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데이터베이스에 저장된 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍으로부터 메타 학습 모델을 생성하는 메타 학습 모델 생성부; 및 상기 생성된 메타 학습 모델에 대하여 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍에 기초하여 개인화하는 메타 학습 모델 개인화부 를 포함하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 메타 학습 모델 생성부는, 상기 데이터베이스에 저장된 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍을 복수의 군집으로 그룹화하는 데이터 군집 생성부; 상기 군집에서 메타 과업을 추출하는 메타 과업 추출부; 및상기 추출된 메타 과업으로부터 메타 학습 모델을 생성하는 모델 생성부 를 포함하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 메타 학습 모델 개인화부는, 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 사용자의 생리학적 센서 데이터를 수집하는 웨어러블 센서 데이터 수집부; 사용자의 감정 레이블을 수집하는 감정 레이블 수집부; 상기 메타 학습 모델을 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍에 기초하여 재학습시키는 메타 학습 모델 적응부; 및상기 재학습된 메타 학습 모델에 기초하여 사용자의 감정을 예측하는 감정 예측부 를 포함하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제1항에 있어서, 상기 데이터베이스는, 복수의 감정 레이블과 상응하는 웨어러블 센서 데이터의 쌍으로 구성되고, 상기 복수의 감정 레이블은 감정을 나타내는 범주형 변수로서 긍정 감정 및 부정 감정을 포함하는 감정의 이진 변수를 사용하고, 상기 웨어러블 센서 데이터는 웨어러블 단말로부터 수집되는 근전도, 심박수, 심전도, 피부 온도, 피부 전기를 포함하는 생체신호인 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제2항에 있어서, 상기 메타 과업 추출부는, 상기 데이터 군집 생성부에서 생성된 복수의 군집 중 임의의 군집 하나를 선택하고, 선택한 군집 내에 속한 복수의 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블 쌍으로부터 각각의 감정 레이블 당 적어도 두 개 이상의 상응하는 웨어러블 센서 데이터의 집합으로 구성되는 메타 과업을 추출하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제2항에 있어서, 상기 모델 생성부는, 상기 메타 과업 추출부에서 추출되는 복수의 메타 과업에 기초하여 메타 학습 모델의 매개 변수를 최적화하고, 입력되는 웨어러블 센서 데이터가 각각의 감정 레이블 범주에 속할 확률을 산출하는 메타 학습 모델을 생성하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제3항에 있어서, 상기 감정 레이블 수집부는, 상기 데이터베이스에 저장되지 않고 상기 웨어러블 센서 데이터 수집부에서 획득한 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블을 수집하고,웨어러블 단말에 설치된 감정 레이블 수집용 프로그램 또는 상기 데이터베이스와 다른 별도의 감정 레이블 저장소로부터 상기 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블을 획득하고, 상기 감정 레이블 수집용 프로그램은 무작위 시간 단위 또는 미리 정해진 일정 시간 단위로 웨어러블 단말을 통해 사용자가 자신의 감정을 응답하는 설문을 제공하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제3항에 있어서, 상기 메타 학습 모델 적응부는, 메타 학습 모델 적응부에서는 상기 웨어러블 센서 데이터 수집부와 상기 감정 레이블 수집부에서 획득한 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍으로부터 각각의 감정 레이블 당 적어도 두 개 이상의 상응하는 웨어러블 센서 데이터의 집합으로 구성되는 새로운 메타 과업을 구축하고, 상기 메타 학습 모델 생성부에서 생성된 메타 학습 모델의 매개 변수를 새로운 메타 과업에 최적화시키는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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제3항에 있어서, 상기 감정 예측부는, 상기 메타 학습 모델 적응부에서 최적화된 메타 학습 모델에 기초하여, 상기 웨어러블 센서 데이터 수집부에서 획득한 새로운 웨어러블 센서 데이터가 상기 감정 레이블 수집부에서 획득한 각 감정 레이블 범주에 속하는 확률을 산출하는 개인화 감정 인식 메타 학습 시스템
