KR100510280B1 - 감시카메라의 내용 감시 방법 및 장치 - Google Patents

감시카메라의 내용 감시 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비디오 프레임 데이터의 내용에 기반 하여 비디오 프레임 데이터의 내용을 감시하는 진보된 감시 카메라의 감시 기술에 관한 것으로서, 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 MPEG-7 기법으로 메타데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 메타데이터와 감시 기준 비디오 프레임들의 메타데이터 사이의 유사도를 측정하여, 상기 입력된 비디오 프레임 데이터의 경고 여부를 판정하는 단계와, 상기 경고 판정 결과에 따라 상기 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 기록/보고 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면 비디오 프레임 데이터의 내용에 기반으로 감시하고 문제가 발생했을 때 내용을 분석하여 경고 여부를 판정함으로써, 정확한 경고 판정을 할 수 있다. 또한 본 발명에 따라 경고 여부 판정을 위해 원래의 비디오 프레임을 이용하는 것이 아니라, 작은 데이터양의 메타데이터를 이용하므로 빠르고 효율적인 판정을 할 수 있다.

Description

감시카메라의 내용 감시 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SURVEILLING CONTENTS OF SURVEILLANCE CAMERA}
본 발명은 감시 카메라의 비디오 프레임 데이터의 내용을 감시하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 비디오 프레임 데이터의 내용에 기반 하여 비디오 프레임 데이터의 내용을 감시하는 진보된 감시 카메라의 감시 기술에 관한 것이다.
최근 반도체 기술의 발달로 값싼 디지털 비디오 카메라가 등장하였으며 이것은 퍼스널 컴퓨터와 인터넷의 확산과 더불어 다양한 형태의 감시 카메라로 응용되고 있다. 기존 건물의 감시 카메라부터 일반 가정의 웹 카메라까지 다양하게 감시 카메라의 사용이 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 특히 디지털 감시 카메라 는 비디오 프레임 데이터를 디지털로 저장할 수 있고 그 화질이 기존 아날로그 감시 카메라 보다 향상되고 저장체인 디스크 가격의 하락으로 디지털 감시 카메라의 확산을 촉진시키고 있다. 한편 최근 확산된 인터넷과 연결하여 가정에서도 웹 카메라가 누구에게나 용이하게 접근할 수 있게 되었다. 이런 상황 속에서 디지털 감시카메라의 내용을 분석하는 기술 및 내용 기반 감시 기능이 매우 필요한 실정이다.
종래의 디지털 감시 카메라는 일정한 시간 간격으로 비디오 프레임을 디스크에 저장하고 문제가 발생하면 그 비디오 프레임 내용을 관리자가 추후에 검사하는 방식으로 이루어졌다. 그러나 이와 같은 감시 방법은 문제가 발생 할 때 추후에 이루어지므로 적절한 조치를 취하는데 한계가 있었다. 따라서 비디오 프레임 데이터의 내용에 따라 감시하여 경고 여부를 판정하고, 그 내용을 기록하고 관리자에게 보고할 수 있는 기술이 요구되어지고 있다. 하지만 방대한 비디오 프레임 데이터의 내용을 분석하여 경고 여부를 판정하는 것은 매우 어렵고, 시간이 많이 걸리는 문제가 있다.
한편, 최근 방대한 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해 MPEG-7이 구성되고 국제표준화가 이루어지고 있다. MPEG-7에서의 표준화는 오디오, 음성, 영상, 비디오 등의 멀티미디어 데이터의 특징들을 적은 양의 크기와 높은 효율을 가지고 표현하는 기술자(descriptor)와 이런 기술자들의 조합으로 구성되는 기술자 구성안(descripter scheme)으로 되어있다.
