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1. 发明公开

KR1020180095998A 데이터 빈도수 기반의 단일 클래스 모델 생성 방법 및 장치 有权
公开(公告)号：KR1020180095998A
公开(公告)日：2018-08-29
申请号：KR1020170022057
申请日：2017-02-20
申请人： 아주대학교산학협력단
发明人： 손태식 , 이석준 , 이석철 , 유형욱
IPC分类号： G06F17/30 , G06F15/18
CPC分类号： G06N3/08 , G06F7/523 , G06N99/005
摘要： 데이터빈도수기반의단일클래스모델생성방법이개시된다. 본발명의일 실시예에따른데이터빈도수기반의단일클래스모델생성방법은기계학습장치가, 복수의학습데이터를특징공간(Feature Space) 상에대응되는좌표에배치하여, 복수의공간좌표를생성하는단계; 상기기계학습장치가, 상기복수의공간좌표에속하는각각의공간좌표에배치된학습데이터의빈도에기초하여, 상기복수의공간좌표를복수의내부좌표(PI)와복수의외부좌표(PO)로분류하는단계; 및상기기계학습장치가, 상기복수의외부좌표(PO) 및상기복수의내부좌표(PI) 상호간의공간상거리에기초하여, 상기복수의내부좌표(PI)를기준으로하는단일클래스모델(One Class Model)을생성하는단계를포함할수 있다.

2. 发明公开

KR20180062353A 대용량 다차원 시계열 건강 데이터의 복합 차원으로의 축소를 통한 고속 유사 사례 검색 방법 및 그 장치 审中-公开
公开(公告)号：KR20180062353A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：KR20170149877
申请日：2017-11-10
IPC分类号： G06F15/18 , G06F17/30 , G06N3/08 , G06Q50/22
摘要： 다차원건강데이터에대한유사사례검색을제공하는방법및 그장치에관한것으로, 하나이상의프로세서를포함하는장치에의해수행되는다차원건강데이터에대한유사사례검색방법을제공한다. 다차원건강데이터에대한유사사례검색방법은인터페이스회로를통해입력된건강데이터를전처리하는단계, 전처리된건강데이터에대해기계학습에기초한복합차원특징추출학습을수행하는단계, 및복합차원특징추출학습에기초하여차원축소를위한하나이상의특징추출모델을생성하는단계를포함할수 있다.

3. 发明授权

KR101844874B1 데이터 마이닝 기법에 기반한 빅데이터를 이용한 결과예측 시스템 및 방법 有权
标题翻译：一种基于数据挖掘技术的使用大数据预测结果的系统和方法
公开(公告)号：KR101844874B1
公开(公告)日：2018-04-04
申请号：KR1020170032322
申请日：2017-03-15
申请人： (주)에이피케이어플킹
发明人： 김다남
IPC分类号： G06F17/30 , G06N99/00 , G06F15/18
CPC分类号： G06F17/30386 , G06F15/18 , G06F17/30318 , G06F2216/03 , G06N99/005
摘要： 본발명은결과예측시스템을개시한다. 보다상세하게는, 본발명은두 개의클래스로이분화된데이터분석시향상된정확도를갖는데이터마이닝기법에기반한빅데이터를이용한결과예측시스템및 방법에관한것이다. 본발명의실시예에따르면, 승부결과가존재하는스포츠분야에서과거로부터축적된경기내용에따른로우데이터를 SVM 알고리즘에적용하기위한항목을선정하여전처리를통해학습데이터를생성하고, 이를 SVM 알고리즘에적용하여분석모델을구축함으로써, 분석모델의적중률을극대화할 수있는효과가있다.
摘要翻译：本发明公开了一种结果预测系统。更具体地说，本发明涉及一种用于基于数据挖掘技术使用大数据预测结果的系统和方法，所述数据挖掘技术在分类为两类的数据分析中具有改进的准确性。根据本发明的一个实施例中，一个项目的通过前处理生成学习数据的选择，以及用于施加对应于从过去存储在所述游戏结果在SVM算法存在运动场上的游戏信息的原始数据这个SVM算法并且分析模型被应用于最大化分析模型的命中率。

