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1.发明专利
公开(公告)号：KR102234850B1
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：KR1020190163590A
申请日：2019-12-10
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06N5/02 , G06F16/901
CPC classification number: G06N5/02 , G06F16/9024
Abstract: 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법은 지식 그래프에 포함된 복수의 노드페어에 대하여, 노드페어를 구성하는 소스노드와 타겟노드 간의 관계를 나타내는 복수의 경로에 관한 정보인 경로정보를 추출하는 단계; 상기 경로정보에 기초하여, 상기 복수의 경로 각각에 대응되는 트레이닝 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 트레이닝 데이터를 이용하여 릴레이션 네트워크 모델을 학습시키는 단계를 포함한다.
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2.发明专利
公开(公告)号：KR102223382B1
公开(公告)日：2021-03-08
申请号：KR1020190146102A
申请日：2019-11-14
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06N5/02 , G06F16/9024 , G06N3/08
Abstract: 다중타입 엔티티에 기반한 지식 보완 방법을 개시한다. 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 다중타입 엔티티에 기반한 지식 보완 방법은 지식 그래프에 포함된 2개의 엔티티를 연결하는 복수의 경로 각각에 대하여, 개별 경로에 포함된 복수의 엔티티에 관한 정보인 엔티티정보와 상기 복수의 엔티티 중 2개의 관계에 관한 정보인 관계정보를 추출하는 단계; 상기 엔티티정보, 상기 관계정보, 상기 복수의 엔티티 각각에 대응되는 적어도 하나의 엔티티타입에 관한 정보인 타입정보 및 소정의 임베딩 크기에 기초하여, 상기 복수의 경로 각각에 대응되는 경로벡터를 생성하는 단계; CNN(Convolutional Neural Network)과 Bi-LSTM(Bidirectional Long A Short-Term Memory)을 이용하여, 상기 경로벡터로부터 인코딩된 경로벡터를 산출하는 단계; 및 상기 복수의 경로 및 상기 복수의 인코딩된 경로벡터를 이용하여 상기 2개의 엔티티 간의 관계를 예측하도록 학습된 관계모델을 이용하여, 상기 2개의 엔티티 간에 소정의 목표 관계가 유효한지 판단하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2022108206A1
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：PCT/KR2021/015999
申请日：2021-11-05
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 설명 가능한 지식그래프 완성 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 주어, 술어 및 목적어를 포함하는 쿼리 트리플에서, 상기 주어와 목적어를 연결할 수 있는 복수의 관계 경로를 추출하고, 상기 추출된 복수의 관계 경로를 이용하여 복수의 설명 가능한 세그먼트를 생성하고, CNN 및 LSTM을 결합한 신경망 모델을 이용하여 상기 생성된 복수의 설명 가능한 세그먼트 각각에 대한 임베딩 벡터를 추출하고, 어텐션 메커니즘을 이용하여 상기 임베딩 벡터로 표현되는 복수의 설명 가능한 세그먼트와 상기 쿼리 트리플에 포함된 쿼리 술어와의 의미적 유사성을 비교하고, 상기 의미적 유사성 비교를 통해 상기 복수의 설명 가능한 세그먼트 중 상기 쿼리 트리플에 대한 링크 예측에 중요도가 높은 세그먼트를 결정하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 설명 가능한 지식그래프 완성 장치가 제공된다.
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公开(公告)号：WO2021172673A1
公开(公告)日：2021-09-02
申请号：PCT/KR2020/010594
申请日：2020-08-11
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 LSTM 기반 미래 위협 요소 예측 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 복수의 스텝을 갖는 드론의 제1 주행 경로를 설정하고, LSTM(Long Short Term Memory) 모델에 상기 제1 주행 경로에 포함되는 현재 스텝 이전의 과거 스텝에서의 특징 벡터를 입력하여 미래 스텝에서 위협 개체에 의한 영향을 판단하고, 상기 특징 벡터는, 상기 위협 개체로부터 위협 개체 신호 수신 방향 및 위협 개체 신호 타입에 관한 정보를 포함하고, 상기 미래 스텝에서 상기 위협 개체에 의한 영향에 고려하여 상기 제1 주행 경로를 제2 주행 경로로 재설정하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 미래 위협 요소 예측 장치가 제공된다.