MPEG-7 기술자는 데이터가 지니는 내용(공간적 관계, 색, 질감, 모양, 물체의 움직임, 소리, 음폭, 스팩트럼 등)에서 특징을 추출하여 특징벡터형태로 표현된 것이다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 감시 카메라의 비디오 프레임 데이터의 내용을 기반으로 하여 정확하게 감시 및 경고 할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 비디오 프레임 데이터가 경고 상태인지를 빠르고 효율적으로 판정 및 보고할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
전술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 감시 카메라의 비디오 프레임 데이터의 내용을 판정하고 문제가 발생했을 때 경고하는 방법에 있어서, 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 MPEG-7 기법으로 메타데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 메타데이터와 감시 기준 비디오 프레임들의 메타데이터 사이의 유사도를 측정하여, 상기 입력된 비디오 프레임 데이터의 경고 여부를 판정하는 단계와, 상기 경고 판정 결과에 따라 상기 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 기록/보고 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 의한 감시 방법에서 경고 판정 단계는 감시 기준 프레임이 MPEG-7 메타데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 감시 기준 데이터베이스를 참조함으로써 수행되는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 의한 감시방법에서 상기 추출된 메타데이터와 상기 감시 기준 메타데이터의 유사도는 두 메타데이터 사이의 벡터거리를 구한 후, 유사도 측정 임계치와 비교함으로써 경고 판정하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 감시 카메라의 비디오 프레임 데이터의 내용을 감시하는 장치에 있어서, 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 MPEG-7 기법으로 메타데이터를 추출하는 수단과, 감시 기준 프레임의 메타데이터를 기억하고 있는 메모리와, 상기 메타데이터 추출수단에서 추출된 메타데이터와 상기 메모리에 기억되어 있는 감시 기준 프레임의 메타데이터와 유사도를 측정하여 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 기록/보고 여부를 판단하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 감시 카메라로부터 비디오 프레임 데이터를 입력받아서 소정의 처리를 하는 감시 카메라 시스템에 있어서, 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 MPEG-7 기법으로 메타데이터를 추출하는 수단과, 감시 기준 프레임의 메타데이터를 기억하고 있는 메모리와, 상기 메타데이터 추출수단에서 추출된 메타데이터와 상기 메모리에 기억되어 있는 감시 기준 프레임의 메타데이터와 유사도를 측정하여 비디오 프레임의 경고 여부를 판정하는 수단을 구비한 내용기반 감시장치가 더 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 의한 감시 카메라 시스템은 위 내용에 의한 경고 판정 결과에 따라 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 기록/보고 여부를 판단하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하면 다음과 같다. 본 실시예는 단지 본 발명을 설명하기 위한 것으로서, 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니므로, 다양한 변형이나 변경이 가능하다. 본 발명의 권리범위는 후술하는 특허청구범위에 의해 정하여진다. 특히 이하에 기술되는 본 발명의 실시예에서는 MPEG-7 기법에 의한 메타데이터를 사용하여 비디오 프레임 데이터의 내용을 특정하고 있으나, 비디오 프레임 데이터의 내용을 특정하기 위한 다양한 특징기술자(feature descriptor)를 사용하여 본 발명을 구현할 수 있음을 당업자들은 주목하여야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감시카메라의 비디오 프레임 데이터의 감시 경고를 위한 시스템 구성의 블록도이다. 도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 카메라 비디오 입력부(101), 비디오 내용 감시 엔진부(103), 비디오 재생부(105)를 구비하고 있다. 도 1에서, 카메라 비디오 프레임 입력부(101)는 먼저 디지털 카메라에서 비디오 프레임 데이터를 읽는다. 이 비디오 프레임 데이터는 비디오 내용 감시 엔진부(103)로 입력되며, 그 중 비디오 프레임 데이터는 이 엔진에 의해 경고여부가 판별되고, 그 결과에 따라 비디오 재생부(105)에 내용이 재생된다. 이때 경고 판정된 비디오 프레임은 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고내용이 기록된다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비디오 내용 감시 엔진의 구성도를 나타낸 것이다. 도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 비디오 프레임부(201), 프레임별 MPEG-7 기술자 추출부(203), 프레임 감시부(205), 감시 결과 기록 및 보고부(207)를 구비하고 있다. 먼저 비디오 프레임부(201)에 비디오 프레임 데이터가 입력되고, 프레임별 MPEG-7 기술자 추출부(203)는 입력된 데이터에서 MPEG-7 표준을 기반으로 메타데이터를 추출한다. 여기서, MPEG-7 메타데이터는 공간적 관계, 색, 질감, 모양, 물체의 움직임, 소리, 음폭, 스펙트럼 등의 특징을 표현하는 MPEG-7 표준 기술자 및 그것들의 구성안으로 이루어진다. 다음에는 이렇게 추출된 MPEG-7 메타데이터를 이용하여 프레임 감시부(205)는 경고 여부를 판정하고, 경고여부 판정 결과를 이용하여 감시 결과 기록 및 보고부(207)는 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 여부를 기록/보고 한다. MPEG-7 기술자 추출부(203)에 대해서는 여기에서 구체적으로 기술하지 않으나, 당업자들은 MPEG-7 표준으로부터 용이하게 구현할 수 있다. 본 실시예에서는 특히 질감 기술자(texture descriptor)를 사용하였다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 경고 여부 판정 방법을 설명하는 플로우챠트이다. 도 3을 참조하면, 디지털 카메라로부터 비디오 프레임 데이터를 읽는다(301). 입력된 데이터에서 MPEG-7 표준을 기반으로 하는 표준기술자 및 기술자 구성안으로 이루어진 메타데이터가 추출된다(303). 이렇게 추출된 MPEG-7 메타데이터는 다음 수학식 1과 같이 표현된다.
