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1.发明公开
公开(公告)号：KR1020110011969A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：KR1020090069471
申请日：2009-07-29
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: A method for establishing a model which can recognize feelings in a voice through a loss function and a maximum margin technique based on WTM(Watson-Tellegen Emotional Model) is provided to remarkably increase feeling recognition performance included in a voice. CONSTITUTION: A difference between each emotional feelings is figured by suing geometric distance between emotion groups of WTM(310). Based on set values in the first step, a value of a loss function is obtained(330). Based on a loss function, a parameter of each speech emotion module through a max-margin with margin scaling method is obtained(340).
Abstract translation: 目的：提供一种能够通过基于WTM（Watson-Tellegen情感模型）的损失函数和最大余量技术来识别语音感知的模型的方法，以显着增加语音中包含的感觉识别性能。 构成：通过起诉WTM情感组之间的几何距离（310）来计算每种情感感受之间的差异。 基于第一步骤中的设定值，获得损失函数的值（330）。 基于损失函数，获得每个语音情感模块通过最大余量与边缘缩放方法的参数（340）。
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2.发明授权
公开(公告)号：KR101116236B1
公开(公告)日：2012-03-09
申请号：KR1020090069471
申请日：2009-07-29
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명은 WTM(Watson-Tellegen Emotional Model)을기반으로하고 HMM(Hidden Markov Model)과훈련데이타를통한음성의감정에대한훈련을통해서음성에실린감정을인식하는모델을구축하는방법에있어서, WTM의감정군들사이의기하학적거리를사용하여각 감정사이의차이를수치화하는제1단계와제1단계에서설정한값들을기초로하여손실함수(loss function)의값을구하는제2단계및 제2단계에서구해진손실함수를기초로하여각 음성감정모델의파라미터를구하는제3단계를포함하는 WTM을기반으로손실함수와최대마진기법을통한음성감정인식모델구축방법으로써, 이방법을통해구축된음성감정인식모델을통해음성감정인식의성능의향상을기대할수 있다.
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公开(公告)号：KR100933774B1
公开(公告)日：2009-12-24
申请号：KR1020070083282
申请日：2007-08-20
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: An apparatus for constructing an acoustic model on the basis of the Hidden Markov model and a method thereof are provided to construct more reliable a voice recognition system of which recognition is improved by using an erroneous restriction condition while using a maximal mutual information scheme. An acoustic feature extracting unit(200) extracts training voice features, which are currently used, to constructing an acoustic mode based on the Hidden Markov. An acoustic model initialization setting unit(202) determines the initial value of a parameter of the acoustic mode to maximize the log likelihood of the training voice for the predetermined correct answer model. When the training voice is recognized by using the acoustic model having the initial value calculated by the acoustic model initialization setting unit, a correct answer model log likelihood calculating unit(206) calculates the log likelihood as to a training voice correct answer model based on a parameter of the acoustic model.
Abstract translation: 提供了一种基于隐马尔可夫模型构建声学模型的装置及其方法，以构建更可靠的语音识别系统，该系统的识别通过使用最大互信息方案而使用错误的限制条件而得到改进。 声学特征提取单元（200）基于隐马尔可夫提取当前正在使用的训练语音特征来构建声学模式。 声学模型初始化设置单元（202）确定声学模式的参数的初始值，以最大化针对预定的正确答案模型的训练语音的对数似然性。 当通过使用具有由声学模型初始化设定单元计算的初始值的声学模型来识别训练语音时，正确答案模型对数似然计算单元（206）基于训练语音正确答案模型计算关于 声学模型的参数。
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公开(公告)号：KR101359660B1
公开(公告)日：2014-02-07
申请号：KR1020110073883
申请日：2011-07-26
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 헤드업 디스플레이를 위한 증강현실 시스템에 관한 것으로서, 기존의 Display 방식과 달리 운전자의 머리와 눈 위치를 추적하여 운전자에 최적화된 시선 내에 외부 시야와 더불어 주행에 필요한 정보를 증강 현실로 구현하는 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 다중 비전 센서 및 두 개 이상의 스테레오 카메라를 이용하여, 차량의 내외부의 영상정보를 수집하는 센서장치; 차량 외부 객체에 관한 3차원 위치정보를 추출하고, 운전자 눈의 위치정보를 검출하는 상황 인식장치; 및 상기 상황 인식장치를 통해 추출한 객체의 위치정보와 운전자의 눈의 위치정보를 이용하여 운전자 시점에서의 2차원 이미지를 생성하고, 운전자의 위치정보 및 각종 주변상황정보를 2차원 이미지에 투영하여 증강현실을 구현하는 증강현실 구현장치; 를 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020130012629A
