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    보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 방법 및 시스템
    1.
    发明申请
    보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 방법 및 시스템 审中-公开
    使用VORONOI图发现最近邻近的方法和系统

    公开(公告)号：WO2011162423A1

    公开(公告)日：2011-12-29

    申请号：PCT/KR2010/004033

    申请日：2010-06-22

    Applicant: 전북대학교산학협력단 ,  장재우 ,  엄정호

    Inventor： 장재우 ,  엄정호

    IPC: G01C21/34 ,  G01C21/26 ,  G08G1/0968 ,  G06F17/30 ,  G06F19/00

    CPC classification number: G01C21/3679 ,  G06F17/10

    Abstract: 사용자로부터 요청된 질의지점을 포함하는 질의영역을 설정하는 설정부, 보로노이 다이어그램을 적용한 보로노이 셀 중에서 상기 질의영역에 포함되는 제1 이웃 보로노이 셀을 식별하고, 상기 식별된 제1 이웃 보로노이 셀을 이용하여 POI 후보 집합을 탐색하는 탐색부, 및 상기 탐색된 POI 후보 집합을 상기 사용자에게 제공하는 제공부를 포함하는 보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 시스템을 제공한다.

    Abstract translation: 提供了一种使用Voronoi图找到最近邻居的系统，包括：设置单元，设置包括用户请求的查询点的查询区域; 从Voronoi小区识别已经应用了Voronoi图的勘探单元，包括在查询区域中的第一个相邻Voronoi单元，并且使用所识别的第一相邻Voronoi单元探索一组POI候选; 以及提供单元，其向用户提供所探索的POI候选集。

    Ｄｕａｌ Ｍｉｎ-ＬＳＨ 기법의 고차원 특징 벡터 데이터의 색인 및 검색 방법
    4.
    发明公开
    Ｄｕａｌ Ｍｉｎ-ＬＳＨ 기법의 고차원 특징 벡터 데이터의 색인 및 검색 방법 无效
    用于索引和搜索双MINI LSH算法的高维特征向量数据的方法

    公开(公告)号：KR1020110066705A

    公开(公告)日：2011-06-17

    申请号：KR1020090123461

    申请日：2009-12-11

    Applicant: 한국전자통신연구원 ,  전북대학교산학협력단

    Inventor： 최현화 ,  김영창 ,  이미영 ,  엄정호 ,  장재우

    IPC: G06F17/40 ,  G06F17/30

    CPC classification number: G06F17/30784 ,  G06F17/3033 ,  G06F17/30592

    Abstract: PURPOSE: An index and a searching method of high dimensional feature vector data of a Dual Min-LSH algorithm is provided to guarantee QoS to a user by keeping the accuracy over a determined level and reducing the search time. CONSTITUTION: A hash table comprises a Low hash table(226) and a High hash table(228). The Low hash table calculates and stores a MinHash value of higher ordered data on the basis of permutations of arbitrary numbers. The High hash table calculates and stores the MinHash value of higher ordered data on the basis of more permutations including the permutations of the Low hash table for data within a bucket exceeding the number of entries of a threshold in the Low hash table.

    Abstract translation: 目的：提供双Min-LSH算法的高维特征向量数据的索引和搜索方法，以通过将精度保持在确定的水平并减少搜索时间来保证用户的QoS。 构成：散列表包括低散列表（226）和高散列表（228）。 低散列表基于任意数字的排列来计算并存储较高数据的MinHash值。 高散列表基于更多排列来计算和存储较高排序数据的MinHash值，其中包括对于桶内的数据的低散列表的排列超过低散列表中阈值的条目数。

    고차원 데이터의 색인/검색 시스템 및 그 방법
    6.
    发明公开
    고차원 데이터의 색인/검색 시스템 및 그 방법 失效
    索引/检索高维数据的系统和方法

    公开(公告)号：KR1020100072855A

    公开(公告)日：2010-07-01

    申请号：KR1020080131384

    申请日：2008-12-22

    Applicant: 한국전자통신연구원 ,  전북대학교산학협력단

    Inventor： 이훈순 ,  이미영 ,  엄정호 ,  장재우

    IPC: G06F17/30 ,  G06F17/00

    CPC classification number: G06F17/3002 ,  G06F17/10 ,  G06F17/3033

    Abstract: PURPOSE: An index/search system of higher-order data and a method thereof are provided to divide higher-order data into section unit and express the data with a signature, thereby obtaining clustering effect. CONSTITUTION: A hashing operation module(220) obtains a cell. One feature vector extracted from highly dimensional data belongs to the cell. The hashing operation module generates signature for display of the cell. The hashing operation module drives hashing structure. In the hashing structure, the signature is divided in dimensional unit into different. The divided signature is stored in a plurality of indexes. A storage unit(240) stores an algorithm for inserting and searching higher-order data.

