KR20140113800A - Cloud-computing-based pattern recognition method, and a cloud-computing server system, portable terminal and pattern recognition system using the method - Google Patents
Cloud-computing-based pattern recognition method, and a cloud-computing server system, portable terminal and pattern recognition system using the method Download PDFInfo
- Publication number
- KR20140113800A KR20140113800A KR1020130027353A KR20130027353A KR20140113800A KR 20140113800 A KR20140113800 A KR 20140113800A KR 1020130027353 A KR1020130027353 A KR 1020130027353A KR 20130027353 A KR20130027353 A KR 20130027353A KR 20140113800 A KR20140113800 A KR 20140113800A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- pattern recognition
- information
- terminal
- sensor
- database
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
Abstract
Description
본 발명은 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법, 및 이를 이용한 클라우드 컴퓨팅 서버시스템, 휴대용 단말, 및 패턴인식 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a cloud computing-based pattern recognition method, and a cloud computing server system, a portable terminal, and a pattern recognition system using the same.
일반적으로 사용되고 있는 상용 가스센서의 경우, 특정 가스에 대한 선택성이 매우 떨어지는 문제점이 있다. There is a problem that the selectivity for a specific gas is very low in a commercially available gas sensor which is generally used.
이러한 문제를 해결하기 위해, 도 1에서와 같이, 개별 센서가 아닌 센서어레이를 활용한 기술이 대안적으로 사용되고 있는 실정이다. In order to solve such a problem, as shown in Fig. 1, a technology utilizing an array of sensors instead of individual sensors is being used alternatively.
센서어레이는 하나 이상의 센서가 집적되어 있는 것으로서, 각각의 센서가 서로 다른 물리적, 화학적 또는 전기적 특성을 갖고 있다. 즉, 센서어레이의 각각의 센서가 서로 다른 특성을 갖고 있기 때문에, 이러한 서로 다른 특성의 센싱 출력치를 이용하여 타겟 물질에 대한 검출(detection)이 가능하다. A sensor array is one in which one or more sensors are integrated, and each sensor has a different physical, chemical or electrical characteristic. That is, since each sensor of the sensor array has different characteristics, it is possible to detect the target material by using the sensing output values of these different characteristics.
또한 물질이 혼합되어 있을 경우, 혼합되어 있는 각각의 물질을 검출하는 것이 가능하다.Also, when the substances are mixed, it is possible to detect the respective substances which are mixed.
여기서, 서로 다른 특성의 센싱 출력치를 이용하여 물질을 검출하는 기술을 패턴인식(pattern recognition)이라 한다.Here, a technique of detecting a substance using sensed output values having different characteristics is referred to as pattern recognition.
이러한 패턴인식 기술은 물질에 대한 데이터베이스(가령, 물질 DB)를 갖고 있으면서, 센서어레이에서의 센싱 신호를 데이터베이스와 비교하여, 센싱된 물질이 무엇인가를 추정하는 기술이다. This pattern recognition technology is a technique for estimating what a sensed substance is by comparing a sensing signal in a sensor array with a database while having a database (e.g., substance DB) for the substance.
따라서 이러한 기술 적용을 위해서는 일반적으로 물질에 대한 데이터베이스가 별도로 구비되어 있어야만 한다. Therefore, in order to apply these technologies, a database for substances must be separately provided.
도 2에 도시된 바와 같이, 기존에는 노트북 등 센서어레이와 연결된 단말기에서 물질 데이터베이스를 갖고 있거나 혹은 물질 데이터베이스를 서버에 갖고 있으면서, 단말기 또는 서버 등에 보유되어 있는 패턴인식 소프트웨어가 해당 물질 데이터베이스를 네트워크를 통해 불러와서 패턴인식 작업을 수행하였으며, 이러한 물질 데이터베이스는 별도의 작업으로 따로 업데이트 해줘야만 하였다. As shown in FIG. 2, a pattern recognition software, which has a material database in a terminal connected to a sensor array such as a notebook or has a material database in a server, and is stored in a terminal or a server, And the pattern recognition task was performed, and the material database had to be updated separately as a separate task.
한편, 관련 기술 배경으로서, 센서어레이 및 관련 제어시스템이 소형화되면서, 모바일 기기와의 결합이 진행되고 있으며, 모바일 기기를 통해 위치, 속도, 환경정보 및 사용자 식별 등 다양한 정보 획득이 가능하게 되었다.Meanwhile, as a related technology background, a sensor array and a related control system have been miniaturized, a connection with a mobile device has been progressed, and various information such as position, speed, environment information, and user identification can be acquired through a mobile device.
그리고, 바이오, 수질, 가스 등과 같은 다양한 센서가 개발되면서, 언제, 어디서나 사용이 가능할 수 있게 되었다. Various sensors such as bio, water, and gas have been developed and can be used anytime, anywhere.
