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公开(公告)号：WO2023017930A1
公开(公告)日：2023-02-16
申请号：PCT/KR2022/000299
申请日：2022-01-07
Applicant: 숭실대학교산학협력단 , 명지대학교 산학협력단
IPC: G06F16/36 , G06F16/2453 , G06F16/29 , G06F16/28 , G06F16/242 , G06F17/18
Abstract: 본 발명은 사용자 피드백 기반 행위 의도 추론 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 지각 정보에 상응하는 전제 조건 및 행위 의도에 상응하는 결론으로 구성되는 복수의 사건연산규칙을 구성하고, 복수의 사건연산규칙 중 적어도 일부는 동일한 전제 조건에 대해 복수의 결론으로 구성되는 사건연산규칙을 포함하고, 초기 시점에 상기 복수의 결론 각각은 동일한 확률값을 가지며, 사용자의 생활환경으로부터 행동, 자세, 물체 및 음향 중 적어도 하나를 포함하는 지각 정보를 시간에 따라 순차적으로 수집하고, 제1 시점에 수집된 지각 정보를 통해 추론되는 행위 의도가 복수인 경우, 복수의 행위 의도 각각의 확률분포에 따라 복수의 행위 의도 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 행위 의도에 대해 사용자로부터 수신된 피드백을 기반으로 상기 복수의 행위 의도 각각의 확률값을 조절하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 포함하는 행위 의도 추론 장치가 제공된다.
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2.发明申请
公开(公告)号：WO2014107013A1
公开(公告)日：2014-07-10
申请号：PCT/KR2013/012381
申请日：2013-12-30
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 사용자의 이동행위를 구분하는 모바일 장치, 사용자의 이동행위 구분방법 및 이를 위한 계층적 트리 모델 생성방법에 관한 것이다. 특히, 모바일 장치는 가속도 센서; 사용자의 특정 이동행위에 따라 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수집하는 버퍼; 버퍼에 수집된 가속도 데이터를 기초로 사용자의 특정 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하는 추출부; 및 추출부에서 추출한 특징 요소를 미리 구성된 계층적 트리 모델에 입력하여 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하는 이동행위 판단부를 포함하고, 계층적 트리 모델은 각 이동행위마다 추출된 특징 요소를 기초로 미리 구성되고, 각 이동행위에 대한 특징 요소는, 각 이동행위 별로 구분하여 수집된 가속도 데이터를 미리 설정된 시간 단위로 분리하여 구성된 제 1 프레임 그룹과, 각 이동행위 별로 구분하여 수집된 가속도 데이터를 상기 미리 설정된 시간 단위와 다른 시간 단위로 분리하여 일부 가속도 데이터가 제 1 프레임 그룹과 오버랩 되도록 구성된 제 2 프레임 그룹을 기초로 추출된 것이다.
Abstract translation: 本发明涉及用于区分用户移动的移动设备及其方法，以及用于生成用于其的分层树模型的方法。 特别地，移动设备包括：加速度传感器; 缓冲器，用于根据用户的特定运动收集从加速度传感器输出的加速度数据; 提取单元，用于基于由缓冲器收集的加速度数据提取用户的特定移动的特征元素; 以及移动判断单元，用于通过将由提取单元提取的特征元素输入到预先构造的分层树模型中来确定用户的具体运动属于哪个类别，其中，基于提取的特征元素预先构建分层树模型 基于通过将针对每个移动收集的加速度数据除以预定时间单位形成的第一帧组和通过将针对每个运动收集的加速度数据除以另一个而形成的第二帧组来提取每个运动和每个运动的特征元素 时间单位与预定时间单位不同，以使加速数据的一部分与第一帧组重叠。
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公开(公告)号：KR1020160074998A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：KR1020140184374
申请日：2014-12-19
Applicant: 현대자동차주식회사 , 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G01S19/13 , G01C21/34 , G01S19/40 , G01C21/3407 , G01C21/36
