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멀티모달 문서 요약 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2020009884
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 기술은 멀티모달 문서 요약 시스템 및 방법이 개시된다. 본 기술의 구체적인 실시 예에 의하면 제공받은 멀티모달 문서에 포함된 이미지 및 텍스트를 이용하여 요약문을 생성함에 따라, 기존의 텍스트만을 이용하여 작성된 문서의 요약문에 비해 제공되는 문서에 포함된 정보의 함축성과 다양성을 향상시킬 수 있고, 대용량의 뉴스 기사의 텍스트, 이미지, 제목에서 추출된 데이터로 모델을 구축하고 구축된 모델에 대한 학습 데이터로 생성된 텍스트 및 이미지 각각의 요약문에 대해 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)을 수행하여 제공받은 문서의 요약을 생성함에 따라 멀티모달 문서의 질을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06F 40/20 (2020.01.01) G06F 40/166 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06F 40/20(2013.01) G06F 40/20(2013.01) G06F 40/20(2013.01) G06F 40/20(2013.01)
출원번호/일자 1020190004398 (2019.01.14)
출원인 강원대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0087977 (2020.07.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김학수 서울특별시 강남구
2 최기현 서울특별시 도봉구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 김중호 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.01.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-0040451-64
2 보정요구서
Request for Amendment		 2019.01.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0013820-79
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0165294-34
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5230938-29
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자 단말과 서버 간에 멀티모달 문서 요약 시스템에 있어서, 상기 서버는 이미지 및 텍스트가 혼합된 멀티모달 문서에서 텍스트 추상화 벡터를 생성하는 텍스트 인코더; 상기 멀티모달 문서에서 이미지 추상화 벡터를 생성하는 이미지 인코더; 및 상기 텍스트 추상화 벡터와 이미지 추상화 벡터를 결합하여 멀티모달 문서의 요약을 생성하는 디코더로 구비되는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 텍스트 인코더는 수신된 멀티모달 문서에서 추출된 텍스트를 텍스트 기술자에 적용하여 음절 단위로 임베딩하여 음절 벡터를 생성하고,상기 생성된 음절 벡터를 입력으로 텍스트 추상화 벡터를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 텍스트 기술자는, RNN(Recurrent Neural Network) 학습 모델, CNN(Convolutional Neural Network) 기반 중 하나로 구비되는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 이미지 인코더는 상기 멀티모달 문서에서 추출된 이미지를 이미지 기술자에 적용하여 이미지 벡터를 생성하고, 생성된 이미지 백터를 입력으로 이미지 추상화 벡터를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 시스템
5 5
제4항에 있어서, 상기 이미지 기술자는, 딥러닝 알고리즘의 CNN(Convolution Neural Network) 구조의 VGGNet(Visual Geometry Group Network) feature, SIFT(Scale Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient), SURF(Speeded Up Robust Features) 중 하나로 구비되는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 시스템
6 6
제1항에 있어서, 상기 디코더는 상기 텍스트 요약문 및 이미지 요약문 각각에 대해 주위집중 알고리즘을 적용하여 수신된 문서의 요약을 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 시스템
7 7
컴퓨터로 구현되는 멀티모달 문서 요약 방법에 있어서, 이미지 및 텍스트가 혼합된 멀티모달 문서에서 추출된 텍스트를 음절 단위로 임베딩하여 음절 백터를 도출하고, 도출된 음절 벡터를 입력으로 텍스트 추상화 벡터를 생성하는 단계; 상기 멀티모달 문서에서 딥러닝 알고리즘의 CNN(Convolution Neural Network) 구조의 VGGNet(Visual Geometry Group Network)를 이용하여 이미지 벡터를 생성하고 생성된 이미지 백터를 입력으로 이미지 추상화 벡터를 생성하는 단계; 및상기 텍스트 추상화 벡터와 이미지 추상화 벡터를 결합하여 멀티모달 문서의 요약을 생성하여 사용자 단말로 전달하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티모달 문서 요약 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 강원대학교 산학협력단 정보통신.방송연구개발사업 빅데이터 자동 태깅 및 태그 기반 DaaS시스템 개발