이에 따라, 동 업계에서는 이러한 패턴인식기술과 관련하여 아래와 같은 사항들이 요구되고 있다. Accordingly, in the industry, the following items are required in relation to the pattern recognition technology.
- 언제, 어디서나(ubiquitous) 패턴인식 기술의 구동이 가능해야 함. - It should be possible to drive pattern recognition technology anytime, anywhere (ubiquitous).
- 다양한 모바일 기기에서의 구동을 위해 소프트웨어의 이식성을 확보해야 함.- Portability of software must be secured for operation in various mobile devices.
- 물질 데이터베이스의 업데이트가 용이해야 함. - The material database should be easy to update.
- 물질 데이터베이스에 대한 접속이 자유롭고, 용이해야 함. - Access to the material database should be free and easy.
- 물질 데이터베이스뿐만 아니라, 패턴인식 모델 및 소프트웨어의 진화가 반영되어야 함. - The evolution of pattern recognition models and software as well as material databases should be reflected.
- 물질 추정 정확도를 높이기 위해 부가정보[가령, 위치, 시간, 환경정보(날씨, 온도, 습도 등), 사용자 ID 등) 활용 가능해야 함. - Additional information (eg, location, time, environmental information (weather, temperature, humidity, etc.), user ID, etc.) should be available to increase the accuracy of material estimation.
- 혼합 물질 및 미지 물질에 대한 추정 포함.
- Includes estimates of mixed and unknown substances.
본 발명은 이와 같은 업계의 요구를 반영한, 패턴인식의 클라우드 컴퓨팅화를 제공하고자 한다.The present invention seeks to provide cloud computing of pattern recognition that reflects the needs of such an industry.
즉, 클라우드 서버에 물질 데이터베이스 및 패턴인식 소프트웨어 엔진을 탑재하고, 클라이언트의 테스트 입력이 들어올 때마다 패턴인식 소프트웨어 및 물질 데이터베이스의 학습(Learning) 및 진화(Evolution)와 같은 업데이트가 수행되며, 아울러, 클라이언트의 센싱 데이터 뿐만 아니라 단말정보[가령, 위치, 시간, 사용자 ID(직업, 나이 등) 등] 및 웹상에서 추출 가능한 부가정보, 가령, 환경정보(온도, 습도 등), 해당 위치의 특성(공장, 실내, 실외 등), 사용자 직업의 특성, 해당 위치/시간대의 대기 정보를 활용하여 패턴인식할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
That is, a substance database and a pattern recognition software engine are installed in a cloud server, and updates such as learning and evolution of a pattern recognition software and a material database are performed each time a test input of a client is input, Such as position, time, user ID (occupation, age, etc.), and additional information extractable from the web such as environmental information (temperature, humidity, etc.) Indoor, outdoor, etc.), characteristics of user occupation, and waiting information of corresponding location / time zone.
이러한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법은, 사용자 단말로부터 측정된 센서정보 및 단말정보를 전송받는 단계; 상기 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하는 단계; 상기 피처 추출부로부터의 피처를, 상기 사용자 단말로부터의 단말정보와 함께 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델과 물질데이터베이스와 매칭시켜 패턴인식을 처리하는 단계; 상기 패턴인식 처리에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계; 및 상기 추정된 물질에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함하여 이루어지고, 상기 패턴인식모델과 상기 물질데이터베이스는 상기 추정된 물질정보에 의하여 업데이트되도록 구성된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method for recognizing a pattern based on cloud computing, comprising: receiving sensor information and terminal information measured from a user terminal; Extracting a feature for pattern recognition from the sensor information; Processing the pattern recognition from the feature extraction unit by matching the pattern recognition model and the material database stored in the database together with the terminal information from the user terminal; Estimating a substance according to the matching result by the pattern recognition process; And transmitting information on the estimated substance to the user terminal, wherein the pattern recognition model and the substance database are configured to be updated by the estimated substance information.
이러한 센서정보는 센서어레이로부터 측정되는 값인 것이 바람직하다. Such sensor information is preferably a value measured from a sensor array.
또한, 상기 단말정보는 사용자의 위치, 시간, 속도, 환경 및 사용자 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한다. Also, the terminal information includes at least one of a location, time, speed, environment, and user information of the user.
그리고, 상기 단말정보와의 매칭을 위한 웹 기반 부가정보를 전송받는 단계를 더 포함하고, 상기 전송된 웹 기반 부가정보는 상기 패턴인식 처리 단계로 함께 제공되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. The method may further include the step of receiving web based supplementary information for matching with the terminal information, and the transmitted web based supplementary information is provided together with the pattern recognition processing step.
여기서, 상기 패턴인식프로세스를 수행하는 단계 및 상기 패턴인식 프로세스에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계에 있어서, 매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다. Here, the step of performing the pattern recognition process and the step of estimating a substance according to a matching result by the pattern recognition process may include a step of, when there is no substance in the matched material database, Estimating the similarity between the material in the similar substance database and the chemical property, the physical property, and the molecular structure of the substance in the similar substance database together with the matching rate, .