公开(公告)日：2013-02-05
申请号：KR1020110073883
申请日：2011-07-26
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06T19/006 , G02B27/0179 , G02B2027/0187 , G06K9/3233 , G06K9/4633 , G06T7/143 , H04N13/204 , H04N13/271
Abstract: PURPOSE: An augmented reality system for a head-up display device is provided to implement intuitive information recognition of a driver by matching a virtual image synthesized from various information with a real view of a front glass part. CONSTITUTION: A sensor unit(100) collects image information of the inside and outside of a vehicle. A situation recognition unit(200) extracts location information of an external object from the image information. The situation recognition unit extracts the location information of an eye of a driver. An AR(Augmented Reality) realization unit(300) generates a two-dimensional image at a driver view point by using the extracted location information and the extracted eye location information. The AR realization unit projects the location information of the driver and various surrounding situation information onto the two-dimensional image. [Reference numerals] (100) Sensor unit; (200) Situation recognition unit; (300) Augmented reality realization unit
Abstract translation: 目的：提供一种用于平视显示装置的增强现实系统，以通过将从各种信息合成的虚拟图像与前玻璃部件的实际视图相匹配来实现对驱动器的直观信息识别。 构成：传感器单元（100）收集车辆内部和外部的图像信息。 情境识别单元（200）从图像信息中提取外部对象的位置信息。 情境识别单元提取驾驶员的眼睛的位置信息。 AR（增强现实））实现单元（300）通过使用提取的位置信息和所提取的眼睛位置信息在驾驶员视点产生二维图像。 AR实现单元将驾驶员的位置信息和各种周围情况信息投影到二维图像上。 （附图标记）（100）传感器单元; （200）状况识别单位; （300）增强现实实现单位
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101276770B1
公开(公告)日：2013-06-20
申请号：KR1020110078637
申请日：2011-08-08
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 사용자 적응형 특이행동 검출 기반의 안전운전보조시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 운전자의 안전운전을 위하여 운전자의 운전패턴과 차량 내외부적인 위험요소들로부터 발생가능한 특이행동을 실시간으로 추적하고 분석함으로써 특이행동 발생여부와 위험도를 추론하여 그에 대처할 수 있는 대응을 출력하여 운전자의 안전운전을 보조하는 사용자 적응형 특이행동 검출기반의 안전운전보조시스템에 관한 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 차량의 내부 및 외부의 특이행동여부를 판단하기 위한 데이터를 검출하고, 운전자의 운전패턴에 따른 데이터를 입력받는 입력부; 상기 입력부로부터 입력받은 데이터 및 차량의 내부 및 외부의 특이행동여부를 판단하기 위한 정상행위 기준값을 저장하는 데이터베이스부; 상기 데이터베이스부에 저장된 기준값을 이용하여, 상기 입력부에서 실시간으로 입력받는 데이터에 대한 특이행동인지여부 및 위험도를 분석하는 토픽분석부; 및 상기 토픽분석부에서 분석된 위험도를 이용하여, 위험도 증감여부에 따라 대응방안을 출력하도록 제어하는 위험도판단대응부; 를 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020130016606A
公开(公告)日：2013-02-18
申请号：KR1020110078637
申请日：2011-08-08
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: A safety driving assistance system is provided to detect an external traffic condition. CONSTITUTION: A safety driving assistance system based on driver adaptive irregular behavior detection comprises an input unit(100), a database unit(200), a topic analysis unit(300), and a risk judgement and action output unit(400). The database unit stores input data and a reference value. [Reference numerals] (100) Input unit; (110) Vehicle internal behavior detecting module; (120) Vehicle external behavior detecting module; (130) Driver adaptive behavior input module; (200) Database unit; (210) Vehicle internal data module; (220) Vehicle external data module; (230) Driver adaptive behavior data module; (300) Topic analysis unit; (310) Partial topic analysis module; (320) Entire topic analysis module; (400) Risk judgment and action output unit; (410) Risk increase and decrease verification module; (420) Action display module
