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公开(公告)号：KR1020100009326A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：KR1020080070168
申请日：2008-07-18
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 재단법인서울대학교산학협력재단
CPC classification number: G06K9/66 , G06T7/70 , G06T2207/10016 , G06T2207/30232
Abstract: PURPOSE: A data selection method in an object tracking system based on gradual learning is provided to effectively learn the outer appearance model of an object. CONSTITUTION: A kind information assigning unit(321) presently assigns kind information to tracking data and comparison tracking data of the update stage. A probability calculation unit(322) calculates the probability of the tracking data and the kind information tracking data located in the local domain of the comparison tracking data. An entropy calculating unit(323) calculates the entropy in the local domain of the tracking data and the comparison tracking data. A data sorter(324) classifies the tracking data into kind boundary data and kind non-boundary data by using the calculated entropy.
Abstract translation: 目的：提供基于渐进学习的对象跟踪系统中的数据选择方法，有效学习对象的外观模型。 构成：种类信息分配单元（321）目前将种类信息分配给跟踪数据和更新阶段的比较跟踪数据。 概率计算单元（322）计算位于比较跟踪数据的本地域中的跟踪数据和种类信息跟踪数据的概率。 熵计算单元（323）计算跟踪数据和比较跟踪数据的本地域中的熵。 数据分类器（324）通过使用计算的熵将跟踪数据分类为种类边界数据和种类非边界数据。
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公开(公告)号：KR1020090082536A
公开(公告)日：2009-07-31
申请号：KR1020080008341
申请日：2008-01-28
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단 , 주식회사 나노텍
IPC: G05B23/02 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B23/0275 , G05B19/418 , G05B23/0208 , G05B23/0221
Abstract: A fault detection method using sequential one class classifier chain is provided to detect an abnormality which is generated in a process by using a sensor data monitoring a process. A fault detection method using sequential one class classifier chain is comprised of the steps: a normal process of facility is monitored by a learning preprocess phase of sensor data(ST110); a learning feature extraction step reduces the dimension of the pre-processed sensor data as described above(ST120); The critical data group selection stage is provided selection toward data of the importance group(ST130); and after leaning is performed by a selected data group and a classification unit is configured in a detailed classification constitutional state(ST140).
Abstract translation: 提供一种使用顺序一类分类器链的故障检测方法，以通过使用监视处理的传感器数据来检测在过程中产生的异常。 使用顺序一类分类器链的故障检测方法包括以下步骤：通过传感器数据的学习预处理阶段监视设备的正常过程（ST110）; 如上所述，学习特征提取步骤减小预处理的传感器数据的尺寸（ST120）; 提供关键数据组选择阶段对重要组数据的选择（ST130）; 并且在通过选择的数据组执行倾斜之后，并且在详细分类结构状态中配置分类单元（ST140）。
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公开(公告)号：KR101018665B1
公开(公告)日：2011-03-04
申请号：KR1020080080419
申请日：2008-08-18
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단
IPC: A61B5/00
Abstract: 본 발명은 환자의 다양한 임상 정보를 입력하여 전립선암으로 의심되는 확률을 출력함으로써 조직 검사 시행 여부 및 전립선암 발병 진단에 도움을 줄 수 있는 암 진단 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 본 발명은 하나 이상의 대상자의 임상 정보 수치 및 암 진행 단계 수치를 포함하는 학습 데이터를 분류기에 입력하는 단계; 분류기에서 상기 학습 데이터를 이용하여 의사결정 하이퍼플레인(decision hyperplane)을 생성하는 단계; 검사 대상자의 임상 정보 수치를 분류기에 입력하는 단계; 분류기에서 입력된 검사 대상자의 임상 정보 수치를 이용하여 검사 대상자의 암 진행 단계 수치를 출력하는 단계; 분류기에서 상기 출력된 암 진행 단계 수치를 의사결정 하이퍼플레인을 기준으로 분류하는 단계; 및 상기 분류기의 출력된 암 진행 단계 수치를 이용하여 검사 대상자가 암에 걸렸을 확률을 계산하는 단계를 포함하는 암 진단 방법 및 그에 사용가능한 진단 장치를 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020100021804A
公开(公告)日：2010-02-26
申请号：KR1020080080419
申请日：2008-08-18
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단
IPC: A61B5/00
Abstract: PURPOSE: A method and apparatus for diagnosing prostate cancer are provided to reduce unnecessary tissue test and side effects. CONSTITUTION: A method for diagnosing prostate cancer comprises: a step of putting learning data including clinical information value and cancer progression value in a sorter; a step of generating decision hyperplane in the sorter using learning data; a step of inputting clinical information value in the sorter; a step of outputting cancer progression value of tester using the clinical information value of the tester; a step of classifying output cancer progress based on decision hyperplane; and a step of calculating probability of prostate cancer of tester.