한편, 앞서 설명한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 패턴인식용 클라우드 컴퓨팅 서버는, 사용자 단말로부터 측정된 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하도록 구성된 피처추출부; 상기 사용자 단말로부터의 단말정보와 함께 상기 피처 추출부로부터의 피처를 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델과 물질데이터베이스와 매칭시키도록 구성된 패턴인식처리부; 및 상기 패턴인식처리부에서의 매칭 결과에 따라 물질을 추정하도록 구성된 물질추정부를 포함하여 이루어지고, 상기 패턴인식모델과 상기 물질데이터베이스는 상기 물질추정부에 의하여 업데이트되도록 구성된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a cloud computing server for pattern recognition according to the present invention, comprising: a feature extraction unit configured to extract a feature for pattern recognition from sensor information measured from a user terminal; A pattern recognition processor configured to match the features from the feature extraction unit with the pattern recognition model and the material database stored in the database unit together with the terminal information from the user terminal; And a material estimating unit configured to estimate a material according to a matching result in the pattern recognition processing unit, wherein the pattern recognition model and the material database are configured to be updated by the material estimating unit.
또한, 앞서 설명한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 휴대용 단말은 센서어레이 및 단말센서를 포함하여 이루어지고, 상기 센서어레이로부터 측정된 센서정보 및 상기 단말센서로부터 측정된 단말정보를 전송받는 단계; 상기 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하는 단계; 상기 피처 추출부로부터의 피처를, 상기 사용자 단말로부터의 단말정보와 함께 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델과 물질데이터베이스와 매칭시켜 패턴인식을 처리하는 단계; 및 상기 패턴인식 처리에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계를 포함하여 이루어지는 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법에 의한 추정된 물질에 대한 정보를 상기 휴대용 단말로 전송받도록 구성되며, 상기 추정된 물질에 대한 정보는 업데이트된 것을 특징으로 한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a portable terminal including a sensor array and a terminal sensor, the sensor terminal receiving sensor information measured from the sensor array and terminal information measured by the terminal sensor; Extracting a feature for pattern recognition from the sensor information; Processing the pattern recognition from the feature extraction unit by matching the pattern recognition model and the material database stored in the database together with the terminal information from the user terminal; And a step of estimating a substance according to the matching result by the pattern recognition process, wherein the information about the estimated substance by the cloud computing-based pattern recognition method is transmitted to the portable terminal, The information is characterized by being updated.
아울러, 앞서 설명한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 사용자 휴대용 단말과 클라우드 컴퓨팅 서버를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 기반 센서어레이 패턴인식 시스템으로서, 상기 휴대용 단말은 센서어레이 및 단말센서를 포함하여 이루어지고, 상기 클라우드 컴퓨팅 서버시스템은, 상기 센서어레이로부터 측정된 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하도록 구성된 피처추출부; 상기 단말센서로부터의 단말정보와 함께 상기 피처 추출부로부터의 피처를 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델과 물질데이터베이스와 매칭시키도록 구성된 패턴인식처리부; 및 상기 패턴인식처리부에서의 매칭 결과에 따라 물질을 추정하도록 구성된 물질추정부를 포함하여 이루어지고, 상기 패턴인식모델과 상기 물질데이터베이스는 상기 물질추정부에 의하여 업데이트되도록 구성되며, 상기 추정된 물질에 대한 정보는 상기 휴대용 단말로 재전송되는 것을 특징으로 한다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a cloud computing-based sensor array pattern recognition system including a user portable terminal and a cloud computing server, the portable terminal including a sensor array and a terminal sensor, The computing server system includes a feature extraction unit configured to extract a feature for pattern recognition from sensor information measured from the sensor array; A pattern recognition processor configured to match the features from the feature extraction unit with the pattern recognition model and the material database stored in the database unit together with the terminal information from the terminal sensor; And a material estimating unit configured to estimate a material according to the matching result in the pattern recognition processing unit, wherein the pattern recognition model and the material database are configured to be updated by the material estimating unit, Information is retransmitted to the portable terminal.
본 발명에 의하면, 클라우드 서버를 통하여 시간, 장소에 구애받지 않고 언제, 어디서나 패턴인식 기술의 구동이 가능하며, 다양한 모바일 기기에서의 구동을 위해 소프트웨어의 이식성을 확보할 수 있으며, 물질 데이터베이스의 업데이트가 용이하고, 물질 데이터베이스뿐만 아니라 패턴인식 모델 및 소프트웨어의 진화가 가능한 효과가 있다. According to the present invention, the pattern recognition technology can be driven anytime and anywhere regardless of time and place through the cloud server, the portability of software can be ensured for driving in various mobile devices, It is easy to develop a pattern recognition model and software as well as a material database.