F = (f 1 , f 2 , …, f n-1 , f n )
여기서 F는 벡터의 형태로서 그 구성요소는 f i 이다. 추출된 MPEG-7 메타데이터 백터는 N개의 구성요소를 갖는다.
이렇게 생성된 MPEG-7 표준 메타데이터를 기반으로 비디오 프레임을 분석하고 경고 여부를 판정하게 된다. 경고여부 판정은 감시 기준 데이터베이스를 참조하여 판정한다(305, 307). 즉, 감시 기준 데이터베이스에는 경고의 기준이 되는 프레임이 MPEG-7 메타데이터 형태로 데이터베이스화 되어 있다. 데이터 베이스에 있는 특정 기준 프레임의 MPEG-7 메타데이터는 다음 수학식 2와 같이 표현된다.
F' = (f 1 ', f 2 ', …, f n-1 ', f n ')
여기서 F'는 벡터의 형태로서 그 구성요소는 f i ' 이다. 감시 기준으로 사용되는 프레임의 메타데이터는 N개의 구성요소를 갖는 벡터이다. 상기 데이터베이스는 경고 여부를 판정하는데 쓰이는 것으로 판정 기준 메타데이터를 메모리나 파일 등에 저장하는 것도 포함한다.
단계 305에서의 비디오 프레임 분석 및 감시는 단계 303에서 추출된 MPEG-7 메타데이터와 단계 307에서 참조된 감시 기준 메타데이터 사이의 유사도를 측정함으로써 이루어진다. 유사도는 다음 수학식 3으로 표시되는 바와 같이 단계 303에서 추출된 MPEG-7 메타데이터와 단계 307에서 참조된 메타데이터 사이의 벡터거리로 나타낼 수 있다.
d = 거리(F, F')
여기서 d 는 유사도를 정량적 측정하는 척도이다. 수학식 3은 유사도 측정의 예이고, 이와 같이 유클리디안 거리에 국한하지 않고, 일반적인 두 벡터 사이의 유사도 측정 방법이 유사도 측정을 위해 이용될 수 있다.
다음은 경고 여부를 판단하는 단계이다(309). 다음 수학식 4와 같이 단계 305에서 구한 유사도가 소정 값보다 작거나 같으면 해당 비디오 프레임은 경고인 것으로 판정하고, 유사도가 소정 값보다 크면 경고가 아닌 것으로 판정한다.
d ≤ T : 경고
d ＞ T : 비경고
여기서 T는 유사도 측정 임계치로서, 구현되는 시스템의 정확도 등에 따라 결정된다. 다음에는 단계 309에서의 경고 여부 판정 결과에 따라 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 기록/보고 여부를 결정한다(311, 313).
