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온라인 데이터에 기반한 사용자 성 정체성 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020009413
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 온라인 데이터에 기반한 사용자 성 정체성 예측 방법에 관한 것으로, 사용자 성 정체성 예측 방법은 작성자 군에 의해 게시된 온라인 데이터로부터 복수의 모달리티별로 특성을 추출하는 단계, 상기 추출된 특성을 벡터 공간에 저장하는 단계, 상기 벡터 공간에 저장된 특성을 기반으로 심층신경망을 구축하여 온라인 데이터의 작성자의 성 정체성을 분류할 수 있는 예측 모델을 학습시켜 생성하는 단계 및 예측 대상 온라인 데이터를 수신하고, 상기 생성된 예측 모델을 이용하여 상기 예측 대상 온라인 데이터 작성자의 성 정체성을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020180172415 (2018.12.28)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0082136 (2020.07.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.28)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한경식 경기도 수원시 영통구
2 전영승 경기도 수원시 장안구
3 전승곤 강원도 춘천시 춘천로 ***,

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)
2 한선희 대한민국 서울시 강남구 논현로 *** 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)
3 박기갑 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***(역삼동) 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)
4 안병규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1318067-10
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.12.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2020-0010700-68
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.07.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0472026-09
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.25 수리 (Accepted) 1-1-2020-0891092-16
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0891094-18
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번호 청구항
1 1
온라인 데이터에 기반한 사용자 성 정체성 예측 방법에 있어서, 작성자 군에 의해 게시된 온라인 데이터로부터 복수의 모달리티별로 특성을 추출하는 단계; 상기 추출된 특성을 벡터 공간에 저장하는 단계;상기 벡터 공간에 저장된 특성을 기반으로 심층신경망을 구축하여 온라인 데이터의 작성자의 성 정체성을 분류할 수 있는 예측 모델을 학습시켜 생성하는 단계; 및예측 대상 온라인 데이터를 수신하고, 상기 생성된 예측 모델을 이용하여 상기 예측 대상 온라인 데이터 작성자의 성 정체성을 예측하는 단계,를 포함하는 사용자 성 정체성 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 예측 모델을 생성하는 단계는,상기 모달리티별로 심층신경망을 구축하는 단계; 및상기 모달리티별로 구축된 심층신경망을 병합하여 상기 예측 모델을 생성하는 단계,를 포함하는 사용자 성 정체성 예측 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 복수의 모달리티는 이미지, 텍스트 및 활동 중 적어도 하나가 포함되는 것을 특징으로 하는 사용자 성 정체성 예측 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 이미지 모달리티의 특성은 시각적 특성 및 제스처 특성 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제스처 특성은 기 채택된 복수의 제스처 유형 중 적어도 하나가 상기 온라인 데이터에 포함된 이미지에 나타나는지 여부를 라벨링하여 획득되는 것을 특징으로 하는 사용자 성 정체성 예측 방법
5 5
제3항에 있어서,상기 텍스트 모달리티의 특성은 문장 및 태그, 범주 및 언어적 특성 중 적어도 하나를 포함하고,상기 벡터 공간에 저장하는 단계는, TF-IDF 가중치 알고리즘에 의해 특정한 크기를 갖는 벡터에 상기 문장 및 태그가 매핑되는 것을 특징으로 하는 사용자 성 정체성 예측 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 활동 모달리티의 특성은 작성요일, 작성일이 주중인지 주말인지 여부 및 응답빈도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 성 정체성 예측 방법
7 7
온라인 데이터에 기반한 사용자 성 정체성 예측 모델 생성 방법에 있어서, 임의의 작성자 군을 선정하는 단계;상기 작성자 군의 성 정체성을 추출하는 단계;상기 작성자 군에 의해 게시된 온라인 데이터로부터 복수의 모달리티별로 특성을 추출하는 단계;상기 추출된 특성을 벡터 공간에 저장하는 단계; 및상기 벡터 공간에 저장된 특성을 기반으로 심층신경망을 구축하여 온라인 데이터 작성자의 성 정체성을 분류할 수 있는 예측 모델을 학습시켜 생성하는 단계,를 포함하는 사용자 성 정체성 예측 모델 생성 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 예측 모델을 생성하는 단계는,상기 모달리티별로 심층신경망을 구축하는 단계; 및상기 모달리티별로 구축된 심층신경망을 병합하여 상기 예측 모델을 생성하는 단계,를 포함하는 사용자 성 정체성 예측 모델 생성 방법
9 9
온라인 데이터에 기반한 사용자 성 정체성 예측 장치에 있어서,작성자 군에 의해 게시된 온라인 데이터 및 예측 대상 온라인 데이터를 수신하는 데이터 수신부;상기 작성자 군에 의해 게시된 온라인 데이터로부터 복수의 모달리티별 특성을 추출하는 데이터 특성 추출부;상기 추출된 특성을 벡터 공간에 저장하는 벡터 저장부; 및상기 벡터 공간에 저장된 특성을 기반으로 구축된 심층신경망을 이용하여 학습된 예측 모델을 생성하고, 상기 생성된 예측 모델을 이용하여 상기 예측 대상 온라인 데이터의 작성자의 성 정체성에 대한 예측값을 도출하는 사용자 성 정체성 예측부,를 포함하는 사용자 성 정체성 예측 장치
10 10
제 9항에 있어서,상기 사용자 성 정체성 예측부는,상기 복수의 모달리티별로 심층신경망을 구축하고, 각 모달리티별로 구축된 심층신경망을 병합하여 상기 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 성 정체성 예측 장치
11 11
제 9 항에 있어서,상기 작성자 군의 성 정체성을 분류하는 작성자 분류부,를 더 포함하는 것인, 사용자 성 정체성 예측 장치
12 12
제9항에 있어서,상기 복수의 모달리티는 이미지, 텍스트 및 활동 중 적어도 하나가 포함되는 것을 특징으로 하는 사용자 성 정체성 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 아주대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 MR-IoT융합 재난대응 인공지능 연구센터