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公开(公告)号：KR102233255B1
公开(公告)日：2021-03-29
申请号：KR1020180042190A
申请日：2018-04-11
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 인지 진단 모델의 신뢰도를 이용한 학습자 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, Q행렬(문제에 대한 메트릭스)과 R행렬(문제에 대한 응답에 대한 메트릭스)을 통해 학습자의 개념 벡터(α)을 추정하는 인지 진단 모델의 신뢰도를 추정하는 방법에 있어서, 학습자의 개념 벡터(α)이 주어졌을 때, 학습자 응답(X)의 확률P(X|α)을 가정하는 단계; 가정된 학습자의 개념 벡터와 학습자 응답으로부터 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)을 구하는 단계; 상기 학습자의 개념 패턴별 확률 P(α|X)로부터 학습자의 정보 엔트로피(H) 값을 구하는 단계; 및 상기 학습자의 정보 엔트로피 값과 개념의 수를 이용하여 학습자별 개념 이해도 추정 결과의 신뢰도(γ)를 구하는 단계;를 포함한다.
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2.发明专利
公开(公告)号：KR20210032105A
公开(公告)日：2021-03-24
申请号：KR1020190113395A
申请日：2019-09-16
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F16/35 , G06F16/906 , G06F16/93 , G06N3/08
CPC classification number: G06N3/0472 , G06F16/355 , G06F16/906 , G06F16/93 , G06K9/00442 , G06K9/6218 , G06N3/08
Abstract: 랭킹 기반 네트워크 임베딩을 이용하는 클러스터링 방법 및 장치가 개시된다. 클러스터링을 수행하는 방법은 클러스터링 대상 객체들로 네트워크를 구성하는 단계; 상기 클러스터링 대상 객체들의 중요도를 수집하는 단계; 신경망을 이용하여 상기 네트워크를 구성하는 클러스터링 대상 객체들의 이웃 객체들을 표현하는 벡터들의 집합을 출력하기 위한 네트워크 임베딩을 수행하는 단계; 및 상기 클러스터링 대상 객체들 각각에 대한 정보와 상기 벡터들의 집합을 이용하여 상기 클러스터링 대상 객체들에 대한 클러스터링을 수행하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
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公开(公告)号：KR101177820B1
公开(公告)日：2012-08-28
申请号：KR1020080131780
申请日：2008-12-22
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 마커 인식 장치에 관한 것으로, 실감형 교재에 인쇄된 마커에 대해 자세 변환 행렬을 이용하여 자세 추정을 수행함으로써 마커의 부분적인 가림, 그림자, 급격한 조명 변화에서도 마커 인식율을 극대화시킬 수 있다. 또한, 본 발명은 자세 변환 행렬을 구하기 위해 카메라 변환 벡터를 설정할 수 있으며, 마커 자세 추정의 떨림 현상을 감소시킬 수 있으며, 투영오차를 감소시킬 수 있다.
마커 검출, 패턴 인식, 자세 추정, 마커 복원-
公开(公告)号：KR100734849B1
公开(公告)日：2007-07-03
申请号：KR1020050113848
申请日：2005-11-26
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06K9/00221
Abstract: 본 발명에 의한 얼굴 인식 방법은 (a)다수의 학습용 얼굴 영상의 각 얼굴 영상을 소정의 크기로 정규화한 후 상기 정규화된 상기 각 얼굴 영상을 소정 개수의 블록 영상으로 분할하고, 상기 각 블록 영상의 특징 벡터를 추출하는 단계; (b)상기 특징 벡터를 상기 (a)단계에 의해 분할된 다른 각 모든 영상의 특징 벡터들과 비교하여 유사도를 측정하고, 그 유사도에 기반하여 상기 각 얼굴 영상의 유사도 벡터를 생성하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 생성하는 단계; (c) 인증 대상 얼굴 영상을 두 눈의 중심의 기울기를 이용하여 상기 인증 대상 영상을 회전시켜 상기 기울기를 보정하고, 상기 두 눈의 중심거리를 기준으로 상기 인증 대상 얼굴 영상을 클리핑한 후 소정의 크기로 샘플링하여 정규화하고, 상기 정규화된 얼굴 영상을 수평방향과 수직방향 동일한 개수의 블록 영상으로 분할하는 단계; (d)상기 인증 대상 얼굴 영상의 각 블록 영상의 특징 벡터를 추출한 후, 상기 (a)단계에서의 특징 벡터와의 유사도를 구하여 상기 인증 대상 얼굴 영상의 유사도 벡터를 생성하는 단계; 및 (e)상기 인증 대상 얼굴 영상의 유사도 벡터를 상기 SVM 분류기에 입력하여 인증을 수행하는 단계;를 포함하여 본 발명의 목적 및 기술적 과제를 달성한다.