상기 비디오 내용 감시 엔진은 네트워크에서 응용할 수 있다. 도 4는 본 발명에 따른 비디오 프레임 내용 감시 엔진을 네트워크에서 응용한 한 예로 아기 감시 시스템 나타낸 것이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 아기방(402)에는 디지털 카메라(404)가 설치되어 있으며, 아기방(402)에서 놀고 있는 아기를 촬영하여 비디오 프레임 단위로 비디오 내용 감시엔진(408)으로 전송한다. 비디오 내용 감시엔진(408)은 감시 기준 데이터베이스(406)를 구비하고 있다. 감시 기준 데이터베이스(406)에는 평상시의 아기의 모습에 대한 비디오 프레임 데이터가 MPEG-7 메타데이터 형태로 저장되어 있다. 비디오 내용 감시엔진(408)은 디지털 카메라(404)로부터 아기방(402)에서 놀고 있는 아기의 비디오 프레임이 전송되면, 전송된 비디오 프레임으로부터 MPEG-7 기법에 의해 메타데이터를 추출하고, 감시 기준 데이터베이스(406)에 저장되어 있는 평상시 아기 모습에 대한 MPEG-7 메타데이터와 벡터거리를 구함으로써 유사도를 측정한다. 두 메타데이터 사이의 벡터거리가 소정 임계값 이하이면 아기방(402)에서 현재 놀고 있는 아기의 모습은 평상시의 모습이라고 비디오 내용 감시엔진(408)은 판단한다. 그러나 두 메타데이터 사이의 벡터거리가 소정 임계값보다 크면 아기방에서 현재 놀고 있는 아기의 모습은 평상시의 아기의 모습이 아니라고 판단되어, 네트워크(410)를 통해 아기 엄마에게 이러한 사실을 알린다. 즉, 두 메타데이터 사이의 유사도 측정을 통해서 비디오 내용 감시엔진(408)이 아기방에서 현재 놀고 있는 아기의 모습이 평상시의 아기의 모습이 아니라고 판단되는 경우, 비디오 내용 감시엔진(408)은 휴대폰 등을 통해 아기 엄마에게 이를 알리므로써, 아기 엄마로 하여금 아기방(402)에서 놀고 있는 아기에 대해 어떠한 조치를 취할 수 있도록 한다. 또는 현재 아기방(402)에서 놀고 있는 아기의 모습과 평상시의 아기의 모습 사이의 유사도를 모니터(412)를 통해 디스플레이할 수 있다. 두 메타데이터 사이의 유사도가 커서 벡터거리가 짧은 경우에는 짧은 막대 그래프로 표시하고, 두 메타데이터 사이의 유사도가 적어 벡터거리가 긴 경우에는 긴 막대 그래프로 표시한다. 이를 통해 아기방(402)에서 현재 놀고 있는 아기의 모습이 평상시의 아기의 모습과 얼마나 유사한가를 적은 데이터량을 가지고서도 시각적으로 이해하기 쉽게 표시할 수 있다.
전술한 바와 같은 본 발명에 따라 비디오 프레임 데이터의 내용에 기반으로 감시하고 문제가 발생했을 때 내용을 분석하여 경고 여부를 판정함으로써, 정확한 경고 판정을 할 수 있다. 또한 본 발명에 따라 경고 여부 판정을 위해 원래의 비디오 프레임을 이용하는 것이 아니라, 작은 데이터양의 메타데이터를 이용하므로 빠르고 효율적인 판정을 할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 비디오 프레임 내용을 감시하기 위한 시스템 구성을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 비디오 프레임 내용 감시 엔진의 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 비디오 프레임 내용 감시 방법을 설명하는 플로우차트.
도 4은 본 발명에 따른 비디오 프레임 내용 감시 엔진을 네트워크에서 응용한 아기 감시 시스템.

Claims (13)

  1. 감시 카메라의 비디오 프레임 데이터의 내용을 판정하고 문제가 발생했을 때 경고하는 방법에 있어서,
    상기 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 특징기술자(feature descriptor)를 추출하는 단계와,
    상기 추출된 특징기술자와 감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자 사이의 유사도를 측정하여, 상기 입력된 비디오 프레임 데이터에 대한 경고 여부를 판정하는 단계와,
    상기 경고 여부 판정 결과에 따라 경고 대상으로 판정되면 상기 비디오 프레임 데이터에 대해 경고하는 단계를
    포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반 감시방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 경고 여부 판정 단계는 상기 감시 기준 비디오 프레임이 특징기술자 형태로 데이터베이스화되어 있는 감시 기준 데이터베이스를 참조함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 추출된 특징기술자와 상기 감시 기준 특징기술자의 유사도는 두 특징기술자 사이의 벡터거리를 구한 후, 유사도 측정 임계치와 비교함으로써 판정하는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시방법.
