자와 상기 평가자의 개인 정보를 기반으로 상기 피평가자와 상기 평가자가 쌍을 이루었을 때를 가정하여 상기 피평가자의 학습 성과를 추론하는 단계를 포함한다. 따라서, 참여자의 부가적인 행위 없이 개인 정보를 분석하여 피평가자의 학습 성과를 최대화하는 평가자를 할당함으로써 참여자의 동료 평가를 통한 만족도를 항상시킬 수 있다.
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8.发明授权
公开(公告)号：KR101094107B1
公开(公告)日：2011-12-15
申请号：KR1020090076136
申请日：2009-08-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 개시된 기술은 지문분류장치, 지문 분류를 위한 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성하는 장치 및 지문분류방법에 관한 것이다. 실시예들 중에서, 지문분류장치는 각각의 클래스에 속하는 복수의 지문 영상들에 대한 융선의 방향 값을 기초로 생성되는 상기 각각의 클래스의 마코프 모델들을 저장하는 마코프 모델 저장부; 및 상기 저장된 각각의 클래스의 마코프 모델들을 참조하여, 지문 영상에 대한 융선의 방향 값으로부터, 상기 지문 영상의 클래스를 결정하는 클래스 결정부를 포함하며, 상기 마코프 모델은 상태 천이 행렬 및 초기값 행렬을 포함하며, 상기 상태 천이 행렬의 셀 는, 상기 융선의 방향 값이 방향 값 i에서 방향 값 j로 변화할 확률 값이며, 상기 초기값 행렬의 셀 는 상기 융선의 초기 방향 값이 i일 확률 값이다.
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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：KR1020110018598A
公开(公告)日：2011-02-24
申请号：KR1020090076138
申请日：2009-08-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/0008 , G06K9/44
Abstract: PURPOSE: An apparatus for extracting the direction feature of a fingerprint and a method thereof for extracting the direction of the fingerprint by utilizing a ridge search unit are provided to extract the direction feature of the fingerprint without the feature information of the fingerprint. CONSTITUTION: A ridge search unit(120) moves a first window in a fingerprint image. A progress sequence of the ridge is searched by a pixel. A direction detection unit(130) moves a second window and detect the direction values of the ridge by a pixel.
Abstract translation: 目的：提供一种用于提取指纹的方向特征的装置及其方法，用于通过利用脊搜索单元提取指纹的方向，以提取指纹的方向特征，而不需要指纹的特征信息。 构成：脊搜索单元（120）移动指纹图像中的第一窗口。 通过像素搜索脊的进度序列。 方向检测单元（130）移动第二窗口并通过像素检测脊的方向值。
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