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데이터 처리 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015135195
  • 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 데이터 처리 장치가 제공된다. 상기 데이터 처리 장치는 복수 개의 입력 데이터를 k 개의 클러스터에 무작위로 할당하는 처리부, 및 회귀 분석을 이용하여 상기 k 개의 클러스터의 각각에 대응하는 k 개의 변환 행렬을 계산하고, 상기 k 개의 클러스터 중 제1 클러스터에 할당된 제1 데이터에 상기 k 개의 변환 행렬의 각각을 적용한 결과 값을 계산하는 계산부를 포함할 수 있다. 동작 센싱, 동작 추정, 정준상관분석, Motion sensing, CCA, Regression Analysis
Int. CL G06K 9/62 (2006.01.01) G06F 17/16 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06K 9/6223(2013.01) G06K 9/6223(2013.01) G06K 9/6223(2013.01)
출원번호/일자 1020090043587 (2009.05.19)
출원인 삼성전자주식회사, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2010-0124532 (2010.11.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.05.13)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 삼성전자주식회사 대한민국 경기도 수원시 영통구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 하인우 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 김종민 대한민국 서울특별시 관악구
3 이제희 대한민국 서울시 강남구
4 안정환 대한민국 경기도 수원시 영통구

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
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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		 2009.05.19 수리 (Accepted) 1-1-2009-0299557-55
2 보정요구서
Request for Amendment		 2009.06.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2009-0035973-15
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2009.06.29 수리 (Accepted) 1-1-2009-0392326-20
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.21 수리 (Accepted) 4-1-2012-5132663-40
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
7 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2014.05.13 수리 (Accepted) 1-1-2014-0447510-66
8 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.03.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
10 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.05.11 수리 (Accepted) 9-1-2015-0032448-09
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
12 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.06.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0367760-90
13 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2015.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0592999-16
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수 개의 입력 데이터를 k 개(단, k는 자연수)의 클러스터에 무작위로 할당하는 처리부; 및 회귀 분석(Regression Analysis)을 이용하여 상기 k 개의 클러스터의 각각에 대응하는 k 개의 변환 행렬을 계산하고, 상기 k 개의 클러스터 중 제1 클러스터에 할당된 제1 데이터에 상기 k 개의 변환 행렬의 각각을 적용한 결과 값을 계산하는 계산부 를 포함하고, 상기 처리부는, 상기 계산된 결과 값에 기초하여, 상기 제1 데이터를 상기 k 개의 클러스터 중 제2 클러스터에 할당하는, 데이터 처리 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 복수 개의 입력 데이터의 각각은, 모션 센싱의 한 프레임에서 감지되는 n 개(n은 자연수)의 포인트의 물리적 정보와, 상기 n 개의 포인트 중 n1 개(n1은 자연수)의 특징 포인트(feature point)의 물리적 정보를 포함하는 데이터 처리 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 