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메타 학습 모델 생성부를 통해 데이터베이스에 저장된 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍으로부터 메타 학습 모델을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 메타 학습 모델에 대하여 메타 학습 모델 개인화부를 통해 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍에 기초하여 개인화하는 단계 를 포함하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 메타 학습 모델 생성부를 통해 데이터베이스에 저장된 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍으로부터 메타 학습 모델을 생성하는 단계는, 데이터 군집 생성부를 통해 상기 데이터베이스에 저장된 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍을 복수의 군집으로 그룹화하는 단계; 메타 과업 추출부를 통해 상기 군집에서 메타 과업을 추출하는 단계; 및상기 추출된 메타 과업으로부터 모델 생성부를 통해 메타 학습 모델을 생성하는 단계 를 포함하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 생성된 메타 학습 모델에 대하여 메타 학습 모델 개인화부를 통해 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍에 기초하여 개인화하는 단계는, 웨어러블 센서 데이터 수집부를 통해 사용자의 생리학적 센서 데이터를 수집하는 단계; 감정 레이블 수집부를 통해 사용자의 감정 레이블을 수집하는 단계; 메타 학습 모델 적응부를 통해 상기 메타 학습 모델을 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍에 기초하여 재학습시키는 단계; 및상기 재학습된 메타 학습 모델에 기초하여 감정 예측부를 통해 사용자의 감정을 예측하는 단계 를 포함하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제11항에 있어서,상기 메타 학습 모델 생성부를 통해 데이터베이스에 저장된 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍으로부터 메타 학습 모델을 생성하는 단계는, 상기 데이터베이스가 상기 복수의 감정 레이블과 상응하는 웨어러블 센서 데이터의 쌍으로 구성되고, 상기 복수의 감정 레이블은 감정을 나타내는 범주형 변수로서 긍정 감정 및 부정 감정을 포함하는 감정의 이진 변수를 사용하고, 상기 웨어러블 센서 데이터는 웨어러블 단말로부터 수집되는 근전도, 심박수, 심전도, 피부 온도, 피부 전기를 포함하는 생체신호인 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제11항에 있어서,상기 메타 과업 추출부를 통해 상기 군집에서 메타 과업을 추출하는 단계는, 상기 데이터 군집 생성부에서 생성된 복수의 군집 중 임의의 군집 하나를 선택하고, 선택한 군집 내에 속한 복수의 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블 쌍으로부터 각각의 감정 레이블 당 적어도 두 개 이상의 상응하는 웨어러블 센서 데이터의 집합으로 구성되는 메타 과업을 추출하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제11항에 있어서,상기 상기 추출된 메타 과업으로부터 모델 생성부를 통해 메타 학습 모델을 생성하는 단계는, 상기 메타 과업 추출부에서 추출되는 복수의 메타 과업에 기초하여 메타 학습 모델의 매개 변수를 최적화하고, 입력되는 웨어러블 센서 데이터가 각각의 감정 레이블 범주에 속할 확률을 산출하는 메타 학습 모델을 생성하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제12항에 있어서,상기 감정 레이블 수집부를 통해 사용자의 감정 레이블을 수집하는 단계는, 상기 데이터베이스에 저장되지 않고 상기 웨어러블 센서 데이터 수집부에서 획득한 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블을 수집하고,웨어러블 단말에 설치된 감정 레이블 수집용 프로그램 또는 상기 데이터베이스와 다른 별도의 감정 레이블 저장소로부터 상기 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블을 획득하고, 상기 감정 레이블 수집용 프로그램은 무작위 시간 단위 또는 미리 정해진 일정 시간 단위로 웨어러블 단말을 통해 사용자가 자신의 감정을 응답하는 설문을 제공하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제12항에 있어서,상기 메타 학습 모델 적응부를 통해 상기 메타 학습 모델을 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍에 기초하여 재학습시키는 단계는, 메타 학습 모델 적응부에서는 상기 웨어러블 센서 데이터 수집부와 상기 감정 레이블 수집부에서 획득한 웨어러블 센서 데이터와 상응하는 감정 레이블의 쌍으로부터 각각의 감정 레이블 당 적어도 두 개 이상의 상응하는 웨어러블 센서 데이터의 집합으로 구성되는 새로운 메타 과업을 구축하고, 상기 메타 학습 모델 생성부에서 생성된 메타 학습 모델의 매개 변수를 새로운 메타 과업에 최적화시키는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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제12항에 있어서,상기 상기 재학습된 메타 학습 모델에 기초하여 감정 예측부를 통해 사용자의 감정을 예측하는 단계는, 상기 메타 학습 모델 적응부에서 최적화된 메타 학습 모델에 기초하여, 상기 웨어러블 센서 데이터 수집부에서 획득한 새로운 웨어러블 센서 데이터가 상기 감정 레이블 수집부에서 획득한 각 감정 레이블 범주에 속하는 확률을 산출하는 개인화 감정 인식 메타 학습 방법
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