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5.发明申请
公开(公告)号：WO2014107013A1
公开(公告)日：2014-07-10
申请号：PCT/KR2013/012381
申请日：2013-12-30
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 사용자의 이동행위를 구분하는 모바일 장치, 사용자의 이동행위 구분방법 및 이를 위한 계층적 트리 모델 생성방법에 관한 것이다. 특히, 모바일 장치는 가속도 센서; 사용자의 특정 이동행위에 따라 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수집하는 버퍼; 버퍼에 수집된 가속도 데이터를 기초로 사용자의 특정 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하는 추출부; 및 추출부에서 추출한 특징 요소를 미리 구성된 계층적 트리 모델에 입력하여 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하는 이동행위 판단부를 포함하고, 계층적 트리 모델은 각 이동행위마다 추출된 특징 요소를 기초로 미리 구성되고, 각 이동행위에 대한 특징 요소는, 각 이동행위 별로 구분하여 수집된 가속도 데이터를 미리 설정된 시간 단위로 분리하여 구성된 제 1 프레임 그룹과, 각 이동행위 별로 구분하여 수집된 가속도 데이터를 상기 미리 설정된 시간 단위와 다른 시간 단위로 분리하여 일부 가속도 데이터가 제 1 프레임 그룹과 오버랩 되도록 구성된 제 2 프레임 그룹을 기초로 추출된 것이다.
Abstract translation: 本发明涉及用于区分用户移动的移动设备及其方法，以及用于生成用于其的分层树模型的方法。 特别地，移动设备包括：加速度传感器; 缓冲器，用于根据用户的特定运动收集从加速度传感器输出的加速度数据; 提取单元，用于基于由缓冲器收集的加速度数据提取用户的特定移动的特征元素; 以及移动判断单元，用于通过将由提取单元提取的特征元素输入到预先构造的分层树模型中来确定用户的具体运动属于哪个类别，其中，基于提取的特征元素预先构建分层树模型 基于通过将针对每个移动收集的加速度数据除以预定时间单位形成的第一帧组和通过将针对每个运动收集的加速度数据除以另一个而形成的第二帧组来提取每个运动和每个运动的特征元素 时间单位与预定时间单位不同，以使加速数据的一部分与第一帧组重叠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2022107989A1
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：PCT/KR2020/018966
申请日：2020-12-23
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/205 , G06N5/04 , G06N5/02
Abstract: 본 발명은 질의문과 지식 그래프 관계 학습을 이용한 지식 완성 방법 및 장치을 개시한다. 본 발명에 따르면, 입력된 질의문에 상응하는 질의문 임베딩 값을 출력하는 질의문 임베딩 모듈, 상기 입력된 질의문에서 토픽을 추출하는 토픽 추출 모듈, 상기 지식 그래프에 포함된 복수의 술어, 주어 및 목적어들에 대한 임베딩 값을 출력하는 지식 그래프 임베딩 모듈, 상기 질의문 임베딩 값과 상기 복수의 술어 각각의 임베딩 값의 유사도를 계산하여 질의문과 가장 유사한 술어를 결정하는 유사도 계산 모듈, 상기 질의문 임베딩 값과 상기 가장 유사한 술어의 임베딩 값을 연결하는 임베딩 연결 모듈 및 상기 추출된 토픽, 상기 질의문 임베딩 값과 상기 가장 유사한 술어의 임베딩 값을 연결한 임베딩 값 및 상기 지식 그래프의 주어 및 목적어들을 이용하여 새로운 트리플을 추론하는 스코어링 모듈을 포함하는 질의문과 지식 그래프 관계 학습을 이용한 지식 완성 장치가 제공된다.
