온톨로지 기반의 상황정보 관리방법
    1.
    发明公开
    온톨로지 기반의 상황정보 관리방법 失效
    基于本体的语境管理方法

    公开(公告)号:KR1020070039785A

    公开(公告)日:2007-04-13

    申请号:KR1020050095067

    申请日:2005-10-10

    CPC classification number: G06F17/30734 G06F17/30327

    Abstract: 본 발명은 온톨로지 기반의 상황정보 관리방법에 관한 것으로, 온톨로지 기반의 상위 및 하위레벨 상황정보를 제1 메모리에 저장하고, 상기 상위레벨 상황정보를 제2 메모리에 저장하는 단계와, 상황인지 어플리케이션의 쿼리를 이용하여 쿼리트리를 구성하는 단계와, 미리 정의된 제약속성을 이용하여 쿼리트리를 재구성하는 단계와, 상기 재구성된 쿼리트리에서 센서에 의한 상황정보 쿼리를 제거하는 단계와, 상기 쿼리트리에 남아있는 쿼리를 상기 제1 메모리에 저장된 상위 및 하위레벨 상황정보를 대상으로 비교 검사한 후, 상기 상황인지 어플리케이션의 실행에 필요한 상황정보를 상기 제2 메모리에 저장하는 단계를 포함함으로써, 상황인지 어플리케이션 동작시간에 발생하는 추론의 속도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
    온톨로지, 상황정보, 추론엔진, 선인출, 센서, 쿼리트리, 상황인지 어플리케이션, 유비쿼터스

    운동경기 비디오에서의 그라운드 그림자 감소방법
    2.
    发明授权
    운동경기 비디오에서의 그라운드 그림자 감소방법 失效
    运动视频中减少地面阴影的方法

    公开(公告)号:KR100871012B1

    公开(公告)日:2008-11-27

    申请号:KR1020070015293

    申请日:2007-02-14

    Abstract: 본 발명은 운동경기 비디오에서의 그라운드 그림자 감소방법에 관한 것으로, 운동경기 비디오의 시청 경험 향상을 위한 그라운드 그림자를 감소하는 방법으로서, 상기 운동경기 비디오의 각 영상 프레임 내에서 RGB 값을 이용하여 그라운드 존재여부를 판단하는 단계와, 상기 그라운드가 존재하는 영상 프레임을 n×n 블록으로 나누어 그라운드 블록 맵을 구축하는 단계와, 상기 구축된 그라운드 블록 맵의 시간적 불연속성을 체크하여 샷 경계를 검출하는 단계와, 상기 검출된 샷 경계에서 원거리 또는 비 원거리 샷을 판정하는 단계와, 상기 원거리 샷으로 판정되면, 해당 영상 프레임 내에 그림자 영역이 존재하는지 판별하는 단계와, 상기 그림자 영역이 존재할 경우, 해당 영상 프레임 내의 YU 값을 이용하여 그림자 영역을 추출하는 단계와, 상기 추출된 그림자 영역 내에서 그림자 성분의 세기에 따라 제1 및 제2 그림자 영역으로 분류하고, 상기 분류된 제1 및 제2 그림자 영역의 강도에 따라 밝기를 조절하여 그림자 성분을 감소시키는 단계를 포함함으로써, 사용자에게 보다 나은 시청 환경을 제공해 줄 수 있는 효과가 있다.
    운동경기, 시청 경험, 그림자, 그라운드 블록 맵

    운동경기 비디오에서의 그라운드 그림자 감소방법
    3.
    发明公开
    운동경기 비디오에서의 그라운드 그림자 감소방법 失效
    运动视频中减少地面阴影的方法

    公开(公告)号:KR1020080075986A

    公开(公告)日:2008-08-20

    申请号:KR1020070015293

    申请日:2007-02-14

    Abstract: A method for reducing shadow on a ground in a sport scene is provided to detect a shadow area in real time and perform shadow reduction with respect to the extracted shadow area, thereby providing a user with more improved viewing environment. It is determined whether a ground is present or not by using an RGB(Red, Green and Blue) value within each image frame of a sport scene(S100). An image frame where the ground is present is divided into n x n blocks to construct a ground block map(S200). By checking temporal block difference of the constructed ground block map, a shot boundary is detected(S300). In the detected short boundary, a long shot or non-long short is determined(S400). If the long shot, it is determined whether a shadow area is present within the image frame(S500). If so, a shadow area is extracted by using a YU value within the image frame(S600). The extracted shadow area is divided into first and second shadow areas according to intensity of a shadow component(S700). After that, a shadow component is reduced by controlling luminance according to strength of the divided first and second shadow areas(S800).

    Abstract translation: 提供一种用于减少运动场景中的地面上的阴影的方法,以实时检测阴影区域,并相对于所提取的阴影区域执行阴影减少,从而为用户提供更多改进的观看环境。 通过使用运动场景的每个图像帧内的RGB(红色,绿色和蓝色)值来确定是否存在地面(S100)。 将地面存在的图像帧划分为n×n个块,构成接地块图(S200)。 通过检查构造的接地块映射的时间块差异,检测到镜头边界(S300)。 在检测到的短边界中,确定长射或非长短(S400)。 如果是长镜头,则确定在图像帧内是否存在阴影区域(S500)。 如果是,则通过使用图像帧内的YU值来提取阴影区域(S600)。 提取的阴影区域根据阴影分量的强度被划分为第一和第二阴影区域(S700)。 之后,通过根据划分的第一和第二阴影区域的强度控制亮度来减少阴影分量(S800)。

    온톨로지 기반의 상황정보 관리방법
    4.
    发明授权
    온톨로지 기반의 상황정보 관리방법 失效
    基于本体的情境信息管理方法

    公开(公告)号:KR100758404B1

    公开(公告)日:2007-09-14

    申请号:KR1020050095067

    申请日:2005-10-10

    Abstract: 본 발명은 온톨로지 기반의 상황정보 관리방법에 관한 것으로, 온톨로지 기반의 상위 및 하위레벨 상황정보를 제1 메모리에 저장하고, 상기 상위레벨 상황정보를 제2 메모리에 저장하는 단계와, 상황인지 어플리케이션의 쿼리를 이용하여 쿼리트리를 구성하는 단계와, 미리 정의된 제약속성을 이용하여 쿼리트리를 재구성하는 단계와, 상기 재구성된 쿼리트리에서 센서에 의한 상황정보 쿼리를 제거하는 단계와, 상기 쿼리트리에 남아있는 쿼리를 상기 제1 메모리에 저장된 상위 및 하위레벨 상황정보를 대상으로 비교 검사한 후, 상기 상황인지 어플리케이션의 실행에 필요한 상황정보를 상기 제2 메모리에 저장하는 단계를 포함함으로써, 상황인지 어플리케이션 동작시간에 발생하는 추론의 속도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
    온톨로지, 상황정보, 추론엔진, 선인출, 센서, 쿼리트리, 상황인지 어플리케이션, 유비쿼터스

    Abstract translation: 本发明涉及一种基于本体的状态信息管理方法,并存储该本体的基础,在所述第一存储器中,并且该应用程序的上和下水平的状态信息,所述步骤和条件,用于存储高级别状态信息发送到第二存储器 使用查询构建查询树;使用预定约束属性重构查询树;由重构的查询树中的传感器移除上下文信息查询; 并且将剩余查询与存储在第一存储器中的较高和较低级别状态信息进行比较,并将执行情境感知应用程序所需的状态信息存储在第二存储器中, 这有一个效果,即在运行时间中发生的推理速度可以得到改善。

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