Abstract translation: 目的：提供安全驾驶辅助系统来检测外部交通状况。 构成：基于驾驶员自适应不规则行为检测的安全驾驶辅助系统包括输入单元（100），数据库单元（200），话题分析单元（300）和风险判断和动作输出单元（400）。 数据库单元存储输入数据和参考值。 （附图标记）（100）输入单元; （110）车辆内部行为检测模块; （120）车辆外部行为检测模块; （130）驱动自适应行为输入模块; （200）数据库单元; （210）车辆内部数据模块; （220）车辆外部数据模块; （230）驾驶员适应行为数据模块; （300）主题分析单位; （310）部分话题分析模块; （320）整个主题分析模块; （400）风险判断和行动输出单位; （410）风险增加和减少验证模块; （420）动作显示模块
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公开(公告)号：KR101134615B1
公开(公告)日：2012-04-09
申请号：KR1020100058982
申请日：2010-06-22
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 사용자 단말기로부터 수신된 이미지 파일을 분석 및 관리하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템은 인터페이스부, 이미지 태깅부 및 이미지 관리부를 포함한다. 인터페이스부는 사용자 단말기로부터 이미지 파일 및 수동 태깅 정보를 수신한다. 이미지 태깅부는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 이미지 파일의 이미지 정보 및 파일 헤더 정보를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하며, 수동 태깅 정보에 기초하여 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 이미지 관리부는 이미지 파일, 수동 태깅 정보 및 자동 태깅 정보를 저장하고 관리한다.
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公开(公告)号：KR1020110138850A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：KR1020100058982
申请日：2010-06-22
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06Q50/10 , G06F17/30047 , G06T7/0002 , H04W88/02
Abstract: PURPOSE: A user adaptive image management system and user adaptive image management method are provided to update an image analysis algorithm by acquiring input image information using automatic tagging. CONSTITUTION: An interface unit(110) receives manual tagging information and an image file from a user terminal. An image tagging unit(120) analyzes the image information of the image file using an image analysis algorithm. The image tagging unit analyzes the file header information of the image file. The image tagging unit updates the image analysis algorithm adaptively.
Abstract translation: 目的：提供一种用户自适应图像管理系统和用户自适应图像管理方法，通过使用自动标记获取输入图像信息来更新图像分析算法。 构成：接口单元（110）从用户终端接收手动标签信息和图像文件。 图像标签单元（120）使用图像分析算法分析图像文件的图像信息。 图像标签单元分析图像文件的文件头信息。 图像标签单元自适应地更新图像分析算法。
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公开(公告)号：KR1020090019104A
公开(公告)日：2009-02-25
申请号：KR1020070083282
申请日：2007-08-20
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: An apparatus for constructing an acoustic model on the basis of the Hidden Markov model and a method thereof are provided to construct more reliable a voice recognition system of which recognition is improved by using an erroneous restriction condition while using a maximal mutual information scheme. An acoustic feature extracting unit(200) extracts training voice features, which are currently used, to constructing an acoustic mode based on the Hidden Markov. An acoustic model initialization setting unit(202) determines the initial value of a parameter of the acoustic mode to maximize the log likelihood of the training voice for the predetermined correct answer model. When the training voice is recognized by using the acoustic model having the initial value calculated by the acoustic model initialization setting unit, a correct answer model log likelihood calculating unit(206) calculates the log likelihood as to a training voice correct answer model based on a parameter of the acoustic model.
Abstract translation: 提供一种基于隐马尔可夫模型构建声学模型的装置及其方法，以构建更可靠的语音识别系统，其中使用最大互信息方案时，通过使用错误的限制条件来改进识别。 声学特征提取单元（200）提取当前使用的训练语音特征，以构建基于隐马尔科夫的声学模式。 声学模型初始化设置单元（202）确定声学模式的参数的初始值，以使针对预定正确答案模型的训练声音的对数似然性最大化。 当通过使用具有由声学模型初始化设定单元计算出的初始值的声学模型来识别训练声音时，正确的答案模型对数似然度计算单元（206）基于基于声学模型的训练语音正确答案模型来计算对数似然 声学模型的参数。
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