아울러, 본 발명은 부가정보[가령, 위치, 시간, 환경정보(날씨, 온도, 습도 등), 사용자 ID 등)을 활용할 수 있기 때문에, 물질 추정 정확도를 높일 수 있는 효과 또한 있을 뿐만 아니라, 혼합 물질 및 미지 물질에 대한 추정 포함에 매우 유용한 효과가 있다. In addition, since the present invention can utilize additional information (e.g., location, time, environmental information (weather, temperature, humidity, etc.), etc.), not only is it possible to increase the accuracy of material estimation, And estimates of unknown substances.
나아가, 데이터베이스에 없는 물질도 패턴인식 결과의 매칭율을 이용하여 웹을 통해서 찾을 수 있다는 장점을 갖고 있다.
Furthermore, it also has the advantage that materials not in the database can be found through the web using the matching rate of pattern recognition results.
도 1은 개별센서와 센서어레이에 대한 개념도,
도 2는 종래기술에 있어서의 패턴인식 시스템의 개략도,
도 3은 본 발명에 의한 전체 패턴인식시스템의 구성 개념도,
도 4는 본 발명에 의한 전체 패턴인식시스템의 처리 순서도를 나타낸다. 1 is a conceptual view of an individual sensor and a sensor array,
2 is a schematic diagram of a pattern recognition system in the prior art,
FIG. 3 is a configuration diagram of an entire pattern recognition system according to the present invention,
FIG. 4 shows a flowchart of a process of the entire pattern recognition system according to the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms, and the inventor should appropriately interpret the concepts of the terms appropriately The present invention should be construed in accordance with the meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and do not represent all the technical ideas of the present invention. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
패턴인식시스템Pattern recognition system
도 3은 본 발명에 의한 전체 패턴인식시스템의 구성 개념도를 나타낸다. FIG. 3 is a conceptual diagram showing a configuration of an overall pattern recognition system according to the present invention.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 센서어레이 패턴인식 시스템(1)은 크게 사용자 단말/센서시스템(10)과 클라우드 컴퓨팅 서버시스템(20)으로 구성된다. As shown in FIG. 3, the cloud computing-based sensor array pattern recognition system 1 according to the present invention comprises a user terminal /
사용자 시스템으로서의 휴대용 사용자 단말/센서시스템(10)은 센서어레이 및 신호처리시스템(11)와 단말센서(미도시) 및 단말(12)을 포함한다. The portable user terminal /
먼저, 센서어레이 및 신호처리시스템(11)은 둘 이상의 센서가 집적되어 있는 센서어레이를 포함하는 것으로서, 각각의 센서가 서로 다른 물리적, 화학적 또는 전기적 특성을 갖고 있다. 즉, 센서어레이의 각각의 센서가 서로 다른 특성을 갖고 있기 때문에, 이러한 서로 다른 특성의 센싱 출력치를 이용하여 타겟 물질에 대한 검출이 가능하다. 또한 물질이 혼합되어 있을 경우, 혼합되어 있는 각각의 물질을 검출하는 것이 가능하다. 이와 같이, 서로 다른 특성의 센싱 출력치는 물질을 검출하는 기술인 패턴인식(pattern recognition) 기술에 사용된다.First, the sensor array and the
단말센서는 위치, 시간, 속도, 환경, 사용자 정보 등과 같은 단말 정보를 검출하기 위한 센서로서 단말 내부에 실장되는 것이 보통이다.The terminal sensor is a sensor for detecting terminal information such as location, time, speed, environment, user information, etc., and is usually mounted inside the terminal.