4. 发明授权

KR101823464B1 지역 사진 및 거리뷰의 간판 이미지를 활용한 지역 정보 검출 및 보정 방법 및 시스템 有权
公开(公告)号：KR101823464B1
公开(公告)日：2018-03-14
申请号：KR1020160063194
申请日：2016-05-24
申请人： 네이버 주식회사
发明人： 김영관
IPC分类号： G06F17/30 , G06N3/08 , G06F15/18
摘要： 일실시예에따른정보를제공하는방법및 시스템이개시된다. 정보를제공하는방법은, 위치정보가포함된사진정보를획득하고, 상기사진정보에포함된업체정보를추출하고, 상기추출된업체정보를기 저장된샘플정보와비교하여변경된업체정보를자동으로감지하고, 상기변경된업체정보를상기샘플정보에업데이트하고, 상기변경된업체정보를표시하도록제공할수 있다.

5. 发明公开

KR1020170140753A 소프트웨어 안전성 분석 방법 및 장치 审中-实审
标题翻译：软件安全分析方法和设备
公开(公告)号：KR1020170140753A
公开(公告)日：2017-12-21
申请号：KR1020160109690
申请日：2016-08-28
申请人： (주)씽크포비엘
发明人： 박지환 , 천선일 , 김지섭 , 김은정
IPC分类号： G06F11/36 , G06F11/00 , G06N3/08 , G06N99/00 , G06F15/18
摘要： 컴퓨터에의해수행되는, 전장용소프트웨어의안전성분석방법이제공된다. 본발명에따른전장용소프트웨어의안전성분석방법은, 전장용소프트웨어코드를입력받는단계; 전장용소프트웨어코드를하나이상의코드모듈로분할하는단계; 분석머신 - 분석머신은, 차량기능안전에관련된, i개의위험메트릭데이터세트에의해미리학습되고훈련된기계학습머신이며, i개의위험메트릭데이터세트각각은 d개의위험메트릭데이터들을포함하고, d 및 i는 1 이상의정수임 - 을이용하여, 각각의코드모듈에대해, 위험메트릭데이터세트에대응하는위험메트릭데이터값들을측정하는단계; 및각각의코드모듈에대해, 위험메트릭데이터값들에기초해서, 분석머신을이용하여, 위험여부를나타내는값을각각결정하는단계를포함한다.
摘要翻译：提供了一种用于分析由计算机执行的用于战场的软件的安全性的方法。根据本发明的用于分析电场软件的安全性的方法包括以下步骤：接收用于电场的软件代码; 将整个软件代码分成一个或多个代码模块; 其中分析机器分析机器是先前由与车辆功能安全相关的风险度量数据集训练和训练的机器学习机器，每个i风险度量数据集合包括d个风险度量数据，对于每个代码模块，i是等于或大于1的整数，测量与风险度量数据集对应的风险度量数据值; 并且，对于每个代码模块，使用分析机器基于风险度量数据值来确定指示风险的值。

6. 发明公开

KR1020170132414A 지역 사진 및 거리뷰의 간판 이미지를 활용한 지역 정보 검출 및 보정 방법 및 시스템 审中-实审
标题翻译：一种使用本地照片和评论的标准图像来检测和校正本地信息的方法和系统
公开(公告)号：KR1020170132414A
公开(公告)日：2017-12-04
申请号：KR1020160063194
申请日：2016-05-24
申请人： 네이버 주식회사
发明人： 김영관
IPC分类号： G06F17/30 , G06N3/08 , G06F15/18
CPC分类号： G06F17/30253 , G06F15/18 , G06F17/30241 , G06F17/30345 , G06N3/08
摘要： 일실시예에따른정보를제공하는방법및 시스템이개시된다. 정보를제공하는방법은, 위치정보가포함된사진정보를획득하고, 상기사진정보에포함된업체정보를추출하고, 상기추출된업체정보를기 저장된샘플정보와비교하여변경된업체정보를자동으로감지하고, 상기변경된업체정보를상기샘플정보에업데이트하고, 상기변경된업체정보를표시하도록제공할수 있다.
摘要翻译：公开了根据一个实施例的用于提供信息的方法和系统。提供信息的方法包括以下步骤：获取包括位置信息的照片信息;提取照片信息中包括的商业信息;将提取的商业信息与先前存储的样本信息进行比较;以及自动检测变化的商业信息更改后的供应商信息更新为样品信息，并显示更改后的供应商信息。