회귀 분석은, KCCA(Kernel Canonical Correlation Analysis)에 기초한 비선형 분석인, 데이터 처리 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 회귀 분석은, CCA(Canonical Correlation Analysis)에 기초한 선형 분석인, 데이터 처리 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 처리부는, 상기 계산된 결과 값에 기초하여, 상기 k 개의 변환 행렬 중 상기 제1 데이터와 가장 유사한 결과 값을 제공하는 변환 행렬에 대응하는 제2 클러스터를 결정하고, 상기 제1 데이터를 상기 제2 클러스터에 할당하는, 데이터 처리 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 계산부는, 상기 제1 데이터가 상기 제2 클러스터에 할당된 이후에, 회귀 분석을 이용하여, 상기 제1 클러스터에 대응하는 변환 행렬 및 상기 제2 클러스터에 대응하는 변환 행렬을 계산하여 업데이트 하는, 데이터 처리 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 계산부는, 상기 제1 데이터를 제외하고 상기 제1 클러스터에 대응하는 변환 행렬을 계산하여 업데이트 하고, 상기 제1 데이터를 포함하고 상기 제2 클러스터에 대응하는 변환 행렬을 다시 계산하여 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 장치
8 8
제2항에 있어서, 모션 센싱에 의해 감지되는 n1 개의 특징 포인트의 물리적 정보를 포함하는 제2 데이터를 입력 받는 인터페이스를 더 포함하고, 상기 처리부는, 상기 k 개의 클러스터 중 상기 제2 데이터와 상관도가 높은 적어도 하나의 클러스터를 선택하고, 상기 계산부는, 상기 선택된 적어도 하나의 클러스터의 각각에 대응하는 변환 행렬을 상기 제2 데이터에 적용한 결과에 기초하여 상기 제2 데이터에 대응하는 n 개의 포인트의 물리적 정보를 계산하는, 데이터 처리 장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 계산부는, 상기 선택된 적어도 하나의 클러스터의 각각의 변환 매트릭스를 상기 제2 데이터에 적용한 결과 값들에, 상기 제2 데이터와의 상관도에 비례한 가중치를 적용하고, 상기 가중치가 적용된 상기 결과 값들의 선형 합으로서 상기 제2 데이터에 대응하는 n 개의 포인트의 물리적 정보를 계산하는, 데이터 처리 장치
10 10
복수 개의 입력 데이터를 k 개(단, k는 자연수)의 클러스터에 무작위로 할당하는 단계; 회귀 분석(Regression Analysis)을 이용하여, 상기 k 개의 클러스터의 각각에 대응하는 k 개의 변환 행렬을 계산하는 단계; 및 상기 k 개의 클러스터 중 제1 클러스터에 할당된 제1 데이터에 상기 k 개의 변환 행렬의 각각을 적용한 결과에 기초하여, 상기 제1 데이터를 상기 k 개의 클러스터 중 제2 클러스터에 할당하는 단계 를 포함하는 데이터 처리 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 복수 개의 입력 데이터의 각각은, 모션 센싱의 한 프레임에서 감지되는 n 개(n은 자연수)의 포인트의 물리적 정보와, 상기 n 개의 포인트 중 n1 개(n1은 자연수)의 특징 포인트(feature point)의 물리적 정보를 포함하는 데이터 처리 방법
12 12
제10항에 있어서, 상기 회귀 분석은, KCCA(Kernel Canonical Correlation Analysis)에 기초한 비선형 분석인, 데이터 처리 방법
13 13
제10항에 있어서, 상기 회귀 분석은, CCA(Canonical Correlation Analysis)에 기초한 선형 분석인, 데이터 처리 방법
14 14
제10항에 있어서, 상기 제1 데이터를 제2 클러스터에 할당하는 단계는, 상기 k 개의 클러스터 중 상기 제1 클러스터에 할당된 제1 데이터를 상기 k 개의 변환 행렬의 각각에 적용한 결과 값들을 계산하는 단계; 상기 k 개의 변환 행렬 중, 상기 제1 데이터와 가장 유사한 결과 값을 제공하는 변환 행렬에 대응하는 제2 클러스터를 결정하는 단계; 및 상기 제1 데이터를 상기 제2 클러스터에 할당하는 단계 를 포함하는 데이터 처리 방법
15 15
제10항에 있어서, 회귀 분석을 이용하여, 상기 제1 데이터를 제외하고 상기 제1 클러스터에 대응하는 변환 행렬을 계산하여 업데이트 하고, 상기 제1 데이터를 포함하고 상기 제2 클러스터에 대응하는 변환 행렬을 다시 계산하여 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법
16 16
제11항에 있어서, 모션 센싱에 의해 감지되는 n1 개의 특징 포인트의 물리적 정보를 포함하는 제2 데이터가 입력되는 경우, 상기 k 개의 클러스터 중 상기 제2 데이터와 상관도가 높은 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 단계; 및 상기 선택된 적어도 하나의 클러스터의 각각에 대응하는 변환 행렬을 상기 제2 데이터에 적용한 결과에 기초하여 상기 제2 데이터에 대응하는 n 개의 포인트의 물리적 정보를 계산하는 단계 를 포함하는 데이터 처리 방법
17 17
제10항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 데이터 처리 방법을 수행하기 위한 명령어를 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.