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11.发明专利
公开(公告)号：KR102233680B1
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020140131765A
申请日：2014-09-30
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04L25/02 , H04B10/2575
CPC classification number: H04B10/25753 , H04B10/25759
Abstract: 본 발명은 RoF(Radio over Fiber) 기술에 사용될 수 있는 중앙 제어국 장치, 원격 기지국 장치, 및 이들의 통신 방법에 관한 것이다.
본 발명의 다양한 실시예는, 아날로그 신호를 중간 주파수의 반송파를 가진 신호로 변환하고 이것을 디지털 신호로 변환하여 원격 제어국 장치로 전송할 수 있는 중앙 제어국 장치 및 통신 방법을 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예는, 중간 주파수의 반송파를 가진 디지털 신호를 필터링함으로써 간이하게 대응되는 아날로그 신호를 이끌어 낼 수 있는 원격 기지국 장치 및 통신 방법을 제공할 수 있다.-
公开(公告)号：KR102233629B1
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020150012382A
申请日：2015-01-26
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: H04B5/0037 , H04B5/0062 , H04B5/02
Abstract: 근접 통신 방법 및 그 장치가 제공된다. 리더가 통신 요청 신호를 전송하는 제1 통신 방법에 따라 통신 상대를 탐색하거나, 리더가 무선 전력 전송을 수행하는 제2 통신 방법에 따라 통신 상대를 탐색한다. 그리고 리더가 통신 상대로부터 응답 신호를 수신하면, 통신 상대와의 통신을 수행한다.
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公开(公告)号：KR102233256B1
公开(公告)日：2021-03-29
申请号：KR1020150021475A
申请日：2015-02-12
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G01S5/021 , G01S5/0009 , G01S2205/008
Abstract: 물체 위치 편향 보정 장치가 개시된다.
본 발명의 일 면에 따른 물체의 위치 편향 보정 장치는 물체정보 송신장치로부터 물체에 설치된 물체위치정보 발생모듈의 설치위치정보 및 상기 물체의 위치정보를 수신하는 정보 수신부, 상기 설치위치정보를 이용하여 상기 물체의 중심위치를 기준으로 상기 물체위치정보 발생모듈의 설치위치를 판단하여 상기 물체의 자세를 선별하는 자세 선별부, 및 상기 선별된 물체의 자세에 따라 상기 물체위치정보를 보정하는 편향 위치 보정부를 포함한다.-
公开(公告)号：KR102233099B1
公开(公告)日：2021-03-29
申请号：KR1020170166134A
申请日：2017-12-05
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F3/011 , A61B5/4884 , A61B5/6887 , A61B5/7267 , G06F1/163 , G06F1/1686 , G06F17/18 , G06F3/015 , G06F3/0304 , G06F3/048 , G06N20/00 , G06N20/10 , G06N3/08 , G06T19/006 , G02B27/017 , G16H50/70
Abstract: 기계학습에 기반한 가상 현실 콘텐츠의 시청 피로도 예측 모델 생성 방법에 있어서, 가상 현실 콘텐츠를 디스플레이부에 표시하는 단계, 센서를 이용하여 가상 현실 콘텐츠를 시청하는 사용자의 제1 시청 피로도 정보를 검출하는 단계, 가상 현실 콘텐츠에 대한 시청 피로도 세기 입력 요청에 대응하여 사용자로부터 입력되는 사용자 입력을 이용하여 제2 시청 피로도 정보를 결정하는 단계, 가상 현실 콘텐츠의 시청 피로도 유발 요소, 제1 시청 피로도 정보 및 제2 시청 피로도 정보를 이용하여 지도학습 기반의 기계학습을 수행하는 단계 및 수행된 기계학습의 결과를 기초로 시청 피로도 유발 요소와 시청 피로도 리스트의 상관관계를 결정하는 단계를 포함하는, 시청 피로도 예측 모델 생성 방법이 개시된다.
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公开(公告)号：KR20210033186A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：KR1020190114577A
申请日：2019-09-18
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F30/00
CPC classification number: G06F30/00
Abstract: 본 발명은 상위 타일 및 복수의 하위 타일을 포함하는 계층적 타일 구조를 갖는 도시 모델을 제공하는 방법으로서, 상기 상위 타일이 하위 타일로 분할되는 기준과 관련된 타일 분할 정보를 획득하는 단계로서, 상기 타일 분할 정보는 공간 기준 타일 분할 정보, 시간 기준 타일 분할 정보 및 공간객체 기준 타일 분할 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 상기 타일 분할 정보를 획득하는 단계; 상기 타일 분할 정보에 기반하여 상기 계층적 타일 구조를 갖는 도시 모델의 구조를 파악하는 단계; 및 상기 파악된 도시 모델의 구조에 기초하여 도시 모델을 가시화하는 단계를 포함하는, 도시 모델 제공 방법을 개시한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR102231676B1
公开(公告)日：2021-03-25
申请号：KR1020140187540A
申请日：2014-12-23
Applicant: 한국전자통신연구원
Inventor： 오현우
CPC classification number: H04N5/2224 , H04N5/262 , G06F16/41 , G06T7/73 , H04N5/222 , H04N5/2621 , H04N5/2628 , H04N5/265 , G06T2207/10016 , H04N5/144
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 실감 효과 메타데이터 생성 장치는 프로그램에 따라 미디어에 상응하는 실감 효과 메타데이터를 생성하는 프로세서 및 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되, 프로그램은, 미디어로부터 특징점을 추출하고, 특징점에 따른 객체 변화량, 객체 줌 정보, 인클라인 정보 및 무브 정보 중 하나 이상을 산출하고, 특징점에 따른 객체 변화량, 객체 줌 정보, 인클라인 정보 및 무브 정보 중 하나 이상에 따른 실감 효과 메타데이터를 생성하기 위해 구성되는 것을 특징으로 한다.
