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언어 학습 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022008085
  • 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 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 언어 학습 시스템은, 음성 데이터에 기초하여, 상기 음성 데이터에 포함된 문장의 음소 시퀀스를 인식하는 음소 시퀀스 인식 모듈, 상기 인식된 음소 시퀀스에 기초하여 상기 문장의 난이도를 나타내는 스코어를 추정하도록 학습된 스코어 추정 네트워크를 포함하는 스코어 추정 모듈, 상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 수행하는 네트워크 학습 모듈, 및 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보를 저장하고, 상기 상대적 스코어 정보를 상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 위한 정답 데이터로서 상기 네트워크 학습 모듈로 제공하는 문장 쌍 데이터베이스를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G09B 19/06 (2006.01.01) G10L 15/02 (2006.01.01) G10L 17/12 (2013.01.01)
CPC G06Q 50/20(2013.01) G10L 15/02(2013.01) G10L 17/12(2013.01) G09B 19/06(2013.01) G10L 2015/025(2013.01)
출원번호/일자 1020200166942 (2020.12.02)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0077726 (2022.06.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.02)
심사청구항수 15

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 구형일 경기도 수원시 영통구
2 김용균 경기도 광명시 안현로 **
3 신동원 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최영수 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
2 윤종원 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
3 정성준 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)

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
2020.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-1306387-48
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번호 청구항
1 1
음성 데이터에 기초하여, 상기 음성 데이터에 포함된 문장의 음소 시퀀스를 인식하는 음소 시퀀스 인식 모듈;상기 인식된 음소 시퀀스에 기초하여 상기 문장의 난이도를 나타내는 스코어를 추정하도록 학습된 스코어 추정 네트워크를 포함하는 스코어 추정 모듈;상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 수행하는 네트워크 학습 모듈; 및문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보를 저장하고, 상기 상대적 스코어 정보를 상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 위한 정답 데이터로서 상기 네트워크 학습 모듈로 제공하는 문장 쌍 데이터베이스를 포함하는,언어 학습 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보는,문장 쌍의 스코어 대소 관계를 나타내는 정보를 포함하는,언어 학습 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 음소 시퀀스 인식 모듈 및 상기 스코어 추정 모듈은,제1 문장을 포함하는 제1 음성 데이터로부터 제1 스코어를 추정하고,제2 문장을 포함하는 제2 음성 데이터로부터 제2 스코어를 추정하고,상기 네트워크 학습 모듈은,상기 문장 쌍 데이터베이스에 포함된 상기 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보 중, 상기 제1 문장과 상기 제2 문장의 상대적 스코어 정보를 상기 정답 데이터로서 획득하고,추정된 제1 스코어 및 제2 스코어와, 획득된 상기 정답 데이터에 기초하여 상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 제어하는,언어 학습 시스템
4 4
제2항에 있어서, 상기 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보는,적어도 하나의 사용자의 언어 학습 결과에 포함되는 정답 문장과 오답 문장의 정보에 기초하여 생성되는,언어 학습 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 문장 및 상기 스코어 추정 모듈에 의해 추정된 스코어를 포함하는 정보를 저장하는 문장 스코어 데이터베이스를 더 포함하는,언어 학습 시스템
6 6
제5항에 있어서, 상기 언어 학습 시스템은,제1 문장을 포함하는 음성 데이터에 기초한 입력 텍스트를 수신하고,상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트의 비교 결과, 및 상기 제1 문장의 스코어에 기초하여, 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 제2 문장을 선택하는,언어 학습 시스템
7 7
제6항에 있어서, 상기 언어 학습 시스템은,비교 결과 상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트가 일치하는 경우, 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들 중, 상기 제1 문장의 스코어보다 높은 스코어를 갖는 문장을 상기 제2 문장으로 선택하고,상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트가 일치하지 않는 경우, 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들 중, 상기 제1 문장의 스코어보다 낮은 스코어를 갖는 문장을 상기 제2 문장으로 선택하는,언어 학습 시스템
8 8
제6항에 있어서,상기 언어 학습 시스템은,비교 결과 상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트가 일치하지 않는 경우, 일치하지 않는 부분의 음소 또는 음소 시퀀스에 기초하여 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들 중 상기 제2 문장을 선택하는,언어 학습 시스템
9 9
음성 데이터에 기초하여, 상기 음성 데이터에 포함된 문장의 음소 시퀀스를 인식하는 단계;입력된 음소 시퀀스에 기초하여, 음소 시퀀스에 대응하는 문장의 난이도를 나타내는 스코어를 추정하도록 학습된 스코어 추정 네트워크로, 상기 인식된 음소 시퀀스를 입력하는 단계;상기 스코어 추정 네트워크로부터, 상기 인식된 음소 시퀀스에 기초한 상기 문장의 스코어를 포함하는 추정 결과를 획득하는 단계; 및상기 음성 데이터에 포함된 문장 및 상기 추정 결과에 포함된 스코어를 포함하는 정보를 문장 스코어 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는,언어 학습 방법
10 10
제9항에 있어서, 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보를 이용하여 상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보는 문장 쌍의 스코어 대소 관계를 나타내는 정보를 포함하는,언어 학습 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 수행하는 단계는,상기 스코어 추정 네트워크를 이용하여, 제1 문장을 포함하는 제1 음성 데이터로부터 제1 스코어를 추정하는 단계;상기 스코어 추정 네트워크를 이용하여, 제2 문장을 포함하는 제2 음성 데이터로부터 제2 스코어를 추정하는 단계;상기 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보 중, 상기 제1 문장과 상기 제2 문장의 상대적 스코어 정보를 정답 데이터로서 획득하는 단계; 및추정된 제1 스코어 및 제2 스코어와, 획득된 정답 데이터에 기초하여 상기 스코어 추정 네트워크의 학습을 수행하는 단계를 포함하는,언어 학습 방법
12 12
제10항에 있어서, 상기 문장 쌍들 각각의 상대적 스코어 정보는,적어도 하나의 사용자의 언어 학습 결과에 포함되는 정답 문장과 오답 문장의 정보에 기초하여 생성되는,언어 학습 방법
13 13
제9항에 있어서,상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들을 이용한 언어 학습을 제공하는 단계를 더 포함하고,상기 언어 학습을 제공하는 단계는,상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들 중 제1 문장을 포함하는 음성 데이터의 출력에 기초한 입력 텍스트를 수신하는 단계; 및상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트의 비교 결과, 및 상기 제1 문장의 스코어에 기초하여, 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 제2 문장을 선택하는 단계를 포함하는,언어 학습 방법
14 14
제13항에 있어서, 상기 제2 문장을 선택하는 단계는,비교 결과 상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트가 일치하는 경우, 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들 중 상기 제1 문장의 스코어보다 높은 스코어를 갖는 상기 제2 문장을 선택하는 단계; 및비교 결과 상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트가 일치하지 않는 경우, 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 문장들 중 상기 제1 문장의 스코어보다 낮은 스코어를 갖는 상기 제2 문장을 선택하는 단계를 포함하는,언어 학습 방법
15 15
제13항에 있어서, 상기 제2 문장을 선택하는 단계는,비교 결과 상기 제1 문장과 상기 입력 텍스트가 일치하지 않는 경우, 일치하지 않는 부분의 음소 또는 음소 시퀀스에 기초하여 상기 문장 스코어 데이터베이스에 저장된 상기 제2 문장을 선택하는 단계를 포함하는,언어 학습 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 아주대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 지능형 의료영상 진단 솔루션 개발