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딥러닝 기반의 감성 분류 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019035266
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 딥러닝 기반의 감성 분류 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 감성 분류 장치를 이용한 감성 분류 방법에 있어서, 복수의 감성 각각을 대상으로 상기 감성에 대응하는 시각 자극 이미지를 설정 시간 동안 피험자에게 노출시켜 동공 크기 변화 데이터를 획득하는 단계와, 상기 설정 시간 동안 획득된 상기 동공 크기 변화 데이터를 기 설정된 제1 시간 간격을 기초로 복수의 구간으로 구분하는 단계와, 상기 구간의 데이터를 시간 및 주파수에 따른 동공 크기 변화를 나타낸 스펙트로그램(spectrogram) 형태로 변환하여 상기 복수의 구간에 대응하는 복수의 스펙트로그램을 생성하는 단계, 및 상기 복수의 감성별로 상기 감성에 대응하는 상기 복수의 스펙트로그램을 시계열 데이터 분석이 가능한 순환형 신경망(RNN;Recurrent Neural Network)에 입력시켜 상기 감성을 학습시킴에 따라 사용자의 동공 변화에 기초한 감성 분류 모델을 구축하는 단계를 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 방법을 제공한다.본 발명에 의하면, 감성 자극에 대응하는 사용자의 동공 변화를 딥러닝 기술을 통해 시계열 분석한 결과를 이용하여 동공 변화에 기초한 신뢰성 있는 감성 분류 모델을 제공할 수 있음은 물론, 사용자의 동공 변화를 관측하는 것만으로 현재 사용자의 감성 상태를 빠르고 정확하게 분석하고 예측할 수 있는 이점이 있다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/049(2013.01) G06N 3/049(2013.01)
출원번호/일자 1020160154027 (2016.11.18)
출원인 가톨릭대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1855168-0000 (2018.04.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180510) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.18)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서초구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이희재 대한민국 경기도 김포시 봉화로***번길 *
2 박연호 대한민국 경기도 성남시 구
3 이상국 대한민국 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭대학교 산학협력단 서울특별시 서초구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.11.18 수리 (Accepted) 1-1-2016-1127459-11
2 등록결정서
Decision to grant
2018.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0288373-51
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.21 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245084-94
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
감성 분류 장치를 이용한 감성 분류 방법에 있어서,복수의 감성 각각에 대해, 상기 감성에 대응하는 시각 자극 이미지가 설정 시간 동안 피험자에게 노출될 때 동공 크기 변화 데이터를 획득하는 단계;상기 설정 시간 동안 획득된 상기 동공 크기 변화 데이터를 기 설정된 제1 시간 간격을 기초로 복수의 구간으로 구분하는 단계; 상기 구간의 데이터를 시간 및 주파수에 따른 동공 크기 변화를 나타낸 스펙트로그램(spectrogram) 형태로 변환하여 상기 복수의 구간에 대응하는 복수의 스펙트로그램을 생성하는 단계; 및상기 복수의 감성별로 상기 감성에 대응하는 상기 복수의 스펙트로그램을 시계열 데이터 분석이 가능한 순환형 신경망(RNN;Recurrent Neural Network)에 입력시켜 상기 감성을 학습시킴에 따라 사용자의 동공 변화에 기초한 감성 분류 모델을 구축하는 단계를 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 복수의 구간은,인접한 구간끼리 상기 제1 시간보다 짧은 제2 시간만큼 오버랩핑(overlapping) 되어 있는 딥러닝 기반의 감성 분류 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 제2 시간은 상기 제1 시간의 절반에 대응하는 시간인 딥러닝 기반의 감성 분류 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 설정 시간 동안 측정되는 사용자의 동공 크기 변화 데이터로부터 상기 복수의 스펙트로그램을 생성한 다음, 생성한 복수의 스펙트로그램을 상기 감성 분류 모델에 입력시켜 상기 사용자의 현재 감성 상태를 분류하는 단계를 더 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 감성 분류 모델을 구축하는 단계는,상기 순환형 신경망에 입력된 복수의 스펙트로그램으로부터 각각 추출되는 특징 벡터의 결과를 이용하여 상기 감성을 학습시키되, 장단기 기억 메모리(LSTM;Long Short-Term Memory) 구조를 가지는 순환형 신경망(LSTM-RNN)에 드랍아웃(drop-out) 기법을 사용하여 상기 감성을 학습시키며,상기 특징 벡터는,동공 크기, 눈 깜빡임 시점 및 눈 감은 시간의 정보를 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 방법
6 6
복수의 감성 각각에 대해, 상기 감성에 대응하는 시각 자극 이미지가 설정 시간 동안 피험자에게 노출될 때 동공 크기 변화 데이터를 획득하는 데이터 획득부;상기 설정 시간 동안 획득된 상기 동공 크기 변화 데이터를 기 설정된 제1 시간 간격을 기초로 복수의 구간으로 구분하고, 상기 구간의 데이터를 시간 및 주파수에 따른 동공 크기 변화를 나타낸 스펙트로그램(spectrogram) 형태로 변환하여 상기 복수의 구간에 대응하는 복수의 스펙트로그램을 생성하는 스펙트로그램 생성부; 및상기 복수의 감성별로 상기 감성에 대응하는 상기 복수의 스펙트로그램을 시계열 데이터 분석이 가능한 순환형 신경망(RNN;Recurrent Neural Network)에 입력시켜 상기 감성을 학습시킴에 따라 사용자의 동공 변화에 기초한 감성 분류 모델을 구축하는 모델 학습부를 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 장치
7 7
청구항 6에 있어서,상기 복수의 구간은,인접한 구간끼리 상기 제1 시간보다 짧은 제2 시간만큼 오버랩핑(overlapping) 되어 있는 딥러닝 기반의 감성 분류 장치
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청구항 7에 있어서,상기 제2 시간은 상기 제1 시간의 절반에 대응하는 시간인 딥러닝 기반의 감성 분류 장치
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청구항 6에 있어서,상기 설정 시간 동안 측정되는 사용자의 동공 크기 변화 데이터로부터 상기 복수의 스펙트로그램이 생성되면, 생성된 복수의 스펙트로그램을 상기 감성 분류 모델에 입력시켜 상기 사용자의 현재 감성 상태를 분류하도록 하는 제어부를 더 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 장치
10 10
청구항 6에 있어서,상기 모델 학습부는,상기 순환형 신경망에 입력된 복수의 스펙트로그램으로부터 각각 추출되는 특징 벡터의 결과를 이용하여 상기 감성을 학습시키되, 장단기 기억 메모리(LSTM;Long Short-Term Memory) 구조를 가지는 순환형 신경망(LSTM-RNN)에 드랍아웃(drop-out) 기법을 사용하여 상기 감성을 학습시키며,상기 특징 벡터는,동공 크기, 눈 깜빡임 시점 및 눈 감은 시간의 정보를 포함하는 딥러닝 기반의 감성 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 미래창조과학부 가톨릭대학교 산학협력단 산학공동기술개발과제(LINC) VR/AR 스마트 콘텐츠 몰입도 향상을 위한 인공지능 기반 사용자 감성 인식 기술 및 감성 증강(감성 영상, 감성 음향 렌더링) 기술 개발