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소셜 이미지 검색 결과를 위한 감성 기반의 이미지 시각화 방법 및 이를 수행하는 장치들

  • 기술번호 : KST2019027506
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 이미지 시각화 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 이미지 시각화 방법은 쿼리에 응답하여 상기 쿼리에 연관된 복수의 이미지들을 검색하는 단계와, 상기 복수의 이미지들의 감성 벡터에 기초하여 상기 복수의 이미지들을 클러스터링(clustering)함으로써 복수의 클러스터들을 생성하는 단계와, 상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 단계와, 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 중에서 상기 쿼리와 연관성이 높은 적어도 하나의 이미지가 포함된 상기 쿼리를 대표하는 요약 정보를 시각화하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 17/11 (2006.01.01)
CPC G06F 16/583(2013.01) G06F 16/583(2013.01) G06F 16/583(2013.01)
출원번호/일자 1020170093318 (2017.07.24)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1866696-0000 (2018.06.04)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180611) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.07.24)
심사청구항수 22

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김은이 대한민국 서울특별시 노원구
2 고은정 대한민국 경기도 광주시 순암

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.07.24 수리 (Accepted) 1-1-2017-0706994-07
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2017.08.02 수리 (Accepted) 1-1-2017-0747164-23
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2017.08.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2017.08.11 수리 (Accepted) 9-1-2017-0027396-74
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.12.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0897745-15
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2018-0184123-02
7 [출원서 등 보정(보완)]보정서
 2018.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0277707-14
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0277725-25
9 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2018.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0277716-14
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.03.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0277724-80
11 등록결정서
Decision to grant		 2018.05.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0370314-25
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
쿼리에 응답하여 상기 쿼리에 연관된 복수의 이미지들을 검색하는 단계;상기 복수의 이미지들의 감성 벡터에 기초하여 상기 복수의 이미지들을 클러스터링(clustering)함으로써 복수의 클러스터들을 생성하는 단계;상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 단계; 및상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 중에서 상기 쿼리와 연관성이 높은 적어도 하나의 이미지가 포함된 상기 쿼리를 대표하는 요약 정보를 시각화하는 단계를 포함하는 이미지 시각화 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 복수의 클러스터들을 생성하는 단계는,상기 복수의 이미지들 각각에 대한 감성 클래스의 확률값을 추정하는 단계;상기 확률값에 기초하여 상기 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터를 결정하는 단계; 및상기 감성 벡터에 기초하여 상기 복수의 이미지들 중에서 상기 감성 벡터가 유사한 적어도 하나의 이미지를 클러스터링함으로써 상기 복수의 클러스터들을 생성하는 단계를 포함하는 이미지 시각화 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 단계는,상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들을 랭킹화하는 단계; 및상기 랭킹 결과에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 중에서 상위에 랭크된 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 단계를 포함하고,상기 특성값은,커버리지(coverage), 유사성(coherence)및 특수성(distinctiveness) 중에서 적어도 하나인 이미지 시각화 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 복수의 클러스터들을 랭킹화하는 단계는,상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값을 계산하는 단계;상기 특성값에 가중치를 부여하여 상기 복수의 클러스터들 각각의 최종 특성값을 계산하는 단계; 및상기 최종 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 각각의 랭킹을 결정하는 단계를 포함하는 이미지 시각화 방법
5 5
