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公开(公告)号：KR1020150048633A
公开(公告)日：2015-05-07
申请号：KR1020140137496
申请日：2014-10-13
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 장치가실수형기술자를이진화하는방법으로서, 실수형자료벡터를입력받는단계, 상기실수형자료벡터에포함된자료들을실수값을기준으로순차적으로정렬하는단계, 정렬한자료들중에서임의자료의실수값을문턱값으로결정하는단계, 그리고상기문턱값을기초로상기실수형자료벡터에포함된각 자료의실수값을이진화하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于二进制化实数类型描述符的方法和装置，其中该方法包括以下步骤：接收实数型数据向量; 根据实数值顺序排列包含在实数型数据矢量中的数据; 确定排列数据中的任意数据的实数值作为阈值; 并根据该阈值对包含在实数数据矢量中的每个数据的实数值二值化。
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公开(公告)号：KR101503513B1
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：KR1020140005302
申请日：2014-01-15
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30625 , G06F17/30705
Abstract: 어휘 나무 생성 장치가 어휘 나무를 생성하는 방법으로서, 입력 자료가 상기 어휘 나무를 구성하는 노드들과 일정 기준 이상 구별되는지 판단하는 단계, 그리고 구별되는 경우, 상기 입력 자료를 상기 어휘 나무의 노드로 추가하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于生成词汇树的词汇树生成装置的方法。 该方法包括以下步骤：确定输入数据是否与形成词汇树的节点不同于预定水平; 以及当数据被区分时将输入数据添加为词汇树的节点的步骤。
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公开(公告)号：KR101481008B1
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：KR1020120147618
申请日：2012-12-17
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 더 다양하게 특징에 대한 설정을 하는 것이 가능하며 크기 공간으로의 자연스러운 확장이 가능하도록, 검사 영역을 소영역으로 분할하고 이 소영역 중 주어진 특징에 부합하는 소영역의 영상 특징 분포를 이용하여 영상 특징을 분류하므로, 검사 영역을 한번에 분류하는 것에 비하여 소영역의 분할 방식에 따라 다양한 특징에 대한 검출을 행하는 것이 가능하고, 각 소영역의 기울기가 미리 정해진 기울기에 부합하는지 검사하고 부합한 소영역의 영상 특징 분포를 이용하여 특징을 판단하는 기울기 검사 기반 영상 특징 검출방법을 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020140064471A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：KR1020120131860
申请日：2012-11-20
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/16
Abstract: The present invention relates to a big data clustering method. The big data clustering method according to an embodiment of the present invention includes the steps of: performing distributed data processing with received data; reducing data dimensions by analyzing sub-spaces regarding the data processed in the distributed data processing; and integrating ensemble clusters to cluster the data.
Abstract translation: 本发明涉及一种大数据聚类方法。 根据本发明实施例的大数据聚类方法包括以下步骤：利用接收到的数据执行分布式数据处理; 通过分析关于在分布式数据处理中处理的数据的子空间来减少数据维度; 并集成集群来集群数据。
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公开(公告)号：KR101427864B1
公开(公告)日：2014-09-19
申请号：KR1020120113149
申请日：2012-10-11
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
Abstract: 대용량 이미지 검색을 위한 가중치를 설정하기 위하여, 이미지에 대한 시각 단어 별로 이미지 구별성에 영향을 미치는 키 값을 정의한다. 이미지의 클래스간 구별성을 높이기 위한 비용 함수를 결정하고, 최적화를 통해 가중치 매핑 함수를 결정하며, 질의 이미지에 대해 가중치 없이 서브셋을 만들어 클래스별 가중치를 적용한 후 재 나열하여 대용량 이미지 검색을 수행한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101617317B1
公开(公告)日：2016-05-02
申请号：KR1020140135083
申请日：2014-10-07
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
Abstract: 장치가이진자료를군집화하는방법으로서, 이진자료들과군집들의거리를기초로이진자료들각각을어느하나의군집에할당하는단계, 그리고각 군집에할당된이진자료들의값을이용하여해당군집의대표값을계산하는단계를포함하고, 상기대표값을계산하는단계는자료의벡터벡터성분별로제1 군집에할당된이진자료들을합산하여합 벡터를생성하고, 상기합 벡터의각 벡터성분을문턱값으로이진화하여상기제1 군집의대표벡터를계산한다.
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公开(公告)号：KR101599377B1
公开(公告)日：2016-03-03
申请号：KR1020140137496
申请日：2014-10-13
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 장치가실수형기술자를이진화하는방법으로서, 실수형자료벡터를입력받는단계, 상기실수형자료벡터에포함된자료들을실수값을기준으로순차적으로정렬하는단계, 정렬한자료들중에서임의자료의실수값을문턱값으로결정하는단계, 그리고상기문턱값을기초로상기실수형자료벡터에포함된각 자료의실수값을이진화하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020140078348A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：KR1020120147618
申请日：2012-12-17
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: Provided is a method for detecting image features based on an inclination test. The present invention divides a test area into small areas to be able to be naturally expanded to a size space and variously set the features and classifies the image features by using distribution of the image features in the small area corresponding to the predetermined feature. Therefore, the present invention can detect the various features according to a division method of the small area in comparison with classifying a test area at once and determine the feature by testing whether the inclination of each small area corresponds to a predetermined inclination and using the distribution of the image feature in the corresponding small area.
Abstract translation: 提供了一种基于倾斜测试来检测图像特征的方法。 本发明将测试区域划分成能够自然地扩展到尺寸空间的小区域，并且通过使用与预定特征相对应的小区域中的图像特征的分布来不同地设置特征并对图像特征进行分类。 因此，本发明可以根据小区域的分割方法与一次对测试区域进行分类来检测各种特征，并通过测试每个小区域的倾斜度是否对应于预定的倾斜度并使用分布来确定特征 的图像特征在相应的小区域。
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公开(公告)号：KR1020150048631A
公开(公告)日：2015-05-07
申请号：KR1020140135083
申请日：2014-10-07
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30091 , G06F17/3097
Abstract: 장치가이진자료를군집화하는방법으로서, 이진자료들과군집들의거리를기초로이진자료들각각을어느하나의군집에할당하는단계, 그리고각 군집에할당된이진자료들의값을이용하여해당군집의대표값을계산하는단계를포함하고, 상기대표값을계산하는단계는자료의벡터벡터성분별로제1 군집에할당된이진자료들을합산하여합 벡터를생성하고, 상기합 벡터의각 벡터성분을문턱값으로이진화하여상기제1 군집의대표벡터를계산한다.
Abstract translation: 本发明涉及二进制数据聚类的方法和装置，其中该方法包括以下步骤：基于二进制数据与簇之间的距离，将二进制数据分配给任何一个簇; 以及通过使用分配给每个簇的二进制数据的值来计算相应簇的代表值。 这里，在计算代表值的步骤中，对数据的每个矢量分量分配给第一簇的二进制数据进行求和，以产生和矢量，并且通过将每个矢量分量二值化来计算第一簇的代表矢量 求和矢量在阈值。
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