이종 데이터 처리를 위한 분산 병렬 처리 시스템
    4.
    发明公开
    이종 데이터 처리를 위한 분산 병렬 처리 시스템 审中-实审
    用于异构数据处理的分布式并行处理系统

    公开(公告)号:KR1020170096302A

    公开(公告)日:2017-08-24

    申请号:KR1020160017512

    申请日:2016-02-16

    Abstract: 이종데이터처리를위한분산병렬처리시스템은오픈소스의 NoSQL(Not Only Structured Query Language) 소프트웨어와 RDBMS(Relational Database Management System)를이용하고효율적인질의처리를제공하는시스템을설계하여저비용, 고효율의이종데이터플랫폼을제공한다.

    Abstract translation: 分布式并行处理系统的NoSQL(不仅是结构化查询语言)在开源软件和RDBMS(关系数据库管理系统)来使用,高效的查询处理,设计成本低,异构数据平台的高效率的提供用于异构数据处理的系统 Lt。

    가블드 회로 기반 k-NN 질의 처리 방법 및 k-NN 질의 처리 시스템

    公开(公告)号:KR101916228B1

    公开(公告)日:2018-11-07

    申请号:KR1020160119809

    申请日:2016-09-20

    Abstract: 본발명은클라우드에아웃소싱된암호화데이터베이스상에서의 k-NN 질의처리알고리즘에관한것이다. 본발명의일실시예에따른가블드회로(GARBLED CIRCUIT) 기반 k-NN 질의처리방법은, 제1 클라우드와, 상기제1 클라우드와독립되는제2 클라우드를구축하는단계, 원본데이터베이스에저장되는데이터를암호화한 암호화데이터베이스와, 상기암호화와연관되어생성되는암호화공개키를, 상기제1 클라우드에유지하는단계, 상기암호화공개키에대응하는복호화비밀키를, 상기제2 클라우드에유지하는단계및 상기암호화공개키를배포받은사용자단말에서, kNN 질의가발생되는경우, 상기암호화공개키와상기복호화비밀키에기초한, 상기제1 클라우드와상기제2 클라우드간의다자간계산을수행하여, 상기암호화데이터베이스로부터상기 kNN 질의에대한결과데이터를도출하여상기사용자단말로제공하는단계를포함하여구성할수 있다.

    보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 방법 및 시스템
    7.
    发明申请
    보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 방법 및 시스템 审中-公开
    使用VORONOI图发现最近邻近的方法和系统

    公开(公告)号:WO2011162423A1

    公开(公告)日:2011-12-29

    申请号:PCT/KR2010/004033

    申请日:2010-06-22

    Inventor: 장재우 엄정호

    CPC classification number: G01C21/3679 G06F17/10

    Abstract: 사용자로부터 요청된 질의지점을 포함하는 질의영역을 설정하는 설정부, 보로노이 다이어그램을 적용한 보로노이 셀 중에서 상기 질의영역에 포함되는 제1 이웃 보로노이 셀을 식별하고, 상기 식별된 제1 이웃 보로노이 셀을 이용하여 POI 후보 집합을 탐색하는 탐색부, 및 상기 탐색된 POI 후보 집합을 상기 사용자에게 제공하는 제공부를 포함하는 보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 시스템을 제공한다.

    Abstract translation: 提供了一种使用Voronoi图找到最近邻居的系统,包括:设置单元,设置包括用户请求的查询点的查询区域; 从Voronoi小区识别已经应用了Voronoi图的勘探单元,包括在查询区域中的第一个相邻Voronoi单元,并且使用所识别的第一相邻Voronoi单元探索一组POI候选; 以及提供单元,其向用户提供所探索的POI候选集。

    하이브리드 협업적 여과 방법을 이용한 코사인 유사도 기반 전문가 추천 장치 및 방법
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    发明公开
    하이브리드 협업적 여과 방법을 이용한 코사인 유사도 기반 전문가 추천 장치 및 방법 有权
    使用混合协同过滤的基于相似性的专家推荐技术

    公开(公告)号:KR1020130134046A

    公开(公告)日:2013-12-10

    申请号:KR1020120057282

    申请日:2012-05-30

    CPC classification number: G06Q50/30 G06F17/10

    Abstract: A cosine similarity based expert recommendation method using a hybrid collaborative filtering technique which calculates the similarity between an expert's attributes (i.e. specialties and field of interest) and the experts and recommends those experts related to a user is disclosed. A high-precision image matching device and a method thereof using skin markers and inbody feature points, as an example, is capable of performing an expert recommendation process based on a score estimation method when the volume of data stored in an expert database is insufficient, improving the quality of recommendation by applying weight based on the activities (i.e. papers, career, etc.) of an expert in order to determine the expert's expertise, and allowing an SNS user to communicate and work with others regarding his/her field of interest by getting a recommendation about the experts regarding his/her field of interest. [Reference numerals] (AA) User information;(BB) Recommendation score table;(CC) Score estimation table;(DD) Ranking;(EE) Verification;(FF) Expert recommendation

    Abstract translation: 使用混合协同过滤技术的余弦相似性专家推荐方法,该技术计算专家的属性(即专业和感兴趣的领域)与专家之间的相似性,并推荐与用户相关的那些专家。 作为示例,高精度图像匹配装置及其使用皮肤标记和特征点的方法能够在存储在专家数据库中的数据量不足时基于分数估计方法执行专家推荐过程, 通过根据专家的活动(即论文,职业等)应用体重来提高推荐质量,以确定专家的专业知识,并允许SNS用户与他/她的兴趣领域进行沟通和合作 通过获得关于他/她的兴趣领域的专家的建议。 (参考号)(AA)用户信息;(BB)推荐分数表;(CC)分数估计表;(DD)排名;(EE)验证;(FF)

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