http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
유럽 전기통신 표준기구(ETSI)의 표준 특허 현황 및 동향
노승민,김상근,Rho, Seungmin,Kim, Sanggeun 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.8
Patent information, which is generated under a specific, objective rule for a prolonged period of time, has the properties of technology, right, and management. Because of these characteristics of patents, patent analysis is used to identify R&D capacities and performances, and management strategies of a given nation or enterprise. In this paper, we analyze LTE essential patents which are key IPRs for implementing standardized LTE technology and major weapons in a global patent war. Also, we discuss the status of standard patent data, main applicants and standardization trends based on declared in ETSI standard patents. Especially, we analyzed 15,073 patents data which are possible to analyze patent information. 특허정보는 장기간에 걸쳐 객관적이고 일정한 기준에 근거하여 생성되며, 기술정보, 권리정보, 경영정보의 기능을 가지기 때문에 기업 및 국가의 R&D 능력과 성과, 경영전략 파악을 위한 방법으로 특허분석이 이용되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 확산되고 있는 LTE 기술의 구현을 위한 핵심적 지식재산권이자 특허전쟁에서 강력한 무기로 작용하는 표준특허를 분석한다. 또한, ETSI에 선언된 표준특허 데이터를 분석함으로써 현재의 표준특허 현황, 선언 주체의 동향, 표준화 관련 추세 등 다각적인 표준특허 동향에 대해 살펴보고자 한다. 특히, 전체 분석대상 중 특허정보가 가능한 15,073건에 대해 분석을 진행하였다.
노승민,한병준 한국정보기술융합학회 2009 한국정보기술융합학회논문지 Vol.2 No.1
본 논문에서는 최근 전자 및 컴퓨터 공학, 기계 학습, 통계학, 음악학 등의 컨버전스로서 음악 정보 검색 연구 (MIR; Music Information Retrieval)가 화두가 되고 있다. 본 논문에서는 음악 정보 검색 및 추천의 최신 연구 이슈에 대해 조사한다. 우선 음악 검색의 세부 분야별 연구 내용에 대해 살펴본다. 또한, 소셜 네트워킹 관련 연구는 최근 소셜 네트워킹 서비스 (SNS; Social Networking Service)의 유행에 따라 협업 필터링 (Collaborative Filtering)에 의한 음악 태깅, 분류 및 추천에 관한 연구이다.
노승민,송세헌 한국정보기술융합학회 2010 정보기술융합연구 Vol.2 No.1
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호도, 청취 이력 및 사용자가 처한 상황 (Situation), 현재 감정 상태 등을 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호도 및 상황 등을 추론할 수 있게 도와주는 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 기반으로 하는 지능형 프레임워크를 제안한다.
노승민,황윤태,손성민 대한물리치료학회 2022 대한물리치료학회지 Vol.34 No.2
Purpose: The purpose of this study was to determine the effects of bilateral visual feedback training with visual targets on the postural balance and fall efficacy of stroke patients with hemiparesis. Methods: A total of 24 stroke patients with hemiparesis were randomly assigned to either a bilateral visual feedback training (BVFT, n=8) group, unilateral visual feedback training (UVFT, n=8) group, or a control group (n=8). The BVFT and UVFT groups performed weight-bearing training on the bilateral (less-affected and affected side) or unilateral side (affected side) with visual feedback using visual targets. The control group performed squat training without visual feedback using visual targets. The training program was conducted in the form of 3 sets a day, 3 times a week, for 4 weeks. The participants were evaluated using the Berg balance scale (BBS), lateral reaching test (LRT), timed up and go test (TUG), and the activities-specific balance confidence scale (ABC). Results: In the intra-group comparison after the intervention, the BVFT group showed a significant difference in the BBS, TUG, affected and less-affected side LRT, and ABC (p<0.05). The UVFT group showed a significant difference in the BBS and ABC (p<0.05). In the inter-group comparison after the intervention, the BVFT group showed significant improvements in their BBS, affected side LRT, and TUG, when compared to the control group (p<0.05). Conclusion: These findings show that bilateral visual feedback training with visual targets during bilateral weight-bearing exercises can improve the postural balance function in stroke patients.
사용자 질의 패턴 분석을 통한 효율적인 음악 검색 시스템의 구현
노승민,황인준,Rho, Seung-min,Hwang, Een-jun 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지 A Vol.10 No.6
With the popularity of digital music contents, querying and retrieving music contents efficiently from database has become essential. In this paper, we propose a Fast Melody Finder (FMF) that can retrieve melodies fast and efficiently from music database using frequently queried tunes. This scheme is based on the observation that users have a tendency to memorize and query a small number of melody segments, and indexing such segments enables fast retrieval. To handle those tunes, FMF transcribes all the acoustic and common music notational inputs into a specific string such as UDR and LSR. We have implemented a prototype system and showed on its performance through various experiments. 디지털 음악 컨텐츠의 활용이 보편화되고 음악 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스로부터 음악 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 음악 검색을 보다 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 음악 검색 시스템인 FMF(Fast Melody Finder)를 제안한다. 이 기법은 어떤 음악에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 음악의 특정 선율에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있으며, 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 또한 이러한 선율들을 다루기 위해서, 사용자의 허밍에 의한 음향 질의와 오선지를 통한 질의로부터 추출된 음높이와 음의 길이를 분석하여 UDR과 LSR 스트링으로 변환함으로써 더욱 정확한 질의를 할 수 있다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
내용기반의 음악 추천을 위한 지능형 프레임워크 (p.1-9)
노승민,한병준,송세헌 한국정보기술융합학회 2010 한국정보기술융합학회논문지 Vol.3 No.1
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호도, 청취 이력 및 사용자가 처한 상황 (Situatin), 현재 감정 상태 등을 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호도 및 상황 등을 추론할 수 있게 도와주는 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 기반으로 하는 지능형 프레임워크를 제안한다.
Efficient Object-Based Distributed Image Search in Wireless Visual Sensor Networks
노승민 아이씨티플랫폼학회 2017 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.5 No.4
Modern wireless visual sensor networks are a large collection of inexpensive computational sensor nodes. These nodes continuously capture images from the environment and, then, process, store, and transmit the images to one or more servers. Visual data gathered by these networks grow exponentially and present many challenges concerning their transmission, storage, and retrieval. Recent advances in sensor node architectures resulted in enhanced processing capabilities and extended local storage has created new opportunities for innovative applications of these network platforms. Visual sensor networks have emerged as inexpensive and powerful but resource constrained distributed systems. In this paper, we present a framework for distributed image search, utilizing the processing, storage, and transmission capabilities of individual sensor nodes in an efficient manner. Every sensor acts as a selfcontained smart node that can prioritize captured images, extract and store discriminative and compact features from those images, and perform searching. The proposed system is evaluated for two large and challenging datasets. Results report significant improvements in both performance and efficiency over other state-of-the-art methods.