그리고, 단말(12)은 광대역 네트워크 접속 및 디스플레이, 기본 연산 등을 수행할 수있도록 구성되며, 이러한 사용자 단말은 센서어레이 및 신호처리시스템(11)에 의하여 검출된 센서 측정치와 단말센서에 의하여 검출된 단말정보를 네트워크를 통하여 후술하는 클라우드 서버 시스템(20)으로 전송하고, 또한 클라우드 서버 시스템(20)에 의하여 최종적으로 추정된 물질정보를 수신하는 기능을 수행한다. The
클라우드 컴퓨팅 서버시스템은, 크게 피처추출부(21), 패턴인식모델(22)과 물질데이터베이스(23)가 저장된 데이터베이스부, 패턴인식처리부(24) 및 물질추정부(25)로 구성되며, 웹 기반 부가정보제공부(26)를 더 포함하는 것이 바람직하다. The cloud computing server system is largely composed of a
먼저, 피처추출부(21)는 센서어레이(11)로부터 측정되어 사용자 단말/센서시스템(10)으로부터 전송된 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하도록 구성된다. First, the
피처추출부로부터 추출된 피처는 패턴인식처리부(24)로 전송되며, 이는 패턴인식처리부(24)에 의하여 단말센서로부터 획득된 단말정보와 함께 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델(22)과 물질데이터베이스(23)와 매칭 프로세스가 수행된다. The feature extracted from the feature extractor is transmitted to the
패턴인식모델(22)과 물질 데이터베이스(23)는 기본적인 데이터베이스로서, 각각 패턴인식을 위한 수학적 모델과 물질 데이터베이스에 해당한다. 이들은 소프트웨어 엔진이며, 인공지능 기반으로 학습(Learning)/진화(Evolution) 하게 된다. The
이와 같은 패턴인식처리부(24)에서의 매칭 결과에 따라 물질추정부(25)는 물질을 추정하게 된다. The material estimating
여기서 주목할 것은, 본 발명에 있어서의 패턴인식모델(22)과 물질데이터베이스(23)는 물질추정부(25)에 의하여 학습(learning) 및 진화(evolution)와 같이 지속적으로 업데이트된다는 것이다. Note that the
이러한 패턴인식을 위한 물질 추정 기술은 사용자 단말시스템으로부터 받은 단말정보와의 매칭을 위한 웹 기반 부가정보 제공부(26)에 의하여 그 정확도의 향상을 기대할 수 있다. 웹 기반 부가정보 제공부(26)에 의하여 제공되는 정보는 위치, 시간, 속도, 환경, 사용자 특징 등과 같은 단말정보에 해당하는 웹 기반 정보로서, 지역적 특징, 해당 지역/시간에서의 대기, 날씨 정보 등을 들 수 있으며, 이들은 가령 구글, 네이버, 국가재난시스템 등에 의하여 통상적으로 제공되는 것이다. The material estimation technique for pattern recognition can be expected to improve its accuracy by the web-based supplementary
결국, 패턴인식처리부(24)는 센서 측정치에서 추출한 피처 및 단말센서로부터의 단말정보를 수학적 모델인 패턴인식모델과 물질 데이터베이스 및 웹 기반 부가정보와 매칭하여 물질을 추정한다.As a result, the
나아가, 상기 패턴인식처리부 및 물질추정부에 있어서, 매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 것이 바람직하다. 이와 같은 작업은 웹추정(30)에서 이루어지게 된다. 이와 같이 추정된 물질에 대한 정보는 물질데이터베이스에 업데이트 되게 된다.
Further, in the pattern recognition processing section and substance estimating section, if there is no substance in the matching substance database, it is estimated how similar to the substance in the substance database, based on the extracted feature, It is desirable to consider one or more of the chemical properties, physical properties, and molecular structure together with the matching ratio, and to find and estimate the substance through the web. Such an operation is performed in the
패턴인식방법Pattern Recognition Method
도 4는 본 발명에 의한 전체 패턴인식시스템에 의한 추정된 물질정보 전송 방법을 나타낸다. 4 illustrates a method of transmitting estimated material information by the overall pattern recognition system according to the present invention.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법은, 먼저 센서어레이와 단말센서를 포함하는 사용자 단말/센서시스템(10)으로부터 측정된 센서정보와 단말정보를 패턴인식 엔진을 포함하는 클라우드 컴퓨팅 서버시스템(20)에서 전송받는 것으로부터 시작한다(S10). As shown in FIG. 4, the cloud computing-based pattern recognition method according to the present invention first acquires sensor information and terminal information measured from a user terminal /
이러한 정보들 중 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하고, 피처 추출부로부터 추출된 피처는, 상기 사용자 단말의 단말센서로부터 획득된 단말정보와 함께 패턴인식처리부(24)로 전달된다(S20). Among the information, a feature for pattern recognition is extracted from the sensor information, and the feature extracted from the feature extraction unit is transmitted to the pattern
또한, 위치, 시간, 속도, 환경, 사용자 특징 등과 같은 단말정보에 해당하는 웹 기반 부가정보, 즉 지역적 특징, 해당 지역/시간에서의 대기, 날씨 정보 등이 패턴인식처리부(24)로 함께 제공된다(S30)In addition, web-based side information corresponding to terminal information such as location, time, speed, environment, user characteristics, and the like are provided together with the
패턴인식처리부(24)는 센서 측정치에서 추출한 피처 및 단말센서로부터의 단말정보를 수학적 모델인 패턴인식모델(22)과 물질 데이터베이스(23) 및 웹 기반 부가정보(26)와 매칭하고 그 매칭 결과에 따라 물질을 추정한다(S40).The pattern
마지막으로, 패턴인식처리부(24)는 패턴인식모델과 물질데이터베이스를 상기 추정된 물질정보에 의하여 업데이트시켜 이들이 학습/진화되도록 한다(S50). Finally, the pattern
이와 같이 최종적으로 추정된 물질 정보는 클라우드 서버 시스템(20)으로부터 사용자 단말/센서시스템(10)으로 전송되어, 사용자는 항상 인공지능 기반으로 업데이트된 물질 데이터베이스를 이용할 수 있게 된다. The finally estimated material information is transmitted from the
나아가, 패턴인식프로세스를 수행하는 단계 및 상기 패턴인식 프로세스에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계에 있어서, 매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다. 이와 같이 추정된 물질에 대한 정보는 물질데이터베이스에 업데이트 되게 된다.