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公开(公告)号：WO2021096009A1
公开(公告)日：2021-05-20
申请号：PCT/KR2020/006239
申请日：2020-05-12
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06N5/02 , G06F16/901
Abstract: 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법은 지식 그래프에 포함된 복수의 노드페어에 대하여, 노드페어를 구성하는 소스노드와 타겟노드 간의 관계를 나타내는 복수의 경로에 관한 정보인 경로정보를 추출하는 단계; 상기 경로정보에 기초하여, 상기 복수의 경로 각각에 대응되는 트레이닝 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 트레이닝 데이터를 이용하여 릴레이션 네트워크 모델을 학습시키는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2022103081A1
公开(公告)日：2022-05-19
申请号：PCT/KR2021/015998
申请日：2021-11-05
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 사용자 의도 추론을 위한 뉴럴 심볼릭 기반 규칙 생성 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 사용자의 생활 환경으로부터 행동 및 자세를 포함하는 지각 정보를 수집하고, 상기 수집된 지각 정보를 사용자의 의도 및 지각 정보의 관계에 대하여 정의된 온톨로지를 이용하여 트리플 데이터로 변환하고, 상기 변환된 트리플 데이터의 엔티티와 릴레이션에 관한 벡터를 다차원 공간에 임베딩하고, 사용자의 의도를 표현하는 목표 트리플이 입력되는 경우, Neural Theorem Prover (NTP)의 AND, OR, Unify 및 Aggregation 모듈을 통해 미리 설정된 규칙 템플릿의 파라미터를 업데이트하고, 상기 파라미터의 업데이트를 통해 상기 목표 트리플의 특징을 나타내는 하나 이상의 지각 정보를 조건으로 갖는 규칙을 생성하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 포함하는 뉴럴 심볼릭 기반 규칙 생성 장치가 제공된다.
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公开(公告)号：WO2021080073A1
公开(公告)日：2021-04-29
申请号：PCT/KR2019/015624
申请日：2019-11-15
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 고령자 생활 패턴 인지 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 고령자 생활 패턴 인지 시스템은 일정 기간동안 미리 설정된 공간 내에 존재하는 적어도 하나의 사용자의 행위를 순차적으로 수집하여 적어도 하나의 행동 및 자세를 포함하는 지각 정보를 생성하는 지각 정보 수집부, 미리 정의된 온톨로지 및 추론 규칙을 기반으로 지각 정보를 전처리하여 행동 및 자세에 대응하는 의도 플루언트로 변환시키고, 의도 플루언트에 대한 이벤트 연산을 수행하여 현재 시점의 행위 의도를 추론하고, 현재 시점에 추론된 행위 의도가 직전 시점에 추론된 행위 의도와 공존 가능한 복합 행위 의도인지 여부를 판단하여 현재 시점에 추론된 행위 의도를 선택적으로 유지시키는 의도 추론부, 행위 의도를 학습하여 생활 패턴 모델을 생성하는 생활 패턴 학습부, 및 생활 패턴 모델을 화면에 표시하는 생활 패턴 표시부를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2023017930A1
公开(公告)日：2023-02-16
申请号：PCT/KR2022/000299
申请日：2022-01-07
Applicant: 숭실대학교산학협력단 , 명지대학교 산학협력단
IPC: G06F16/36 , G06F16/2453 , G06F16/29 , G06F16/28 , G06F16/242 , G06F17/18
Abstract: 본 발명은 사용자 피드백 기반 행위 의도 추론 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 지각 정보에 상응하는 전제 조건 및 행위 의도에 상응하는 결론으로 구성되는 복수의 사건연산규칙을 구성하고, 복수의 사건연산규칙 중 적어도 일부는 동일한 전제 조건에 대해 복수의 결론으로 구성되는 사건연산규칙을 포함하고, 초기 시점에 상기 복수의 결론 각각은 동일한 확률값을 가지며, 사용자의 생활환경으로부터 행동, 자세, 물체 및 음향 중 적어도 하나를 포함하는 지각 정보를 시간에 따라 순차적으로 수집하고, 제1 시점에 수집된 지각 정보를 통해 추론되는 행위 의도가 복수인 경우, 복수의 행위 의도 각각의 확률분포에 따라 복수의 행위 의도 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 행위 의도에 대해 사용자로부터 수신된 피드백을 기반으로 상기 복수의 행위 의도 각각의 확률값을 조절하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 포함하는 행위 의도 추론 장치가 제공된다.
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