Abstract: 도로상에서이동중인이동물체에대하여오차없는이동경로를제공할수 있는네비게이션시스템및 그에의한경로예측방법, 그리고이를실행하는컴퓨터판독가능한기록매체가개시된다. 본발명에따르면, 클러스터링(군집화)된경로모델을이용하여지능형경로서비스를제공하기위한네비게이션단말장치로서, 각관심지점에이르는이동궤적들을식별하고, 식별된이동궤적들을적어도하나이상의이동구간으로군집화하고, 도로보정메카니즘을상기군집화된각 이동구간에반영하여적어도하나이상의이동경로로군집화하고, 군집화된각 이동경로에서 GPS로부터수신된시계열적인위치정보를보정한하나의이동경로를추출하는경로제어부를포함한다. 이에, 본발명은 GPS 센서의오류나수집주기에의해생성되는오류나보정단계에서발생되는오류에대해서강인하여정확한이동경로를예측할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及导航系统，使用导航系统的路线预测方法以及执行该导航系统的计算机可读取记录介质。 该导航系统能够为在道路上移动的物体提供行驶路线而没有错误。 根据本发明，使用群集（分组）路由模型提供智能路由服务的导航终端包括：路由控制单元，能够识别到每个兴趣点的行进路线; 将识别的行驶路线分组成至少一个行驶区段; 通过将道路校正机构反映到每个分组的行驶部分，将行驶部分分组成至少一条行进路线; 以及提取从组合的行进路线校正从全球定位系统（GPS）接收的时间序列位置信息的至少一个行驶路线。 因此，本发明大大降低了GPS传感器的误差，由采集周期引起的误差或者校正步骤中发生的误差; 从而可以预测准确的行进路线。
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5.发明授权
公开(公告)号：KR101195530B1
公开(公告)日：2012-10-30
申请号：KR1020110017541
申请日：2011-02-28
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F17/30
Abstract: 가정기반 사실관리 시스템 및 이를 이용한 온톨로지 추론 수행 시 비논리적 개념을 유도하는 공리 집합의 탐지 방법이 개시된다. 개시된 가정기반 사실관리 시스템은 태블로 알고리즘에 기반한 온톨로지 추론 수행 시 비논리적 개념을 유도하는 공리 집합의 탐지를 위한 가정기반 사실관리 시스템으로서, 비논리적 개념과 관련된 공리들에 포함된 서술 논리 기호들에 대한 태블로 규칙에 기초하여 생성된 프로토콜 명령어들을 상기 비논리적 개념의 추론 순서에 따라 온톨로지 추론 엔진으로부터 수신하는 수신부; 상기 프로토콜 명령어들에 기초하여 상기 공리들, 상기 공리들에 포함된 개념들 및 상기 공리들에 포함된 개념들의 사이의 서술 논리 관계 중 어느 하나를 노드 값으로 하는 복수의 노드들 및 상기 복수의 노드들 중 양립 불가능한 개념을 노드 값으로 하는 짝수개의 노드들과 연결되는 충돌 노드를 포함하는 ATMS 네트워크를 구성하는 ATMS 네트워크 구성부; 및 상기 복수의 노드들 사이의 연결관계에 기초하여 상기 복수의 노드들 각각의 노드 값을 유도하는 공리 집합을 상기 복수의 노드들 각각의 가정(Assumption)으로 설정하고, 상기 짝수개의 노드들에 대해 설정된 공리 집합을 이용하여 상기 비논리적 개념을 유도하는 공리 집합을 탐지하는 탐지부를 포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020120080960A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：KR1020110002449
申请日：2011-01-10
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G01C21/26 , G01C21/3484 , G06Q50/30 , G08G1/0969 , G09B29/00 , H04B1/38
Abstract: PURPOSE: A system and a method for predicting a route of a user based on a GPS log and a learned route model are provided to easily predict a route where a user is currently moving on based on a current GPS log of the user and a study route model learned by the user in advance. CONSTITUTION: A method for predicting a route of a user based on a GPS log and a learned route model is as follows. A candidate learning route within a minimum boundary range from a current moving coordinate set of a user is extracted among learning routes of the user of a learning route DB(S110). The similarity between the current moving coordinate set and the candidate learning route is calculate so that the candidate learning route in which the similarity is the highest is decided(S120). The validity with respect to only the decided candidate learning route(S130).