In addition, the step of performing the pattern recognition process and the step of estimating the substance according to the matching result by the pattern recognition process may include the steps of: if there is no substance in the matched material database, Estimating how similar is to the material and taking into account the material's chemical nature, physical properties, and molecular structure in the similar material database, along with the matching rate, desirable. Information on such estimated substances will be updated in the substance database.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. It is to be understood that the above-described embodiments are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.
Claims (18)
사용자 단말로부터 측정된 센서정보와 단말정보 중 상기 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하는 단계;
상기 추출된 피처를, 상기 사용자 단말로부터 획득된 상기 단말정보와 함께 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델 및 물질데이터베이스와 매칭시켜 패턴인식프로세스를 수행하는 단계;
상기 패턴인식 프로세스에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계; 및
상기 추정된 물질에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계
를 포함하여 이루어지고,
상기 패턴인식모델과 상기 물질데이터베이스는 상기 추정된 물질정보에 의하여 업데이트되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법.
In a cloud computing-based pattern recognition method,
Extracting features for pattern recognition from the sensor information measured from the user terminal and the sensor information from the terminal information;
Performing a pattern recognition process by matching the extracted feature with a pattern recognition model and a material database stored in a database unit together with the terminal information obtained from the user terminal;
Estimating a material according to the matching result by the pattern recognition process; And
And transmitting information on the estimated substance to the user terminal
, ≪ / RTI >
Wherein the pattern recognition model and the material database are configured to be updated based on the estimated material information.
상기 센서정보는 센서어레이로부터 측정되는 값인 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the sensor information is a value measured from a sensor array.
상기 단말정보는 사용자의 위치, 시간, 속도, 환경 및 사용자 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the terminal information includes at least one of a user's location, time, speed, environment, and user information.
상기 단말정보와의 매칭을 위한 웹 기반 부가정보를 전송받는 단계를 더 포함하고, 상기 전송된 웹 기반 부가정보는 상기 패턴인식 처리 단계로 함께 제공되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법.
4. The method according to any one of claims 1 to 3,
Based additional information for matching with the terminal information, and the transmitted web-based side information is provided together with the pattern recognition processing step. .
상기 패턴인식프로세스를 수행하는 단계 및 상기 패턴인식 프로세스에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계에 있어서,
매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법.
The method according to claim 1,
Performing the pattern recognition process and estimating a substance according to a matching result by the pattern recognition process,
If there is no material in the matched material database, estimates how similar to the material in the material database based on the extracted features, and if any of the chemical properties, physical properties, and molecular structure And estimating the material through the web and estimating the same based on the matching rate.
사용자 단말로부터 측정된 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처를 추출하도록 구성된 피처추출부;
상기 사용자 단말로부터의 단말정보와 함께 상기 피처 추출부로부터의 피처를 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델과 물질데이터베이스와 매칭시키도록 구성된 패턴인식처리부; 및
상기 패턴인식처리부에서의 매칭 결과에 따라 물질을 추정하도록 구성된 물질추정부
를 포함하여 이루어지고,
상기 패턴인식모델과 상기 물질데이터베이스는 상기 물질추정부에 의하여 업데이트되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 서버시스템.
A cloud computing server system for pattern recognition,
A feature extraction unit configured to extract a feature for pattern recognition from sensor information measured from a user terminal;
A pattern recognition processor configured to match the features from the feature extraction unit with the pattern recognition model and the material database stored in the database unit together with the terminal information from the user terminal; And
A material estimation unit configured to estimate a material according to the matching result in the pattern recognition processing unit;
, ≪ / RTI >
Wherein the pattern recognition model and the material database are updated by the material estimating unit.
상기 센서정보는 센서어레이로부터 측정되는 값인 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 서버시스템.
The method according to claim 6,
Wherein the sensor information is a value measured from a sensor array.
상기 단말정보는 사용자의 위치, 시간, 속도, 환경 및 사용자 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 서버시스템.
The method according to claim 6,
Wherein the terminal information includes at least one of location, time, speed, environment, and user information of the user.
상기 단말정보와의 매칭을 위하여 웹 기반 부가정보를 제공하기 위한 웹 기반 부가정보 제공부를 더 포함하고, 상기 웹 기반 부가정보는 상기 패턴인식처리부로 함께 제공되는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 서버시스템.
9. The method according to any one of claims 6 to 8,
Based additional information providing unit for providing web-based supplementary information for matching with the terminal information, and the web-based supplementary information is provided together with the pattern recognition processing unit.
상기 패턴인식처리부 및 물질추정부에 있어서,
매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 것을 특징으로 하는, 클라우드 컴퓨팅 서버시스템.