Abstract translation: 目的：提供用于诊断前列腺癌的方法和装置，以减少不必要的组织测试和副作用。 构成：诊断前列腺癌的方法包括：将包括临床信息价值和癌症进展值在内的学习数据放入分拣机的步骤; 使用学习数据在分拣机中产生决策超平面的步骤; 在分拣机中输入临床信息价值的步骤; 使用测试者的临床信息值输出测试仪的癌症进展值的步骤; 基于决策超平面对输出癌症进展进行分类的步骤; 以及计算测试者前列腺癌概率的步骤。
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公开(公告)号：KR100866213B1
公开(公告)日：2008-10-30
申请号：KR1020070014009
申请日：2007-02-09
Applicant: 삼성전자주식회사 , 재단법인서울대학교산학협력재단
CPC classification number: G05B11/42 , G05B13/024 , G05B21/02
Abstract: 본 발명에 따른 제어 대상물의 출력값과 목표값의 차이에 근거하여 제어 대상물에 제어값을 제공하는 비례-적분-미분(proportional-integrate-derivative: PID) 제어 장치는, 목표값에 대해 상기 제어 대상물의 출력값이 갖는 오차값을 출력하는 오차 산출기와; 상기 오차값에 대해 비례 연산을 수행하여 비례 연산값을 얻고, 상기 오차값에 대해 적분 연산을 수행하여 적분 연산값을 얻으며, 상기 오차값에 대해 미분 연산을 수행하여 미분 연산값을 얻고, 상기 비례 연산값, 적분 연산값 및 미분 연산값에 근거하여 얻어진 제어값을 상기 대상물로 출력하는 PID 연산기와; 하나의 목표값에 대해 상기 제어 대상물의 출력값을 복수회 샘플링하여 상기 오차 산출기로 출력하는 제1 샘플러와; 상기 제1 샘플러의 샘플링 주기에 따라서 상기 PID 연산기가 복수회 PID 연산을 수행하여 제어값을 출력하도록 제어하는 제어부를 포함한다.
PID 제어, 퍼지 제어, 비례 계수, 샘플러, 멀티레이트-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020080074635A
公开(公告)日：2008-08-13
申请号：KR1020070014009
申请日：2007-02-09
Applicant: 삼성전자주식회사 , 재단법인서울대학교산학협력재단
CPC classification number: G05B11/42 , G05B13/024 , G05B21/02
Abstract: A PID control apparatus and a method thereof are provided to minimize the configuration of circuit by utilizing a multi-rate technique. A PID(Proportional-Integrate-Derivative) control apparatus includes an error calculator(220), a PID calculator(230), a first sampler(240), and a controller(260). The error calculator outputs an error value of an output of a controlled object on a target value. The PID calculator obtains a proportional calculation value by performing a proportional calculation on the target value, obtains an integral calculation value by performing an integral calculation, obtains a differential calculation value by performing a differential calculation, and outputs a control value, which is obtained based on the proportional, integral, and differential calculations, to the controlled object. The first sampler samples the output of the controlled object on one target value and outputs the sampled value to the error calculator. The controller controls the PID calculator in order to output a control value by performing a PID calculation many times according to a sampling period of the first sampler.
Abstract translation: 提供了一种PID控制装置及其方法，以通过利用多速率技术来最小化电路的配置。 PID（比例积分微分）控制装置包括误差计算器（220），PID计算器（230），第一采样器（240）和控制器（260）。 误差计算器输出目标值上受控对象输出的误差值。 PID计算器通过对目标值进行比例运算而获得比例运算值，通过进行积分运算获得积分运算值，通过进行差分运算获得差分运算值，并输出基于 关于比例，积分和差分计算，对受控对象。 第一采样器将受控对象的输出采样在一个目标值上，并将采样值输出到误差计算器。 控制器控制PID计算器，以通过根据第一采样器的采样周期多次执行PID计算来输出控制值。
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公开(公告)号：KR100819301B1
公开(公告)日：2008-04-03
申请号：KR1020060130934
申请日：2006-12-20
Applicant: 삼성전자주식회사 , 재단법인서울대학교산학협력재단
CPC classification number: H04N5/23248 , H04N5/23258 , H04N5/23287
Abstract: An apparatus for correcting hand-shaking of a camera module for mobile appliances is provided to form an image at the same position of an image sensor by controlling the position of the image sensor according to the amount and direction of hand-shaking when taking a picture. An apparatus for correcting hand-shaking of a camera module for mobile appliances comprises a camera unit(100) and an OIS(Optical Image Stabilizer) circuit unit(200). The camera unit includes an angular speed sensor(110) for sensing the angular speed of hand-shaking of a camera, a position detecting sensor(120) for sensing the present position of an image sensor and a drive unit(130) driving the image sensor. The OIS circuit unit controls the control unit with a multi-rate PID control method using a relatively little control period compared to conventional PID control.