  4. 감시 카메라의 비디오 프레임 데이터의 내용을 감시하는 장치에 있어서,
    상기 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 특징기술자를 추출하는 수단과,
    감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자를 저장하는 기억수단과,
    상기 메타데이터 추출수단에서 추출된 메타데이터와 상기 기억수단에 저장되어 있는 감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자의 유사도를 측정하여 비디오 프레임 데이터의 보존 및 경고 기록/보고 여부를 판단하는 수단을
    포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 경고 여부 판정 수단의 판정 결과에 따라 경고 대상으로 판정된 경우, 상기 비디오 프레임 데이터에 대해 경고하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 감시 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 경고 여부 판정 수단은 상기 추출된 특징기술자와 상기 감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자 사이의 벡터거리를 구함으로써 유사도를 측정하고, 상기 유사도를 유사도 측정 임계치와 비교함으로써 경고 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시장치.
  7. 감시 카메라로부터 비디오 프레임 데이터를 입력받아서 소정의 처리를 하는 감시 카메라 시스템에 있어서,
    상기 감시 카메라에서 입력되는 비디오 프레임 데이터에서 특징기술자를 추출하는 수단과,
    감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자를 저장하고 있는 기억수단과,
    상기 특징기술자 추출수단에서 추출된 특징기술자와 상기 기억수단에 저장되어 있는 감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자의 유사도를 측정하여 상기 비디오 프레임에 대한 경고 여부를 판정하는 수단을
    구비한 내용기반 감시장치가 더 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 경고 여부 판정 수단의 판정 결과에 따라 경고 대상으로 판정된 경우, 상기 비디오 프레임 데이터에 대해 경고하는 수단을 더 포함하는 감시 카메라 시스템.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 경고 여부 판정 수단은 상기 추출된 특징기술자와 상기 감시 기준 비디오 프레임의 특징기술자 사이의 벡터거리를 구함으로써 유사도를 측정하고, 상기 유사도를 유사도 측정 임계치와 비교함으로써 경고 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 시스템.
  10. 네트워크에 연결된 아기 감시 카메라에 있어서,
    감시 카메라에서 입력되는 아기 비디오 프레임 데이터에서 특징기술자를 추출하는 수단과,
    평상시 아기모습의 기준 비디오 프레임의 메타데이터를 저장하는 기억수단과,
    상기 특징기술자 추출수단에서 추출된 특징기술자와 상기 기억수단에 저장되어 있는 기준 비디오 프레임의 메타데이터의 유사도를 측정하여 아기의 이상 상태를 경고하는 수단을 구비한
    비디오 감시장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아기 감시 카메라 시스템.
  11. 제 1 항에 있어서,
    경고 대상으로 판정되어 경고한 경우, 상기 비디오 프레임 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    경고 대상으로 판정되어 경고한 경우, 상기 경고에 대한 내용을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시방법.
  13. 제 4 항에 있어서,
    상기 경고는 네트워크를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 비디오 프레임 내용 기반의 감시장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100956159B1 (ko) 2008-04-24 2010-05-06 한국과학기술연구원 라이프로그 장치 및 정보 자동 태그 입력 방법
KR20240095200A (ko) 2021-10-29 2024-06-25 도레이 카부시키가이샤 ε-카프로락탐의 제조 방법 및 폴리아미드 6의 제조 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100925201B1 (ko) * 2003-01-16 2009-11-06 엘지전자 주식회사 감시용 디지털 비디오 레코더에서의 감시 데이터기록방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010027936A (ko) * 1999-09-16 2001-04-06 박종섭 텍스쳐 영상 검색 장치 및 그 방법
KR20010107528A (ko) * 2000-05-22 2001-12-07 노용만 인터넷상의 음란물을 차단하는 방법 및 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010027936A (ko) * 1999-09-16 2001-04-06 박종섭 텍스쳐 영상 검색 장치 및 그 방법
KR20010107528A (ko) * 2000-05-22 2001-12-07 노용만 인터넷상의 음란물을 차단하는 방법 및 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100956159B1 (ko) 2008-04-24 2010-05-06 한국과학기술연구원 라이프로그 장치 및 정보 자동 태그 입력 방법
KR20240095200A (ko) 2021-10-29 2024-06-25 도레이 카부시키가이샤 ε-카프로락탐의 제조 방법 및 폴리아미드 6의 제조 방법

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