The method according to claim 6,
In the pattern recognition processing unit and the material estimating unit,
If there is no material in the matched material database, estimates how similar to the material in the material database based on the extracted features, and if any of the chemical properties, physical properties, and molecular structure Is estimated together with the matching rate by searching the web through the web.
상기 휴대용 단말은 다음과 같은 단계들을 포함하여 이루어지는 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법에 의해 추정된 물질에 대한 정보를 전송받도록 구성되며, 상기 추정된 물질에 대한 정보는 인공지능기반으로 업데이트된 것을 특징으로 하는 휴대용 단말.
i) 상기 센서어레이로부터 측정된 센서정보와 상기 단말센서로부터 획득된 단말정보 중 상기 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처(feature)를 추출하는 단계;
ii) 상기 추출된 피처를, 상기 휴대용 단말로부터 획득된 상기 단말정보와 함께 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델 및 물질데이터베이스와 매칭시켜 패턴인식프로세스를 수행하는 단계;
iii) 상기 패턴인식 프로세스에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계; 및
iv) 상기 추정된 물질에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계.
1. A portable terminal comprising a sensor array and a terminal sensor,
Wherein the portable terminal is configured to receive information on a substance estimated by a cloud computing-based pattern recognition method including the following steps, and the information on the estimated substance is updated based on artificial intelligence Portable terminal.
i) extracting a feature for pattern recognition from the sensor information measured from the sensor array and the sensor information from the terminal information obtained from the terminal sensor;
ii) performing the pattern recognition process by matching the extracted feature with the pattern recognition model and material database stored in the database unit together with the terminal information obtained from the portable terminal;
iii) estimating a material according to the matching result by the pattern recognition process; And
iv) transmitting information about the estimated substance to the user terminal.
상기 단말정보는 사용자의 위치, 시간, 속도, 환경 및 사용자 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말.
12. The method of claim 11,
Wherein the terminal information includes at least one of a location, a time, a speed, an environment, and user information of the user.
상기 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법은 상기 단말정보와의 매칭을 위한 웹 기반 부가정보를 전송받는 단계를 더 포함하고, 상기 전송된 웹 기반 부가정보는 상기 패턴인식 처리 단계로 함께 제공되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말.
13. The method according to claim 11 or 12,
The cloud computing-based pattern recognition method further includes receiving web-based additional information for matching with the terminal information, and the transmitted web-based additional information is provided together with the pattern recognition processing step .
상기 클라우드 컴퓨팅 기반 패턴인식 방법 중 상기 패턴인식프로세스를 수행하는 단계 및 상기 패턴인식 프로세스에 의한 매칭 결과에 따라 물질을 추정하는 단계에 있어서,
매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 휴대용 단말.
12. The method of claim 11,
Performing the pattern recognition process among the cloud computing-based pattern recognition methods, and estimating a material according to a matching result by the pattern recognition process,
If there is no material in the matched material database, estimates how similar to the material in the material database based on the extracted features, and if any of the chemical properties, physical properties, and molecular structure And estimating the substance through the web and estimating the substance in consideration with the matching rate.
상기 휴대용 단말은 센서어레이 및 단말센서를 포함하여 이루어지고,
상기 클라우드 컴퓨팅 서버시스템은,
상기 센서어레이로부터 측정된 센서정보로부터 패턴인식을 위한 피처를 추출하도록 구성된 피처추출부;
상기 단말센서로부터의 단말정보와 함께 상기 피처 추출부로부터의 피처를 데이터베이스부에 저장된 패턴인식모델과 물질데이터베이스와 매칭시키도록 구성된 패턴인식처리부; 및
상기 패턴인식처리부에서의 매칭 결과에 따라 물질을 추정하도록 구성된 물질추정부
를 포함하여 이루어지고,
상기 패턴인식모델과 상기 물질데이터베이스는 상기 물질추정부에 의하여 업데이트되도록 구성되며, 상기 추정된 물질에 대한 정보는 상기 휴대용 단말로 재전송되는 것을 특징으로 하는 패턴인식 시스템.
CLAIMS 1. A cloud computing-based sensor array pattern recognition system including a user portable terminal and a cloud computing server system,
Wherein the portable terminal comprises a sensor array and a terminal sensor,
The cloud computing server system includes:
A feature extraction unit configured to extract a feature for pattern recognition from sensor information measured from the sensor array;
A pattern recognition processor configured to match the features from the feature extraction unit with the pattern recognition model and the material database stored in the database unit together with the terminal information from the terminal sensor; And
A material estimation unit configured to estimate a material according to the matching result in the pattern recognition processing unit;
, ≪ / RTI >
Wherein the pattern recognition model and the material database are configured to be updated by the material estimating unit, and information on the estimated material is retransmitted to the portable terminal.
상기 단말정보는 사용자의 위치, 시간, 속도, 환경 및 사용자 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식 시스템.
16. The method of claim 15,
Wherein the terminal information includes at least one of a location, a time, a speed, an environment, and user information of a user.
