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가중치 합을 이용한 거리 함수 생성 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2014048881
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 이를 위해 본 발명의 거리 함수 생성 방법은 유클리디안 거리 함수, 맨하탄 거리 함수를 포함하는 복수의 거리 함수 중에서 적어도 2개의 거리 함수를 선택하는 단계, 학습 데이터로부터 추출한 특징을 메타데이터로 관리하며, 선택된 상기 거리 함수들을 이용하여 추출한 상기 학습 데이터의 특징과 데이터베이스에 저장된 상기 학습 데이터의 특징을 비교하여 두 특징 사이의 거리를 산출하는 단계, 상기 메타데이터에 기반하여 산출된 적어도 두 개의 거리 각각에 가중치를 산출하는 단계, 산출한 상기 가중치가 곱해진 선택된 각 거리 함수들을 합산하여 하나의 거리 함수를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/10 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/10(2013.01) G06F 17/10(2013.01)
출원번호/일자 1020110018892 (2011.03.03)
출원인 전자부품연구원
등록번호/일자 10-1233296-0000 (2013.02.07)
공개번호/일자 10-2012-0100171 (2012.09.12) 문서열기
공고번호/일자 (20130214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.03.03)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이석필 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 양창모 대한민국 경기도 고양시 일산서구
3 장달원 대한민국 서울특별시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한) 다래 대한민국 서울 강남구 테헤란로 ***, **층(역삼동, 한독타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전자부품연구원 경기도 성남시 분당구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.03.03 수리 (Accepted) 1-1-2011-0153799-66
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.04.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.05.25 수리 (Accepted) 9-1-2012-0041625-81
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.07.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0415202-92
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.09.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0753064-79
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.09.18 수리 (Accepted) 1-1-2012-0753065-14
7 등록결정서
Decision to grant		 2013.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0058640-81
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.17 수리 (Accepted) 4-1-2013-0013766-37
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습 데이터로부터 추출한 특징을 메타데이터로 관리하며, 선택된 적어도 두 개의 거리 함수를 이용하여 추출한 상기 학습 데이터의 특징과 데이터베이스에 저장된 상기 학습 데이터의 특징을 비교하여 두 특징 사이의 거리를 산출하는 단계;상기 메타데이터에 기반하여 산출된 적어도 두 개의 거리 각각에 가중치를 산출하는 단계;산출한 상기 가중치가 곱해진 선택된 각 거리 함수들을 합산하여 하나의 거리 함수를 생성하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 거리 함수 생성 방법
2 2
제 1항에 있어서, 생성되는 하나의 거리 함수는 하기 수학식 5임을 특징으로 하는 거리 함수 생성 방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기 학습 데이터는 하기 수학식 6과 같이 나타냄을 특징으로 하는 거리 함수 생성 방법
4 4
제 3항에 있어서, 상기 각 거리 함수에 대한 가중치는 하기 수학식 7에 의해 산출됨을 특징으로 하는 거리 함수 생성 방법
5 5
학습 데이터를 포함하는 복수의 데이터와 각 데이터에 대한 특징을 저장하고 있는 데이터베이스;적어도 2개의 거리 함수를 선택하며, 학습 데이터로부터 추출한 특징을 메타데이터로 관리하며, 선택된 상기 거리 함수들을 이용하여 추출한 상기 학습 데이터의 특징과 데이터베이스에 저장된 상기 학습 데이터의 특징을 비교하여 두 특징 사이의 거리를 산출하며, 상기 메타데이터에 기반하여 산출된 적어도 두 개의 거리 각각에 가중치를 산출하며, 산출한 상기 가중치가 곱해진 선택된 각 거리 함수들을 합산하여 하나의 거리 함수를 생성하며, 생성된 거리 함수를 이용하여 상기 특징 추출부에서 추출한 특징과 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터에 대한 특징을 비교하는 정합부를 포함함을 특징으로 하는 정보 검출 시스템
6 6
제 5항에 있어서, 생성되는 하나의 거리 함수는 하기 수학식 8임을 특징으로 하는 정보 검출 시스템
7 7
제 6항에 있어서, 상기 학습 데이터는 하기 수학식 9와 같이 나타냄을 특징으로 하는 정보 검출 시스템
8 8
제 7항에 있어서, 상기 각 거리 함수에 대한 가중치는 하기 수학식 10에 의해 산출됨을 특징으로 하는 정보 검출 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 Georgia Tech Research Corporation 한미공동기술개발사업 A Digital Infomedia System - Immersive Technologies on a Hybrid GPU-CPU Platform