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그림 감정 학습 지원 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2021007606
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 그림 감정 학습 지원 방법 및 그 장치가 개시된다. 그림 감정 학습 지원 방법은, (a) 복수의 그림을 수집하는 단계; (b) 상기 수집된 복수의 그림을 각각 기학습된 그림 감정 예측 모델에 적용하여 감정-강도값을 예측하는 단계; (c) 상기 그림과 감정-강도값을 매핑하여 그림-강도 데이터베이스를 구축하는 단계; (d) 서로 다른 복수의 감정 그룹군에 포함된 복수의 대표 그림을 사용자 단말로 제공하여 어느 하나를 선택받는 단계; 및 (e) 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값을 이용하여 선택된 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림을 선별하여 상기 사용자 단말로 제공하여 학습시키는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G09B 19/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200160685 (2020.11.26)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0066734 (2021.06.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190155827   |   2019.11.28
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.26)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤경현 서울특별시 양천구
2 이태민 서울특별시 서초구
3 최종인 경기도 시흥시 목감남서로 **, *

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1274061-85
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번호 청구항
1 1
(a) 복수의 그림을 수집하는 단계;(b) 상기 수집된 복수의 그림을 각각 기학습된 그림 감정 예측 모델에 적용하여 감정-강도값을 예측하는 단계;(c) 상기 그림과 감정-강도값을 매핑하여 그림-강도 데이터베이스를 구축하는 단계;(d) 서로 다른 복수의 감정 그룹군에 포함된 복수의 대표 그림을 사용자 단말로 제공하여 어느 하나를 선택받는 단계; 및 (e) 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값을 이용하여 선택된 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림을 선별하여 상기 사용자 단말로 제공하여 학습시키는 단계를 포함하는 그림 감정 학습 지원 방법
2 2
제1 항에 있어서, 상기 (e) 단계는, 상기 선택된 감정 그룹군에 포함된 그림들 중 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 최소인 그림, 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 최대인 그림, 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 중간인 그림을 선별하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계;상기 사용자 단말로부터 제공된 그림들 중 어느 하나를 선택받는 단계; 및상기 (d) 단계에서 상기 (e)단계까지 선택된 그림의 점수를 누적하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 그림 감정 학습 지원 방법
3 3
제2 항에 있어서, 상기 (e) 단계는, 제n회 반복 수행되되, 제n회 경우, 제(n-1)회에서 선택된 그림의 감정-강도값과 차이가 최대인 그림, 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 중간인 그림 중 적어도 2개를 선별하여 상기 사용자 단말로 제공되며,상기 제n회는 상기 제(n-1)회에서 제공된 그림보다 지정된 수만큼 작게 제공되되, 2개의 그림이 제공될때까지 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 그림 감정 학습 지원 방법
4 4
제1 항에 있어서, 동일 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림 사례와 복수의 검증 선택군을 사용자 단말로 제공하는 단계-상기 검증 선택군 중 어느 하나는 상기 그림 사례와 동일 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림이며, 나머지는 다른 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림임; 및상기 사용자 단말로부터 복수의 검증 선택군 중 어느 하나를 선택받아 검증 테스트 결과를 제공하는 단계를 포함하는 그림 감정 학습 지원 방법
5 5
제1 항에 있어서, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 그림 감정 예측 모델을 학습하는 단계를 더 포함하되,상기 그림 감정 예측 모델은 그림과 감정-강도값으로 구성된 트레이닝 세트를 이용하여 학습되되,상기 각 그림에 대한 감정-강도값은 복수의 사용자의 설문 조사에 의해 획득된 값들의 평균값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 그림 감정 학습 지원 방법
6 6
그림 감정 학습 지원 방법을 수행하는 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 있어서, (a) 복수의 그림을 수집하는 단계;(b) 상기 수집된 복수의 그림을 각각 기학습된 그림 감정 예측 모델에 적용하여 감정-강도값을 예측하는 단계;(c) 상기 그림과 감정-강도값을 매핑하여 그림-강도 데이터베이스를 구축하는 단계;(d) 서로 다른 복수의 감정 그룹군에 포함된 복수의 대표 그림을 사용자 단말로 제공하여 어느 하나를 선택받는 단계; 및 (e) 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값을 이용하여 선택된 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림을 선별하여 상기 사용자 단말로 제공하여 학습시키는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 기록매체
7 7
적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및상기 메모리에 저장된 명령어를 수행하는 프로세서를 포함하되, 상기 명령어는, (a) 복수의 그림을 수집하는 단계;(b) 상기 수집된 복수의 그림을 각각 기학습된 그림 감정 예측 모델에 적용하여 감정-강도값을 예측하는 단계;(c) 상기 그림과 상기 예측된 감정-강도값을 매핑하여 그림-강도 데이터베이스를 구축하는 단계;(d) 서로 다른 복수의 감정 그룹군에 포함된 복수의 대표 그림을 사용자 단말로 제공하여 어느 하나를 선택받는 단계; 및 (e) 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값을 이용하여 선택된 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림을 선별하여 상기 사용자 단말로 제공하여 학습시키는 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 그림 감정 학습 지원 장치
8 8
제7 항에 있어서, 상기 선택된 감정 그룹군에 포함된 그림들 중 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 최소인 그림, 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 최대인 그림, 상기 선택된 대표 그림의 감정-강도값과 차이가 중간인 그림을 선별하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계;상기 사용자 단말로부터 제공된 그림들 중 어느 하나를 선택받는 단계; 및상기 (d) 단계에서 상기 (e)단계까지 선택된 그림의 점수를 누적하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 그림 감정 학습 지원 장치
9 9
제7 항에 있어서,동일 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림 사례와 복수의 검증 선택군을 사용자 단말로 제공하는 단계-상기 검증 선택군 중 어느 하나는 상기 그림 사례와 동일 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림이며, 나머지는 다른 감정 그룹군에 포함된 복수의 그림임; 및상기 사용자 단말로부터 복수의 검증 선택군 중 어느 하나를 선택받아 검증 테스트 결과를 제공하는 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 그림 감정 학습 지원 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 SW전문인력역량강화(R&D) SW중심대학(중앙대)