상기 단말정보와의 매칭을 위한 웹 기반 부가정보제공부를 더 포함하고, 상기 웹 기반 부가정보제공부로부터의 부가정보는 상기 패턴인식처리부로 함께 제공되는 것을 특징으로 하는 패턴인식 시스템.
17. The method according to claim 15 or 16,
Based additional information providing unit for matching with the terminal information, and the additional information from the web based additional information providing unit is provided together with the pattern recognition processing unit.
상기 패턴인식처리부 및 물질추정부에 있어서,
매칭되는 상기 물질데이터베이스 내의 물질이 없는 경우, 상기 추출된 피처에 기초하여 상기 물질데이터베이스 내의 물질과 얼마나 유사한지를 추정하고, 상기 유사한 물질데이터베이스 내의 물질의 화학적 성질, 물리적 성질, 및 분자 구조 중 어느 하나 이상을 매칭율과 함께 고려하여, 해당 물질을 웹을 통해서 찾아서 추정하는 것을 특징으로 하는, 패턴인식 시스템.16. The method of claim 15,
In the pattern recognition processing unit and the material estimating unit,
If there is no material in the matched material database, estimates how similar to the material in the material database based on the extracted features, and if any of the chemical properties, physical properties, and molecular structure Is estimated together with the matching rate by searching the web through the corresponding material.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130027353A KR20140113800A (en) | 2013-03-14 | 2013-03-14 | Cloud-computing-based pattern recognition method, and a cloud-computing server system, portable terminal and pattern recognition system using the method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130027353A KR20140113800A (en) | 2013-03-14 | 2013-03-14 | Cloud-computing-based pattern recognition method, and a cloud-computing server system, portable terminal and pattern recognition system using the method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20140113800A true KR20140113800A (en) | 2014-09-25 |
Family
ID=51757910
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020130027353A KR20140113800A (en) | 2013-03-14 | 2013-03-14 | Cloud-computing-based pattern recognition method, and a cloud-computing server system, portable terminal and pattern recognition system using the method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20140113800A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170078321A (en) | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 울산과학기술원 | Method and apparatus for providing monitoring of sensor based on dual mode |
-
2013
- 2013-03-14 KR KR1020130027353A patent/KR20140113800A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170078321A (en) | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 울산과학기술원 | Method and apparatus for providing monitoring of sensor based on dual mode |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Brenning | Spatial cross-validation and bootstrap for the assessment of prediction rules in remote sensing: The R package sperrorest | |
| US11598740B2 (en) | Server apparatus, odor sensor data analysis method, and computer-readable recording medium | |
| US9632169B2 (en) | Using inertial navigation for calibration of indoor positioning system | |
| KR101593315B1 (en) | Method, apparatus and computer program product for activity recognition | |
| US11172025B2 (en) | Server apparatus, odor sensor data analysis method, and computer-readable recording medium | |
| EP2592436A2 (en) | Device positioning via device-sensed data evaluation | |
| US20150198443A1 (en) | Localization activity classification systems and methods | |
| KR20180017606A (en) | Method for providing parking location information of a vehicle and electronic device thereof | |
| JP5961330B1 (en) | Sensor management system | |
| JP7242311B2 (en) | Apparatus, non-transitory computer-readable medium and method for spectroscopic quantification with reduced false positives | |
| CN108734165A (en) | Calligraphy quality determining method, device and electronic equipment based on artificial intelligence | |
| CN109492122A (en) | Acquisition methods, device, terminal and the computer readable storage medium of Business Information | |
| KR20200101186A (en) | Electronic apparatus and controlling method thereof | |
| US9208404B2 (en) | Object detection with boosted exemplars | |
| US20220111864A1 (en) | Systems and methods for cross-domain training of sensing-system-model instances | |
| US11245764B2 (en) | Server apparatus, odor sensor data analysis method, and computer readable recording medium for unfixed odor analysis targets | |
| KR20140113800A (en) | Cloud-computing-based pattern recognition method, and a cloud-computing server system, portable terminal and pattern recognition system using the method | |
| CN111814036A (en) | Wireless hotspot and interest point matching method based on search engine, electronic device and storage medium | |
| US8838147B2 (en) | Method and apparatus for determining environmental context utilizing features obtained by multiple radio receivers | |
| CN109642827B (en) | Temperature estimation system, temperature estimation method, and recording medium having temperature estimation program recorded thereon | |
| JPWO2020026328A1 (en) | Information processing equipment, control methods, and programs | |
| Zubov et al. | Mesh Network of eHealth Intelligent Agents in Smart City: A Case Study on Assistive Devices for Visually Impaired People. | |
| CN111626437A (en) | Confrontation sample detection method, device and equipment and computer scale storage medium | |
| EP3836069A1 (en) | Electronic device and control method therefor | |
| JP6165507B2 (en) | Computing to detect that a person with a mobile device is in a specific place |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E601 | Decision to refuse application |