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17.发明专利
公开(公告)号：KR20210032292A
公开(公告)日：2021-03-24
申请号：KR1020200118862A
申请日：2020-09-16
Applicant: 한국전자통신연구원 , 한국교통대학교산학협력단
CPC classification number: H04W72/1257 , H04W72/0446 , H04W74/002 , H04W74/08 , H04W76/15 , H04W84/12
Abstract: 차세대 무선랜에서 멀티 링크의 공유 방법이 개시된다. 제1 통신 노드의 동작 방법은, 전송 구간을 설정하는 단계, 상기 전송 구간에서 제1 링크 및 제2 링크를 사용하여 제2 통신 노드와 통신을 수행하는 단계, 상기 전송 구간을 제3 통신 노드와 공유하는 단계, 및 상기 전송 구간에서 상기 제1 링크를 사용하여 상기 제2 통신 노드와 통신을 수행하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR20210030886A
公开(公告)日：2021-03-18
申请号：KR1020200115530A
申请日：2020-09-09
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G10L19/032 , G06N3/08
CPC classification number: G10L19/032 , G06N3/08
Abstract: 동적 모델 파라미터를 이용한 오디오 부호화 방법 및 오디오 복호화 방법, 오디오 부호화 장치 및 오디오 복호화 장치가 개시된다. 동적 모델 파라미터를 이용한 오디오 부호화 방법은 부호화 네트워크에서 오디오 신호의 차원을 축소할 때 레벨들 각각에 대응하는 동적 모델 파라미터를 이용할 수 있다. 그리고, 동적 모델 파라미터를 이용한 오디오 복호화 방법은 부호화 네트워크에서 오디오 신호의 차원을 확장할 때 레벨들 각각에 대응하는 동적 모델 파라미터를 이용할 수 있다.
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19.发明专利
公开(公告)号：KR20210030626A
公开(公告)日：2021-03-18
申请号：KR1020190111968A
申请日：2019-09-10
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: H01Q3/30 , H01Q3/267 , H01Q1/2283 , H01Q21/08 , H01Q21/22 , H04B17/21 , H04B17/336 , H04L27/2647 , H04L27/2605
Abstract: 위상 배열 안테나 시스템 교정 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 위상 배열 안테나 시스템 교정 방법은, 송신 안테나 장치로부터 송신된 제1 송신 신호를 수신하는 단계와, 상기 송신 안테나 장치가 수신 배열 안테나 시스템의 점유되지 않은 주파수 대역과 상기 주파수 대역의 대역폭에 기초하여 생성한 제2 송신 신호를 수신하는 단계와, 상기 제1 송신 신호 및 상기 제2 송신 신호를 이용하여 계산된 상기 수신 배열 안테나 시스템에 포함된 복수의 안테나 소자들 각각의 신호의 크기 및 위상차에 기초하여 상기 복수의 안테나 소자들을 교정(calibration)하기 위한 교정 매트릭스(calibration matrix)를 생성하는 단계를 포함한다.
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20.发明专利
公开(公告)号：KR20210030573A
公开(公告)日：2021-03-18
申请号：KR1020190111835A
申请日：2019-09-10
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06N3/08 , G06N3/0454
Abstract: 본 발명은 영상을 생성하는 생성자(Generator) 및 생성된 영상과 실제 영상을 구별하는 식별자(Discriminator)를 포함하는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network; GAN)을 이용해 해상 영상 내 기상효과를 조절하는 방법으로서, 제 1 생성적 적대 신경망(GAN)의 생성자로부터 제 1 기상효과를 포함하는 영상의 스타일 특징 및 맥락 특징을 추출하여 제 1 생성적 적대 신경망을 학습시키는 단계; 상기 추출된 제 1 기상효과를 포함하는 영상의 스타일 특징 또는 맥락 특징을 제 2 생성적 적대 신경망의 생성자로 입력하여 제 2 기상효과를 포함하는 영상을 재생성하는 단계;는 단계; 상기 재생성된 제 2 기상효과를 포함하는 영상과 실제 제 2 기상효과를 포함하는 영상을 비교함으로써 제 2 생성적 적대 신경망의 식별자가 실제 제 2 기상효과를 포함하는 영상을 식별하도록 제 2 생성적 적대 신경망을 학습시키는 단계; 및 상기 학습된 제 1 생성적 적대 신경망 또는 제 2 생성적 적대 신경망을 활용하여 입력된 해상 영상에서 기상효과를 조절하는 단계를 포함하는, 해상 영상 내 기상효과 조절 방법을 개시한다.
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