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딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 시스템에 포함되는 학습부에서, 교육용 비디오를 이용하여, 딥 러닝 알고리즘 기반의 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 학습시키는 단계; 및 상기 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 시스템에 포함되는 평가부에서, 상기 학습된 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 이용하여 피교육자 비디오를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 학습시키는 단계는, 상기 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 통하여, 상기 교육용 비디오의 프레임들에서 연속적으로 교육 요소 영역-상기 교육 요소 영역은 상기 교육용 비디오의 핵심이 되는 관심 영역임-을 검출하는 단계; 상기 교육 요소 영역에 따라 상기 교육용 비디오의 업무 수행 시구간 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 교육용 비디오의 프레임들에서 연속적으로 교육 요소 영역을 검출하는 단계는, 상기 교육용 비디오의 프레임들 사이에서 불연속적으로 교육 요소 영역이 검출되지 않는 것을 방지하기 위하여, 상기 교육용 비디오의 프레임들에 보간(interpolation) 알고리즘 또는 추적(tracking) 알고리즘을 적용하는 단계를 더 포함하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 피교육자 비디오를 평가하는 단계는, 상기 학습된 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 통하여, 상기 피교육자 비디오에서 상기 교육 요소 영역을 검출하는 단계; 상기 교육 요소 영역에 따라 상기 피교육자 비디오의 업무 수행 시구간 데이터를 추출하는 단계; 상기 피교육자 비디오의 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명을 생성하는 단계; 및 상기 교육용 비디오의 시멘틱 동작 설명 및 상기 피교육자 비디오의 시멘틱 동작 설명을 비교하는 단계를 포함하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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제3항에 있어서,상기 교육용 비디오의 시멘틱 동작 설명 및 상기 피교육자 비디오의 시멘틱 동작 설명을 비교하는 단계는, 상기 비교 결과를 상기 피교육자로 제공하는 단계를 더 포함하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 교육용 비디오의 업무 수행 시구간 데이터를 추출하는 단계는, 상기 교육 요소 영역의 특징(feature)을 이용하여 상기 교육용 비디오의 프레임들을 클러스터링하는 단계; 및 상기 클러스터링된 프레임들을 상기 업무 수행 시구간 데이터로 추출하는 단계를 포함하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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제7항에 있어서,상기 교육용 비디오의 프레임들을 클러스터링하는 단계는, 상기 프레임들 중 상기 교육 요소 영역의 특징이 연속되는 프레임들을 클러스터링하는 단계인, 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명을 생성하는 단계는, 상기 업무 수행 시구간 데이터에서 상기 교육 요소 영역과 관련된 동작에 대한 정보를 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명으로 생성하는 단계를 포함하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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제9항에 있어서,상기 교육 요소 영역과 관련된 동작에 대한 정보를 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명으로 생성하는 단계는, 상기 딥 러닝 알고리즘을 이용하여 상기 업무 수행 시구간 데이터에 포함되는 프레임들 사이에서 상기 교육 요소 영역의 변화를 인식하는 단계; 및 상기 교육 요소 영역의 변화에 기초하여, 상기 교육 요소 영역과 관련된 동작에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법
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전자 기기를 구현하는 컴퓨터와 결합하여, 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법을 실행시키기 위해 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,상기 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 방법은, 교육용 비디오를 이용하여, 딥 러닝 알고리즘 기반의 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 학습시키는 단계; 및 상기 학습된 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 이용하여 피교육자 비디오를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 학습시키는 단계는, 상기 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 통하여, 상기 교육용 비디오의 프레임들에서 연속적으로 교육 요소 영역-상기 교육 요소 영역은 상기 교육용 비디오의 핵심이 되는 관심 영역임-을 검출하는 단계; 상기 교육 요소 영역에 따라 상기 교육용 비디오의 업무 수행 시구간 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 교육용 비디오의 프레임들에서 연속적으로 교육 요소 영역을 검출하는 단계는, 상기 교육용 비디오의 프레임들 사이에서 불연속적으로 교육 요소 영역이 검출되지 않는 것을 방지하기 위하여, 상기 교육용 비디오의 프레임들에 보간(interpolation) 알고리즘 또는 추적(tracking) 알고리즘을 적용하는 단계를 더 포함하는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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딥 러닝 알고리즘 기반의 딥 네트워크 비디오 교육 엔진; 교육용 비디오를 이용하여, 상기 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 학습시키는 학습부; 및 상기 학습된 딥 네트워크 교육 엔진을 이용하여 피교육자 비디오를 평가하는 평가부를 포함하고, 상기 학습부는, 상기 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 통하여, 상기 교육용 비디오의 프레임들에서 연속적으로 교육 요소 영역-상기 교육 요소 영역은 상기 교육용 비디오의 핵심이 되는 관심 영역임-을 검출하고, 상기 교육 요소 영역에 따라 상기 교육용 비디오의 업무 수행 시구간 데이터를 추출하며, 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명을 생성하며, 상기 교육용 비디오의 프레임들 사이에서 불연속적으로 교육 요소 영역이 검출되지 않는 것을 방지하기 위하여, 상기 교육용 비디오의 프레임들에 보간(interpolation) 알고리즘 또는 추적(tracking) 알고리즘을 적용하는 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 시스템
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제12항에 있어서,상기 평가부는, 상기 학습된 딥 네트워크 비디오 교육 엔진을 통하여, 상기 피교육자 비디오에서 상기 교육 요소 영역을 검출하고, 상기 교육 요소 영역에 따라 상기 피교육자 비디오의 업무 수행 시구간 데이터를 추출하며, 상기 피교육자 비디오의 상기 업무 수행 시구간 데이터에 대한 시멘틱 동작 설명을 생성한 뒤, 상기 교육용 비디오의 시멘틱 동작 설명 및 상기 피교육자 비디오의 시멘틱 동작 설명을 비교하는, 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 시스템
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제14항에 있어서,상기 평가부는, 상기 비교 결과를 상기 피교육자로 제공하는, 딥 러닝 기반 비디오 학습 및 평가 시스템
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