삭제-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100472953B1
公开(公告)日：2005-03-11
申请号：KR1020020069124
申请日：2002-11-08
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06K9/46
Abstract: 본 발명은 카메라로부터 입력된 영상에서 얼굴 영역을 보다 빠르고 정확하게 검출하여 실시간 얼굴 검출을 가능케 하는 SVM을 이용한 얼굴 영역 검출 방법에 관한 것으로서, 카메라로 촬영된 영상에서 명암 정보를 이용하여 눈 쌍 후보를 검출하고, 상기 추출된 두 눈의 중심을 이용하여 기울기 보정 및 얼굴 영역을 정규화 한 후, 상기와 같이 정규화된 얼굴 후보 영역들을 미리 학습시킨 SVM 검증기를 통해 검증하여 가장 확률이 높은 얼굴 후보 영역을 얼굴 영역으로 검출하도록 하는 것이다.
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公开(公告)号：KR102207753B1
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：KR1020180027906
申请日：2018-03-09
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: A63F13/79
Abstract: 본발명은게이머행동시퀀스변화에따른게임업데이트효과분석장치에관한것으로, 게임을게이머단말에제공하고, 게이머의행동정보를저장하는게임운영서버로부터게이머의행동정보를수집하는게이머행동정보수집부; 게이머행동정보수집부를통해수집된게이머의행동정보로부터게이머의행동순서를검출하는게이머행동정보시퀀스인식부; 및게임서비스의업데이트를기준으로, 게이머행동정보시퀀스인식부를통해검출한게이머의행동순서를비교하여게임서비스의업데이트에대한게이머의행동결과를분석하는업데이트결과분석부를포함한다.
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公开(公告)号：KR100882864B1
公开(公告)日：2009-02-10
申请号：KR1020070120759
申请日：2007-11-26
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30067
Abstract: A system and a method for searching massive data at high speed in a digital forensic system are provided to correctly and quickly search a desired keyword and regular expression through bitwise search, and improve search reliability and speed by rearranging clusters of each file in a massive disk image and converting formatted files into a text file. An image storing module(300) stores a disk image of a disk to be searched. An analysis module(200) analyzes a cluster storing files in the disk by analyzing the disk image received from the image storing module. A high speed search module(100) outputs a search result by searching a keyword from the disk image received from the image storing module.
Abstract translation: 提供了一种在数字法医系统中高速搜索海量数据的系统和方法，通过按位搜索正确，快速地搜索所需关键词和正则表达式，并通过重新排列大量磁盘中的每个文件的集群来提高搜索的可靠性和速度 将格式化的文件转换为文本文件。 图像存储模块（300）存储要搜索的盘的盘图像。 分析模块（200）通过分析从图像存储模块接收的盘图像来分析存储盘中的文件的集群。 高速搜索模块（100）通过从从图像存储模块接收的盘图像中搜索关键词来输出搜索结果。
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公开(公告)号：KR1020070055653A
公开(公告)日：2007-05-31
申请号：KR1020050113848
申请日：2005-11-26
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06K9/00221
Abstract: 본 발명에 의한 얼굴 인식 방법 및 그 장치는 분할된 얼굴 영상의 유사도를 기초로 기계학습을 통하여 SVM 분류기를 생성하는 단계; 인증하고자 하는 얼굴 영상을 두 눈의 중심을 이용하여 소정의 크기로 정규화한 후 수평과 수직 방향으로 각각 적어도 하나 이상의 영상으로 분할하는 단계; 상기 분할된 영상에서 소정의 특징벡터를 추출한 후 등록된 특징벡터와의 유사도에 근거한 유사도 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 유사도 벡터를 상기 SVM 분류기에 입력하여 인증을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 얼굴 영역을 수평 방향과 수직 방향으로 나누어 특징을 추출하기 때문에 메모리의 사용량과 계산 복잡도를 줄일 수 있으며, 얼굴의 전역적인 특성뿐만 아니라, 구성 요소의 특징까지도 잘 표현할 수 있어 보다 정확한 얼굴 인식이 가능하다.
얼굴 인식, PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis), SVM(Support Vector Machine)-
公开(公告)号：KR102233255B1
公开(公告)日：2021-03-29
申请号：KR1020180042190
申请日：2018-04-11
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본발명은인지진단모델의신뢰도를이용한학습자진단장치및 방법에관한것으로, Q행렬(문제에대한메트릭스)과 R행렬(문제에대한응답에대한메트릭스)을통해학습자의개념벡터(α)을추정하는인지진단모델의신뢰도를추정하는방법에있어서, 학습자의개념벡터(α)이주어졌을때, 학습자응답(X)의확률P(X|α)을가정하는단계; 가정된학습자의개념벡터와학습자응답으로부터학습자의개념패턴별확률 P(α|X)을구하는단계; 상기학습자의개념패턴별확률 P(α|X)로부터학습자의정보엔트로피(H) 값을구하는단계; 및상기학습자의정보엔트로피값과개념의수를이용하여학습자별개념이해도추정결과의신뢰도(γ)를구하는단계;를포함한다.
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