비디오 인식을 위한 영상 세그먼트 프레임별 특징점의 시간 정보 인코딩 방법

    公开(公告)号:WO2019112385A1

    公开(公告)日:2019-06-13

    申请号:PCT/KR2018/015554

    申请日:2018-12-07

    Inventor: 김영석 권희승

    Abstract: 본 명세서는 비디오 인식을 위해서 비디오의 시간적 정보를 제시한 풀링 수식들을 이용해 표현하는 비디오 특징점 인코딩 방법을 개시한다. 본 명세서에 따른 비디오 특징점 인코딩 방법은, (a) 비디오의 프레임별 생성된 특징점들을 수신하는 단계; (b) 상기 특징점들을 통합 풀링(Sum Pooling), 맥스 풀링(Max Pooling), 그라디언트 풀링(Gradient Pooling), 표준 편차 풀링(Standard deviation Pooling), 그라디언트 맥스 풀링(Gradient Max Pooling) 및 그라디언트 표준 편차 풀링(Gradient Standard deviation Pooling)으로 각각 인코딩하는 단계; 및 (c) 상기 (b) 단계에서 산출된 각각의 특징점을 연결하여 하나의 벡터값으로 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.

    비이진 저밀도 패리티 검사 코드 복호기 및 이를 이용한 복호화 방법

    公开(公告)号:WO2022102843A1

    公开(公告)日:2022-05-19

    申请号:PCT/KR2020/016696

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 비이진 저밀도 패리티 검사 코드 복호기 및 이를 이용한 복호화 방법은 데이터 통신 시스템에 적용되는 오류정정부호 중 하나인 NB LDPC(Non-Binary Low Density Parity Check Codes)를 저지연, 저복잡으로 복호할 수 있는 하드웨어 구조를 제공하고, 한 사이클에 2개의 최솟값을 출력값으로 동시에 출력하여 복잡도를 낮추고 지연 시간을 크게 줄일 수 있다. 본 발명은 복호기에서 한 사이클에 두 개의 결과값을 처리하여 복잡도의 증가없이 지연 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다. 본 발명은 CNP와 VNP에서 의존성이 있는 연산의 순서를 변경하면, CNP와 VNP를 동시에 진행할 수 있어 병렬화를 통해 오류 정정 능력의 저하없이 지연 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.

    운동 정보 제공 방법 및 장치
    5.
    发明申请

    公开(公告)号:WO2020235982A1

    公开(公告)日:2020-11-26

    申请号:PCT/KR2020/095034

    申请日:2020-03-05

    Abstract: 일 실시 예에 따르면, 운동 정보를 제공하는 장치에 있어서, 객체에 대한 가속도 정보 및 각가속도 정보를 센싱하는 가속도 센서; GPS 정보에 기초하여 결정되고 상기 가속도 정보 및 상기 각가속도 정보가 센싱되기 전에 결정되는 보정 매개 변수를 획득하고, 상기 가속도 정보 및 상기 각가속도 정보에 상기 보정 매개 변수를 적용하여 상기 객체의 운동 상태를 나타내는 추정 지표를 획득하는 프로세서; 및 상기 가속도 정보, 상기 각가속도 정보, 상기 보정 매개 변수 및 상기 추정 지표를 저장하는 메모리를 포함하는, 장치가 제공된다.

    가속도 정보를 처리하는 웨어러블 디바이스 및 방법

    公开(公告)号:WO2023286909A1

    公开(公告)日:2023-01-19

    申请号:PCT/KR2021/011311

    申请日:2021-08-24

    Abstract: 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스가 가속도 정보를 처리하는 방법에 있어서, 상기 웨어러블 디바이스의 움직임에 따른 가속도를 나타내는 상기 가속도 정보를 획득하는 단계; 상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 복수개의 특성 및 상기 가속도의 범위를 포함하는 복수개의 가속도 특성을 상기 가속도 정보에 기초하여 획득하는 단계; 상기 복수개의 가속도 특성 중 모니터링 대상이 되는 증세의 종류에 따라 결정되는 2개의 특성에 따라 특성 값을 결정하는 단계; 및 상기 특성 값이 이상 범위에 포함되는 경우, 알람 신호를 제공하는 단계;를 포함하는, 방법이 제공된다.