Abstract translation: 提供了一种用于校正移动电器的相机模块的握手的装置，以在图像传感器的相同位置处形成图像，其中，当拍摄图像时，根据抖动的数量和方向控制图像传感器的位置 。 用于校正移动电器的相机模块的握手的装置包括相机单元（100）和OIS（光学图像稳定器）电路单元（200）。 相机单元包括用于感测相机抖动角速度的角速度传感器（110），用于感测图像传感器的当前位置的位置检测传感器（120）和驱动图像的驱动单元（130） 传感器。 与常规PID控制相比，OIS电路单元使用相对较少的控制周期的多速率PID控制方法来控制控制单元。
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公开(公告)号：KR101370028B1
公开(公告)日：2014-03-06
申请号：KR1020080070168
申请日：2008-07-18
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 재단법인서울대학교산학협력재단
Abstract: 본 발명은 점진적 학습 기반의 물체 추적 시스템에서의 데이터 선택 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은 외양 모델을 갱신하기 위한 추적 데이터들과 비교 추적 데이터들을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 추적 데이터들 중에서 일부를 선택함으로써, 외양 모델 갱신에 보다 적합한 추적 데이터를 선택하여 추적 성능을 향상시킨다.
점진적 학습, 물체 추적, 외양 모델, 선택-
公开(公告)号：KR1020050022943A
公开(公告)日：2005-03-09
申请号：KR1020030059564
申请日：2003-08-27
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단 , (주)넥스리얼
IPC: G06Q50/20
Abstract: PURPOSE: A concept learning method using an evolutionary logic network with a learning result is provided to enhance a concept learning speed by reusing a learned concept evolutionary accumulated in the concept logic network and using the learning result previously acquired for other concept. CONSTITUTION: An optimal property node for concept learning data is selected from the logic network. A basic operation executed by corresponding to a property node selection result is selected. In case that the optimal property node is selected, a node level operation is selected as the basic operation to be executed. If not, a network level operation is selected as the basic operation to be executed.
Abstract translation: 目的：提出一种使用具有学习结果的进化逻辑网络的概念学习方法，通过重用概念逻辑网络中累积的学习概念进化和使用先前为其他概念获取的学习结果来增强概念学习速度。 构成：从逻辑网络中选择概念学习数据的最优属性节点。 选择对应于属性节点选择结果执行的基本操作。 在选择最优属性节点的情况下，选择节点级操作作为要执行的基本操作。 如果不是，则选择网络级操作作为要执行的基本操作。
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10.发明授权
公开(公告)号：KR100470399B1
公开(公告)日：2005-02-05
申请号：KR1020020077691
申请日：2002-12-09
Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단
IPC: B23Q11/00
Abstract: PURPOSE: Methods for obtaining a model, an estimated value and a compensated value of a thermal transformation are provided to improve the processing accuracy by compensating the thermal transformation. CONSTITUTION: A temperature vector is obtained by measuring temperature information from a processing device(110). A backmix vector function to set a relation between an estimated value vector of a heating source and the temperature vector is calculated. The estimated value vector of the heating source is obtained by using the backmix vector function. Important estimated value variables of the heating source are divided from the estimated value vector of the heating source. Important temperature variables are divided from the temperature vector. A model formula of a thermal transformation to show the relation between the important temperature variables and an estimated value of a thermal transformation is set. Thereby, the optimized model of the thermal transformation is obtained. Moreover, the accuracy of the processing device is improved by effectively removing errors for the thermal transformation.
Abstract translation: 目的：提供获得热转换的模型，估计值和补偿值的方法，以通过补偿热转换来提高处理精度。 构成：通过测量来自处理装置（110）的温度信息获得温度向量。 计算用于设定加热源的估计值矢量与温度矢量之间的关系的反混矢量函数。 通过使用回混矢量函数来获得热源的估计值矢量。 加热源的重要估计值变量与热源的估计值矢量相除。 重要的温度变量与温度矢量分开。 设置热转换的模型公式以显示重要温度变量与热转换的估计值之间的关系。 从而获得热转换的优化模型。 而且，通过有效地消除热转换的误差，处理装置的精度得以提高。
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