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엔트로피를 이용한 시퀀셜 데이터 프레임의 클러스터링 및 특징프레임의 결정 알고리즘을 저장하기 위한 저장매체

  • 기술번호 : KST2014040725
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 연속적인 데이터 프레임의 클러스터링 알고리즘을 저장하기 위한 저장매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 엔트로피를 사용하여 연속적인 데이터 프레임을 클러스터링하는 동시에 주요 특징프레임을 결정하는 알고리즘에 관한 것이다. 본 발명이 제안하는 방법은 범용적인 알고리즘의 일종으로 시퀀셜 데이터를 처리대상으로 하는 다양한 분야에 적용할 수 있다. 예를 들어, 패턴 인식 시스템, 제어 시스템, 데이터 수집 및 가공 시스템이 여기에 포함된다. 이러한 시스템에서는 데이터 속에 포함된 특징점을 찾아내어 특별하게 처리하거나 데이터를 클러스터링하여 효율적으로 관리할 필요가 있다. 이러한 시스템에 있어서 본 발명의 알고리즘은 매우 효과적인 해법을 제공할 수 있다. 본 발명의 알고리즘은 연속하는 데이터 프레임들 각각으로부터 복수의 특징값들을 추출하는 단계; 이웃하는 상기 데이터 프레임들간 상기 특징값들의 변화율을 산출하는 단계; 상기 데이터 프레임 각각에 대해 상기 특징값들의 변화율 총합 대비 상기 특징값 변화율의 정규화 값을 상기 특징값 변화율의 확률로 하여 상기 특징값 변화율이 갖는 엔트로피를 산출하는 단계; 및 산출된 엔트로피 값들에 기초하여 상기 데이터 프레임들 중 특징프레임을 선택하는 단계를 포함하여 구성된다. 본 발명은 다차원의 특징 데이터를 포함하고, 시간적 순서를 갖는 데이터 시퀀스를 대상으로 하므로, 그 적용 가능 범위가 광범위하고 데이터 처리와 관리의 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 클러스터링, 특징점, saliency detection
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06T 7/40 (2017.01.01)
CPC G06T 7/38(2013.01) G06T 7/38(2013.01) G06T 7/38(2013.01)
출원번호/일자 1020090109700 (2009.11.13)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1069238-0000 (2011.09.26)
공개번호/일자 10-2011-0052946 (2011.05.19) 문서열기
공고번호/일자 (20111004) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.11.13)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서일홍 대한민국 서울특별시 강남구
2 장국현 중국 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박동민 대한민국 서울특별시 종로구 새문안로*길 **, 도렴빌딩 ***호 (도렴동)(특허법인남촌)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2009-0698498-52
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2010.08.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.09.14 수리 (Accepted) 9-1-2010-0059530-38
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.01.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0050273-72
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2011-0222793-90
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2011-0309051-04
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2011-0388200-96
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.05.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0388188-24
9 등록결정서
Decision to grant		 2011.09.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0526434-13
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2014-5068294-39
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.16 수리 (Accepted) 4-1-2015-5022074-70
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
저장매체에 있어서, 연속하는 프레임 단위의 이미지 데이터인 데이터 프레임들 각각으로부터 상기 이미지 데이터와 관련된 복수의 특징들을 수치화한 복수의 특징값들을 추출하는 단계; 연속하는 상기 데이터 프레임들간 특징값들의 변화량을, 앞선 상기 데이터 프레임의 상기 특징값으로 나누어 특징값 변화율을 산출하는 단계; 상기 데이터 프레임의 상기 특징값 변화율을 당해 데이터 프레임의 특징값 변화율의 총합으로 나누어 정규화 값을 산출하고, 상기 정규화 값을 상기 특징값 변화율의 확률로 정의함으로써 상기 정규화 값에 기초하여 상기 특징값 변화율이 갖는 엔트로피를 산출하는 단계; 및 산출된 엔트로피 값들에 기초하여 상기 데이터 프레임들 중 적어도 하나를 특징 프레임으로 선택하는 단계; 및 상기 특징 프레임을 기초로 상기 데이터 프레임들을 분류하는 단계를 포함하는 시퀀셜 데이터 프레임의 분류 방법을 저장하기 위한 저장 매체
2 2
제1항에 있어서, 상기 엔트로피는 제프리 다이버전스(Jeffery divergence)에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 저장매체
3 3
제1항에 있어서, 상기 특징프레임을 선택하는 단계는, 상기 데이터 프레임들의 연속성에 대응하는 상기 엔트로피 값들의 변화율의 크기에 따라 상기 특징프레임을 선택하는 단계인 것을 특징으로 하는 저장매체
4 4
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 시퀀셜 데이터 프레임 분류 방법은 상기 특징프레임을 경계로 하여 상기 데이터 프레임들을 분류하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 저장매체
5 5
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 특징들은 색상 정보 및 직선 방향성분을 포함한 무늬 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 저장매체
6 6
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 특징값들을 추출하는 단계는 상기 복수의 특징값들을 정규화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저장매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.