Abstract translation: 目的：提供一种基于GPS日志和学习路线模型来预测用户路线的系统和方法，以便根据用户当前的GPS日志和研究方便地预测用户正在进行的路线 提前由用户学习的路线模型。 构成：基于GPS日志和学习路线模型预测用户路线的方法如下。 在学习路径DB的用户的学习路径中提取在来自用户的当前移动坐标集的最小边界范围内的候选学习路线（S110）。 计算当前移动坐标集和候选学习路线之间的相似度，使得其中相似度最高的候选学习路线被确定（S120）。 仅针对决定的候选学习路线的有效性（S130）。
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7.发明授权
公开(公告)号：KR101422767B1
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：KR1020130001693
申请日：2013-01-07
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 사용자의 이동행위를 구분하는 모바일 장치, 사용자의 이동행위 구분방법 및 이를 위한 계층적 트리 모델 생성방법에 관한 것이다. 특히, 모바일 장치는 가속도 센서; 상기 사용자가 각각의 이동행위를 수행할 때마다 상기 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 상기 이동행위 별로 구분하여 수집하는 버퍼; 상기 버퍼에 수집된 가속도 데이터를 기초로 상기 각각의 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하는 추출부; 및 상기 추출부에서 추출한 특징 요소를 기초로 구성된 계층적 트리 모델에 의하여 상기 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하는 이동행위 판단부를 포함하고, 상기 추출부는 상기 버퍼에 수집된 가속도 데이터를 제 1 시간 단위, 및 일부 가속도 데이터가 오버랩 되도록 상기 제 1 시간 단위와 상이하게 설정된 제 2 시간 단위로 각각 분리하고, 상기 제 1 시간 단위에 따라 구성된 제 1 프레임 그룹 및 상기 제 2 시간 단위에 따라 구성된 제 2 프레임 그룹을 기초로 상기 특징 요소를 추출한다.
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8.发明公开
公开(公告)号：KR1020120097949A
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：KR1020110017541
申请日：2011-02-28
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06N5/041 , G06F17/30979
Abstract: PURPOSE: An ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System) and axiomatic group detection method using the same are provided to accurately detect axiomatic groups using a tableau algorithm. CONSTITUTION: A reception unit(210) receives protocol commands created based on a tableau rule for a description logic symbols included in axioms related to illogical concepts from an ontology assumption engine according to the estimation order of the illogical concepts. An ATMS network construction unit(220) constructs an ATMS network including nodes and a confliction node based on the protocol commands. The nodes include a node value between concepts included in the axioms and a description logic relationship. The collision node connects to even nodes including node values which are incompatible. [Reference numerals] (210) Reception unit; (220) Assumption-based truth maintenance system network construction unit; (230) Sensing unit; (240) Ontology estimation engine
Abstract translation: 目的：提供使用ATMS（基于假设的真理维护系统）和使用其的公理组检测方法，以使用表格算法精确检测公理组。 构成：根据不合逻辑概念的估计顺序，接收单元（210）接收基于用于描述逻辑符号创建的协议命令，该描述逻辑符号包括在与本体假设引擎相关的逻辑概念相关的公理中。 ATMS网络构建单元（220）基于协议命令构建包括节点和冲突节点的ATMS网络。 节点包括在公理中包括的概念之间的节点值和描述逻辑关系。 冲突节点连接到偶数节点，包括不兼容的节点值。 （附图标记）（210）接收单元; （220）基于假设的真实维护系统网络建设单位; （230）感应单元; （240）本体估计引擎
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公开(公告)号：KR1020090075366A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：KR1020080001200
申请日：2008-01-04
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30734 , G06F17/30625
Abstract: An ontology inference system and a method thereof using a tableaux algorithm easily performing a new concept and a relation assumption are provided to share and reuse a service and a specialized knowledge by modeling a computational processing structure. A structure model generator changes DL(Description Logic) of an ontology into a TBox(Terminological Box) of an inference structure suitable for the use of a tableaux algorithm. A data model processor(320) generates a group specification data model and a concept specification data model. A data model inference unit(340) reasons the inclusion relation between concepts through the inputted concept detailed data model.
Abstract translation: 提供本体推理系统及其使用易于执行新概念和关系假设的表算法的方法，以通过对计算处理结构进行建模来共享和重用服务和专门知识。 结构模型生成器将本体的DL（描述逻辑）改变为适合于使用tableaux算法的推理结构的TBox（术语框）。 数据模型处理器（320）生成组规格数据模型和概念规范数据模型。 数据模型推理单元（340）通过输入的概念详细数据模型来理解概念之间的包容关系。
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