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임베디드 환경에서 메모리 사용량 최소화 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2019001141
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 발명의 일 실시예에 따른 임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법은, 임베디드 기기가, l1개의 데이터를 포함하는 제1 스몰 세그먼트의 크기 l1부터 ln개의 데이터를 포함하는 제n 스몰 세그먼트의 크기 ln까지 N개의 스몰 세그먼트의 크기를 저장하는 단계; 상기 임베디드 기기가, 상기 제1 스몰 세그먼트의 평균 μ1부터 상기 제n 스몰 세그먼트의 평균 μn까지 N개의 스몰 세그먼트의 평균을 저장하는 단계; 및 상기 임베디드 기기가, 상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기 및 평균을 이용하여, 상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트를 포함하는 라지 세그먼트의 평균(M)을 구하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 13/16 (2006.01.01) G06F 9/50 (2018.01.01)
CPC G06F 13/1673(2013.01) G06F 13/1673(2013.01)
출원번호/일자 1020170102358 (2017.08.11)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0017466 (2019.02.20) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.11)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조위덕 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 최선탁 대한민국 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 경기도 수원시 영통구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.08.11 수리 (Accepted) 1-1-2017-0777486-67
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0820460-61
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.01.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0111441-51
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.01.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0111440-16
5 등록결정서
Decision to grant
2019.04.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0285287-42
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번호 청구항
1 1
임베디드 기기가, l1개의 데이터를 포함하는 제1 스몰 세그먼트의 크기 l1부터 ln개의 데이터를 포함하는 제n 스몰 세그먼트의 크기 ln까지 N개의 스몰 세그먼트의 크기를 저장하는 단계;상기 임베디드 기기가, 상기 제1 스몰 세그먼트의 평균 μ1부터 상기 제n 스몰 세그먼트의 평균 μn까지 N개의 스몰 세그먼트의 평균을 저장하는 단계; 및상기 임베디드 기기가, 상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기 및 평균을 이용하여, 상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트를 포함하는 라지 세그먼트의 평균(M)을 구하는 단계를 포함하되, 상기 임베디드 기기가 상기 라지 세그먼트의 특정 통계를 연산하기 위한 메모리 사용량(|O*|)은, 스몰 세그먼트의 통계 정보의 수와 통계 정보 생성을 위한 버퍼의 수를 곱한 값에 스몰 세그먼트의 크기만큼 데이터를 저장할 버퍼 수를 더하고 이 값에 센서가 측정한 각각의 데이터의 크기와 센서의 차원의 수를 곱하여 구하는 것을 특징으로 하는 임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
2 2
제1항에 있어서,다음의 수학식 9를 이용하여 상기 라지 세그먼트의 평균(M)을 구하는 것인,[수학식 9]임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기가 모두 l로 동일한 경우 다음의 수학식 10을 이용하여 상기 라지 세그먼트의 평균(M)을 구하는 것인,[수학식 10]임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 임베디드 기기가, 상기 제1 스몰 세그먼트의 분산 v1부터 상기 제n 스몰 세그먼트의 분산 vn까지 N개의 스몰 세그먼트의 분산을 저장하는 단계; 및상기 임베디드 기기가, 상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기, 평균 및 분산을 이용하여, 상기 라지 세그먼트의 분산(V)을 구하는 단계를 더 포함하는,임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
5 5
제4항에 있어서,다음의 수학식 17을 이용하여 상기 라지 세그먼트의 분산(V)을 구하는 것인,[수학식 17]임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기가 모두 l로 동일한 경우 다음의 수학식 18을 이용하여 상기 라지 세그먼트의 분산(V)을 구하는 것인,[수학식 18]임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 임베디드 기기가, 상기 라지 세그먼트의 특정 통계를 연산하기 위한 메모리 사용량(|O*|)은 다음의 수학식 21에 의하는 것인[수학식 21]여기서, nb는 데이터의 크기이고,nd는 센서가 측정하는 데이터의 종류이고,nc는 통계의 종류에 따라 필요한 버퍼의 수이고,fs는 센서의 데이터 측정 주기이고,tmin은 스몰 세그먼트의 크기이고,tmax는 라지 세그먼트의 크기인,임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 센서의 데이터 측정 주기(fs)는 다음의 수학식 22를 만족하는 것인,[수학식 22]임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 통계가 최대값(Maxima), 최소값(Minima) 중에서 어느 하나인 경우에는 상기 nc의 값은 1인,임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 통계가 평균(Mean), 제곱평균제곱근(RMS), 멱평균(Power Mean) 중에서 어느 하나인 경우에는 상기 nc의 값은 2인,임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
11 11
제7항에 있어서,상기 통계가 분산(Variance), 표준편차(Standard Deviation) 중에서 어느 하나인 경우에는 상기 nc의 값은 3인,임베디드 환경의 메모리 사용량 최소화 방법
12 12
l1개의 데이터를 포함하는 제1 스몰 세그먼트의 크기 l1부터 ln개의 데이터를 포함하는 제n 스몰 세그먼트의 크기 ln까지 N개의 스몰 세그먼트의 크기를 저장하는 스몰 세그먼트 크기 저장부;상기 제1 스몰 세그먼트의 평균 μ1부터 상기 제n 스몰 세그먼트의 평균 μn까지 N개의 스몰 세그먼트의 평균을 저장하는 스몰 세그먼트 평균 저장부; 및상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기 및 평균을 이용하여, 상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트를 포함하는 라지 세그먼트의 평균(M)을 구하는 라지 세그먼트 평균 연산부를 포함하되, 상기 라지 세그먼트의 특정 통계를 연산하기 위한 메모리 사용량(|O*|)은, 스몰 세그먼트의 통계 정보의 수와 통계 정보 생성을 위한 버퍼의 수를 곱한 값에 스몰 세그먼트의 크기만큼 데이터를 저장할 버퍼 수를 더하고 이 값에 센서가 측정한 각각의 데이터의 크기와 센서의 차원의 수를 곱하여 구하는 것을 특징으로 하는 임베디드 기기
13 13
제12항에 있어서,상기 제1 스몰 세그먼트의 분산 v1부터 상기 제n 스몰 세그먼트의 분산 vn까지 N개의 스몰 세그먼트의 분산을 저장하는 스몰 세그먼트 분산 저장부; 및상기 제1 스몰 세그먼트 내지 상기 제n 스몰 세그먼트의 크기, 평균 및 분산을 이용하여, 상기 라지 세그먼트의 분산(V)을 구하는 라지 세그먼트 분산 연산부를 더 포함하는,임베디드 기기
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 아주대학교 산학협력단 2016년 연구성과사업화지원 기술업그레이드 R&D 모바일 IoT 디바이스를 이용한 활동/수면/식사 자동 행위인식과 전주기활동패턴 모델링 기술 개발