7. 发明授权

KR101799681B1 어휘 의미망 및 단어 임베딩을 이용한 동형이의어 분별 장치 및 방법 有权
标题翻译：使用词汇语义网络和词嵌入对同音词进行分类的设备和方法
公开(公告)号：KR101799681B1
公开(公告)日：2017-11-20
申请号：KR1020160074761
申请日：2016-06-15
申请人： 울산대학교 산학협력단
发明人： 옥철영 , 신준철 , 이주상
IPC分类号： G06F17/27 , G06F15/18 , G06N99/00
摘要： 본발명은어휘의미망및 단어임베딩을이용한동형이의어분별장치및 방법에관한것으로서, 더욱상세하게는적어도하나이상의학습용어절이포함된말뭉치와단어의미데이터가포함된표준대사전및 어휘의미망을저장하는데이터저장부; 상기말뭉치로부터학습할단어목록을생성하는단어목록생성부; 상기생성된단어목록에포함된학습할단어의단어의미데이터중에서변환가능한단어의미데이터를말뭉치로변환하고, 상기생성된학습할단어목록, 상기변환된말뭉치및 상기단어의미데이터를단어임베딩학습에맞게가공하여가공데이터를생성하는가공데이터생성부; 상기생성된가공데이터를가지고입출력층및 프로젝션층으로이루어진학습모델을이용한단어임베딩학습을통해학습할단어를학습하여단어벡터를생성하는단어임베딩학습부; 및상기생성된단어벡터를이용하여동형이의어와인접어절간의유사도를비교하고상기비교결과에따라동형이의어를분별하는동형이의어분별부를포함한다.
摘要翻译：本发明是用于存储，并且更具体地，涉及一个标准词典含有语料库和字义数据包含部分的至少一个学习术语和相关的单应分拣装置的话妄想和方法使用嵌入在词汇表中的妄想和字数据存储单元; 单词列表生成单元，用于生成要从语料库学习的单词列表; 根据单词嵌入学习将生成的单词列表，转换后的语料库和单词语义数据转换为单词语料库，加工数据产生单元，用于加工所述加工数据以产生加工数据; 有用于通过使用由输入和输出层和投影层嵌入学习部的学习字嵌入模型学习通过学习来学习词语生成字矢量处理后的数据字的生成; 以及谐音分型单元，用于使用所生成的单词矢量来比较同源酒窖褶皱的相似性，并根据比较结果来鉴别同形异义词。

8. 发明公开

KR1020170112749A 진단 모델 생성 방법 및 이를 위한 진단 모델 생성 장치 审中-实审
标题翻译：诊断模型生成方法及其诊断模型生成装置
公开(公告)号：KR1020170112749A
公开(公告)日：2017-10-12
申请号：KR1020160040291
申请日：2016-04-01
申请人： 삼성전자주식회사
发明人： 유승학 , 김민서 , 김덕호 , 윤지환
IPC分类号： G06F17/30 , G06F17/18 , G06F15/18
CPC分类号： G06F15/18 , G06F17/18 , G06F17/30
摘要： 진단모델생성장치및 이의진단모델생성방법이제공된다. 진단모델생성방법은, 전자장치의오류를해결하기위한사용자및 상담자간의상담데이터로부터적어도하나의키워드를추출하는단계, 상기추출된적어도하나의키워드에기초하여, 상기오류를해결하기위한복수의진단명령들및 상기복수의진단명령들간의진단시퀀스를결정하는단계, 및상기결정된복수의진단명령들및 상기결정된진단시퀀스를포함하는진단모델을저장할수 있다.
摘要翻译：提供了诊断模型生成设备和用于生成其诊断模型的方法。该诊断模型生成方法包括以下步骤：从用户和顾问之间的咨询数据中提取至少一个关键词以解决电子设备的错误，并且基于提取的至少一个关键字生成用于解决错误的多个诊断确定命令和多个诊断命令之间的诊断序列，并且存储确定的多个诊断命令和包括确定的诊断序列的诊断模型。