제3항에 있어서,상기 커버리지(coverage)는 하기 수학식을 이용하여 계산되는 이미지 시각화 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 유사성(coherence)은 하기 수학식을 이용하여 계산되는 이미지 시각화 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 특수성(distinctiveness)은 하기 수학식을 이용하여 계산되는 이미지 시각화 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 복수의 클러스터들 각각의 랭킹은 하기 수학식을 이용하여 결정되는 이미지 시각화 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 쿼리를 대표하는 요약 정보를 시각화하는 단계는,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들을 랭킹화하는 단계;상기 랭킹 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 중에서 상위에 랭크된 적어도 하나의 이미지를 상기 쿼리와 연관성이 높은 이미지로 선택하는 단계; 및상기 상위에 랭크된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 상기 요약 정보를 생성하는 단계를 포함하는 이미지 시각화 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들을 랭킹화하는 단계는,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터와 상기 적어도 하나의 클러스터의 대표값에 기초하여 상기 복수의 이미지들 각각의 가우시안 거리를 계산하는 단계;상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터와 K-distance에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각에 연관된 이미지 개수를 계산하는 단계; 및상기 이미지 개수 및 상기 가우시안 거리 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 랭킹을 결정하는 단계를 포함하고,상기 대표값은,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들의 감성 벡터의 평균값인 이미지 시각화 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 랭킹은 하기 수학식을 이용하여 결정되는 이미지 시각화 방법
12 12
사용자의 응답에 기초하여 쿼리를 수신하는 송수신기; 및상기 쿼리에 응답하여 상기 쿼리에 연관된 복수의 이미지들을 검색하고, 상기 복수의 이미지들의 감성 벡터에 기초하여 상기 복수의 이미지들을 클러스터링(clustering)함으로써 복수의 클러스터들을 생성하고, 상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선택하고, 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 중에서 상기 쿼리와 연관성이 높은 적어도 하나의 이미지가 포함된 상기 쿼리를 대표하는 요약 정보를 시각화하는 컨트롤러를 포함하는 이미지 시각화 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 이미지들 각각에 대한 감성 클래스의 확률값을 추정하고, 상기 확률값에 기초하여 상기 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터를 결정하고, 상기 감성 벡터에 기초하여 상기 복수의 이미지들 중에서 상기 감성 벡터가 유사한 적어도 하나의 이미지를 클러스터링함으로써 상기 복수의 클러스터들을 생성하는 생성부를 포함하는 이미지 시각화 장치
14 14
제12항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들을 랭킹화하고, 상기 랭킹 결과에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 중에서 상위에 랭크된 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 랭킹부를 포함하고,상기 특성값은,커버리지(coverage), 유사성(coherence)및 특수성(distinctiveness) 중에서 적어도 하나인 이미지 시각화 장치
15 15
제14항에 있어서,상기 랭킹부는,상기 복수의 클러스터들 각각의 특성값을 계산하고, 상기 특성값에 가중치를 부여하여 상기 복수의 클러스터들 각각의 최종 특성값을 계산하고, 상기 최종 특성값에 기초하여 상기 복수의 클러스터들 각각의 랭킹을 결정하는 이미지 시각화 장치
16 16
제14항에 있어서,상기 랭킹부는 상기 커버리지(coverage)를 하기 수학식을 이용하여 계산하는 이미지 시각화 장치
17 17
제16항에 있어서,상기 랭킹부는 상기 유사성(coherence)을 하기 수학식을 이용하여 계산하는 이미지 시각화 장치
18 18
제17항에 있어서,상기 랭킹부는 상기 특수성(distinctiveness)을 하기 수학식을 이용하여 계산하는 이미지 시각화 장치
19 19
제18항에 있어서,상기 랭킹부는 복수의 클러스터들 각각의 랭킹을 하기 수학식을 이용하여 결정하는 이미지 시각화 장치
20 20
제12항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들을 랭킹화하는 랭킹부; 및상기 랭킹 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 중에서 상위에 랭크된 적어도 하나의 이미지를 상기 쿼리와 연관성이 높은 이미지로 선택하고, 상기 상위에 랭크된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 상기 요약 정보를 생성하는 시각화부를 포함하는 이미지 시각화 장치
21 21
제20항에 있어서,상기 랭킹부는,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터와 상기 적어도 하나의 클러스터의 대표값에 기초하여 상기 복수의 이미지들 각각의 가우시안 거리를 계산하고, 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 감성 벡터와 K-distance에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각에 연관된 이미지 개수를 계산하고, 상기 이미지 개수 및 상기 가우시안 거리 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 랭킹을 결정하고,상기 대표값은,상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들의 감성 벡터의 평균값인 이미지 시각화 장치
22 22
제21항에 있어서,상기 랭킹부는 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 복수의 이미지들 각각의 랭킹을 하기 수학식을 이용하여 결정하는 이미지 시각화 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
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1 미래창조과학부 건국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성