    행렬곱 연산량 감소 방법 및 장치

    公开(公告)号:WO2022102860A1

    公开(公告)日:2022-05-19

    申请号:PCT/KR2020/018531

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 본 발명은 복수의 행렬곱으로 구성된 뉴럴 네트워크 모델에서 행렬곱의 연산량을 감소시키는 방법으로서, 초기 뉴럴 네트워크 모델을 복수의 행렬곱으로 분류하는 단계; 특이값 분해(Singular Value Decomposition; SVD)에 기반하여 상기 복수의 행렬곱을 간소화하는 단계; 및 상기 간소화된 복수의 행렬곱을 기초로 뉴럴 네트워크 모델을 재학습시키는 단계를 포함하는, 행렬곱 연산량 감소 방법을 개시한다.

    압축 센싱 복원을 위한 저지연 부공간 추종 장치 및 방법

    公开(公告)号:WO2022102846A1

    公开(公告)日:2022-05-19

    申请号:PCT/KR2020/016982

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 압축 센싱 복원을 위한 부공간 추종 장치가 개시된다. 압축 센싱 복원을 위한 부공간 추종 장치는 잔차 계산 유닛에 저장되어 있는 잔차 벡터와 센싱 매트릭스 메모리에 저장되어 있는 센싱 행렬의 열 벡터들과의 내적을 수행하며 상관관계를 계산하는 제1 내적 유닛과, 제1 내적 유닛의 출력단에 연결되고 제1 내적 유닛에서 계산된 상관관계 값들을 받아 상관관계가 가장 큰 K(희소성 레벨) 개의 열 벡터 인덱스를 선택하는 제1 정렬 유닛과, 센싱 행렬 메모리의 센싱 행렬로부터, 희소 해(sparse solution) 추정 과정에서 최소제곱법 문제를 풀 때 필요한 의사 역행렬 계산을 위한 행렬을 계산하여 그람 행렬 버퍼에 저장하는 제2 내적 유닛과, 그람 행렬 버퍼에 저장되어 있는 행렬을 숄레스키 분해하고 분해된 행렬의 역행렬을 계산하는 숄레스키 역행렬 유닛과, 계산된 역행렬에 기초하여 그람 행렬 버퍼에 있는 행렬의 행렬 값에서 희소해를 추정하는 희소해 추정모듈을 포함한다.

    저전력 캡슐 네트워크 동작에 최적화된 보상 프루닝 방법 및 장치

    公开(公告)号:WO2022203101A1

    公开(公告)日:2022-09-29

    申请号:PCT/KR2021/003776

    申请日:2021-03-26

    Abstract: 본 발명의 저전력 캡슐 네트워크 동작에 최적화된 보상 프루닝 방법은, 캡슐 네트워크에서 프루닝을 적용할 때 캡슐에 곱해지는 가중치 행렬 W의 전체 원소의 합을 s로 저장하는 단계, 가중치 행렬에서 사전에 정의된 비율만큼 전체 행렬에서 절대값이 낮은 원소들을 초기화로 마스킹한 새로운 가중치 행렬 W'을 계산하는 단계, 새로 계산된 가중치 행렬 W'의 전체 원소의 합을 s'으로 저장하는 단계, 가중치 행렬 W'에 곱해질 보상 상수 r을 계산하는 단계, 가중치 행렬 W'에 보상 상수 r를 곱하여 새로운 가중치 행렬 W''를 계산함으로써 프루닝 과정에서 발생할 오차를 보상하는 단계, 원래 연산에 사용될 가중치 행렬 W를 대신하여 W''를 사용함으로써 캡슐의 벡터 길이를 보존하는 단계를 포함한다.

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