Abstract:
본 명세서는 입력된 의료 영상에서 추출된 픽쳐에 대해 정상인데 비정상으로 판단할 확률 분포와 비정상인데 정상으로 판단할 확률 분포에 대해 서로 다른 가중치를 부여한 가중손실함수를 사용한, 학습된 딥 러닝 모델을 이용하여 입력된 의료 영상에 포함된 조직에 대해 질병의 정상 및 비정상 중 하나로 분류하는 딥 러닝 모델을 활용한 영상 진단 장치 및 그 방법을 개시한다.
Abstract:
도메인 온톨로지 구축 방법이 개시된다. 개발 대상 제품 구조에 기초하여 클래스들과 클래스들 간의 속성들을 포함하는 온톨로지 정의를 생성한다. 온톨로지 정의에 기초하여 클래스 개체들 및 클래스 개체들 간의 속성 개체들, 즉 관계들을 생성한다. 클래스 개체들 각각의 동의어를 정의한다.
Abstract:
An apparatus and a method for providing a dynamic customized user interface are disclosed. The apparatus of the present invention includes an output unit which displays a screen; a sensor unit which includes a plurality of sensors to output a plurality of sensing signals; a template setting unit which sets and stores at least one context template; a context determining unit which analyzes the sensing signals, selects a context template corresponding to states of the sensing signals, and transmits a screen setting included in the selected context template; and a control unit which analyzes the screen setting, adjusts the sizes of a dynamic icon arrangement area and a static icon arrangement area, selects at least one icon to be displayed in the dynamic icon arrangement area to correspond to the selected context template, selects icons to be displayed in the static icon arrangement area regardless of the selected context template, configures a screen, and outputs the screen to the output unit.
Abstract:
위젯을 사용한 메모 관리 방법 및 이를 위한 기록 매체를 공개한다. 본 발명은 컴퓨터 시스템이나 모바일 장치의 운영 체제 상에서 위젯 형태로 제공되는 메모 프로그램을 제공하고, 메모 프로그램은 드래그 앤 드롭 방식으로 메모를 생성하거나 링크할 수 있으며, 서로 다른 다양한 종류의 응용 프로그램용 파일 또는 다른 메모와의 링크 기능 및 통합 관리 기능을 제공하여 사용자가 메모 기능을 직관적으로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 각각의 메모에 연관된 응용 프로그램들이 검색없이 즉각적으로 실행될 수 있도록 하여 사용자의 작업 효율을 극대화 시킬 수 있다.
Abstract:
PURPOSE: An e-learning system using a selective reference group and a providing method thereof are provided to inspire a learning motive of people participating in an education by generating social dynamics through collective intelligence. CONSTITUTION: Learning feature information and collective intelligence connection information of users are collected and stored. The users having a requested fixed learning feature standard are extracted from the learning feature information according to each main user. Selective reference groups corresponding to each main user are individually generated. Statistics about the collective intelligence connection information related to the users included in each selective reference group are processed. The processed collective intelligence connection information is transmitted to the main user in each selective reference group.