9. 发明授权

KR101782363B1 데이터 밸런싱을 통한 학습기반의 비전검사 방법 有权
标题翻译：通过数据平衡的基于学习的视觉检查方法
公开(公告)号：KR101782363B1
公开(公告)日：2017-09-27
申请号：KR1020160062783
申请日：2016-05-23
申请人： (주)에이앤아이
发明人： 오병준 , 전동철 , 신원종
IPC分类号： G01N21/88 , G06F15/18 , G06T7/00
CPC分类号： G01N21/8806 , G01N21/8851 , G01N2021/8809 , G01N2021/8887 , G06F15/18 , G06T7/0008 , G06T7/001
摘要： 본발명의데이터밸런싱을통한학습기반의비전검사방법은진성불량품의샘플인진성표본및 가성불량품의샘플인가성표본으로부터영상이미지가수집되어수식화되고, 특징공간상에도식화되어진성데이터가위치하는진성영역및 가성데이터가위치하는가성영역의경계인분류기준을도출하는사전학습단계, 검사대상물로부터영상이미지로추출되어수식화된피검데이터를특징공간상에대입하고분류기준을경계로특징공간상에서피검데이터가위치하는영역을판단하여검사대상물을진성불량또는가성불량으로판단하는불량판별단계및 사전학습단계에피검데이터를적용하여특징공간상의분류기준을수정하되, 피검데이터는진성데이터및 가성데이터가동일한수로제1데이터군을구성하도록데이터밸런싱단계를통해보정되는추가학습단계를포함하고, 불량판별단계및 추가학습단계가반복수행된다.
摘要翻译：从样品中收集的的视觉检查方法学习基于与本发明和制剂的数据平衡的视频图像施加所述本征缺陷样品固有样品和苛性缺陷的性别样品，被示意在特征空间固有的固有数据位于区域和字典学习方法，包括：导出用于数据的苛性钠区域的边界段位于，用所检查数据被提取作为从在特征空间中的目标对象中的视频图像的制剂，并在边界上的特征空间段中的检查数据有但确定由施加到所述测试数据到所述缺陷确定步骤和确定对象的之前的学习步骤的位置区域与本征缺陷或苛性缺陷修改该特征空间上的段进行检查，测试数据是真实数据和所述伪数据是相同的该研究包括的附加步骤中经由数据均衡步骤，其校正以配置第一数据组，以及故障确定步骤，和学习步骤反复进行。

10. 发明公开

KR1020170102726A 이종 컴퓨팅 방법 审中-实审
标题翻译：异构计算方法
公开(公告)号：KR1020170102726A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：KR1020160025212
申请日：2016-03-02
申请人： 한국전자통신연구원
发明人： 조현우 , 김도형 , 류철 , 윤석진 , 이재호 , 이형석 , 이경희
IPC分类号： G06F9/50 , G06F11/34 , G06F15/18
CPC分类号： G06N99/005 , G06F9/5083
摘要： 본발명은오프라인및 온라인학습을통하여효과적으로작업량을분배할수 있도록한 이종컴퓨팅방법에관한것이다. 본발명의실시예에의한이종컴퓨팅방법은응용프로그램들의컴파일및 런타임을이용하여알고리즘을오프라인학습시키는단계와; 모바일기기에서제 1응용프로그램이실행되는단계와; 상기알고리즘을이용하여상기제 1응용프로그램의 CPU 및 GPU의작업량을분배하는단계와; 상기제 1응용프로그램의 CPU 및 GPU의작업량을재설정하기위하여온라인학습을수행하는단계와; 상기제 1응용프로그램의 CPU 및 GPU 작업량을상기온라인학습결과에대응하여재설정하는단계를포함한다.
摘要翻译：本发明涉及能够通过离线和在线学习来高效分配工作量的异构计算方法。根据本发明实施例的异构计算方法包括使用应用程序的编译和运行时间来离线学习算法; 在移动设备上执行第一应用程序; 使用该算法分配第一应用程序的CPU和GPU的工作量; 执行在线学习以重置所述第一应用程序的CPU和GPU的工作量; 并根据在线学习结果重新配置第一个应用程序的CPU和GPU工作负载。

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