    Abstract translation: 目的：提供高阶数据的索引/搜索系统及其方法，将高阶数据划分为单元，并用签名表示数据，从而获得聚类效果。 构成：散列运算模块（220）获取单元。 从高维数据中提取的一个特征向量属于该单元。 哈希操作模块生成签名以显示单元。 散列运算模块驱动散列结构。 在哈希结构中，签名被划分成不同的维度单位。 划分的签名存储在多个索引中。 存储单元（240）存储用于插入和搜索高阶数据的算法。

    하이브리드 협업적 여과 방법을 이용한 코사인 유사도 기반 전문가 추천 장치 및 방법
    8.
    发明公开
    하이브리드 협업적 여과 방법을 이용한 코사인 유사도 기반 전문가 추천 장치 및 방법 有权
    使用混合协同过滤的基于相似性的专家推荐技术

    公开(公告)号：KR1020130134046A

    公开(公告)日：2013-12-10

    申请号：KR1020120057282

    申请日：2012-05-30

    Applicant: 전북대학교산학협력단 ,  (주)유엠텍

    Inventor： 신영성 ,  오병석 ,  오영만 ,  김형일 ,  박여삼 ,  장재우

    IPC: G06F19/00 ,  G06F17/10 ,  G06Q50/30

    CPC classification number: G06Q50/30 ,  G06F17/10

    Abstract: A cosine similarity based expert recommendation method using a hybrid collaborative filtering technique which calculates the similarity between an expert's attributes (i.e. specialties and field of interest) and the experts and recommends those experts related to a user is disclosed. A high-precision image matching device and a method thereof using skin markers and inbody feature points, as an example, is capable of performing an expert recommendation process based on a score estimation method when the volume of data stored in an expert database is insufficient, improving the quality of recommendation by applying weight based on the activities (i.e. papers, career, etc.) of an expert in order to determine the expert's expertise, and allowing an SNS user to communicate and work with others regarding his/her field of interest by getting a recommendation about the experts regarding his/her field of interest. [Reference numerals] (AA) User information;(BB) Recommendation score table;(CC) Score estimation table;(DD) Ranking;(EE) Verification;(FF) Expert recommendation

    Abstract translation: 使用混合协同过滤技术的余弦相似性专家推荐方法，该技术计算专家的属性（即专业和感兴趣的领域）与专家之间的相似性，并推荐与用户相关的那些专家。 作为示例，高精度图像匹配装置及其使用皮肤标记和特征点的方法能够在存储在专家数据库中的数据量不足时基于分数估计方法执行专家推荐过程， 通过根据专家的活动（即论文，职业等）应用体重来提高推荐质量，以确定专家的专业知识，并允许SNS用户与他/她的兴趣领域进行沟通和合作 通过获得关于他/她的兴趣领域的专家的建议。 （参考号）（AA）用户信息;（BB）推荐分数表;（CC）分数估计表;（DD）排名;（EE）验证;（FF）

    보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 방법 및 시스템
    9.
    发明授权
    보로노이 다이어그램을 이용한 최근접점 탐색 방법 및 시스템 失效
    使用VBORONOI图来搜索最近邻域的方法和系统

    公开(公告)号：KR101097656B1

    公开(公告)日：2011-12-22

    申请号：KR1020090053502

    申请日：2009-06-16

    Applicant: 전북대학교산학협력단

    Inventor： 장재우 ,  엄정호

    IPC: G01C21/34 ,  G08G1/0968

    CPC classification number: G06K9/6276

    Abstract: 사용자로부터요청된질의지점을포함하는질의영역을설정하는설정부, 보로노이다이어그램을적용한보로노이셀 중에서상기질의영역에포함되는제1 이웃보로노이셀을식별하고, 상기식별된제1 이웃보로노이셀을이용하여 POI 후보집합을탐색하는탐색부, 및상기탐색된 POI 후보집합을상기사용자에게제공하는제공부를포함하는보로노이다이어그램을이용한최근접점탐색시스템을제공한다.

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