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교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2023007504
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 발명은 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템 및 방법에 관한 것으로, 싱글 교차 융합부가 수신된 멀티모달 정보로 이미지 정보, 음향 정보, 및 텍스트 정보 각각에 대하여 서로 다른 정보가 융합된 융합 데이터를 각 정보별로 도출하고, 멀티 교차 융합부가 상기 각 정보별로 도출된 융합 데이터로 서로 다른 융합 데이터가 융합된 교차 데이터를 각 융합 데이터별로 도출하며, 감정 추론부가 상기 생성된 교차 데이터에 대응하는 감정 정보를 매칭하여 각 세그먼트별 대상인물의 감정을 도출하는 구성으로 인간과 기계의 언어적 의사소통의 효율성을 개선하여 다양한 고객 관리 서비스를 제공하고, 강의를 시청하는 학습자의 감정 및 심리 건강 관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.
Int. CL A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G06V 10/40 (2022.01.01) G06F 40/30 (2020.01.01)
CPC A61B 5/165(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/4803(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G06V 10/40(2013.01) G06F 40/30(2013.01) A61B 2503/12(2013.01)
출원번호/일자 1020220026168 (2022.02.28)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0128812 (2023.09.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.28)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양형정 광주광역시 북구
2 트란 티 둥 광주광역시 북구
3 이귀상 광주광역시 북구
4 김수형 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호(문정동, 에이치비지니스파크)(*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		 2022.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0224851-77
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.09.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
수신된 적어도 하나의 세그먼트로부터 이미지 정보, 음향 정보, 및 텍스트 정보 중 적어도 두 개 이상의 정보와 관련된 멀티모달 정보를 이용하여 대상인물의 감정을 도출하는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템에 있어서,수신된 멀티모달 정보로 이미지 정보, 음향 정보, 및 텍스트 정보 각각에 대하여 서로 다른 정보가 융합된 융합 데이터를 각 정보별로 도출하는 싱글 교차 융합부;상기 각 정보별로 도출된 융합 데이터로 서로 다른 융합 데이터가 융합된 교차 데이터를 각 융합 데이터별로 도출하는 멀티 교차 융합부; 및상기 생성된 교차 데이터에 대응하는 감정 정보를 매칭하여 각 세그먼트별 대상인물의 감정을 도출하는 감정 추론부를 포함하는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 싱글 교차 융합부는 이미지 정보, 음향 정보, 및 텍스트 정보의 싱크를 정규화하는 것을 특징으로 하는 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 멀티 교차 융합부는 상기 융합 데이터의 누락에 따른 데이터 손실을 최소화하는 것을 특징으로 하는 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템
4 4
제1항에 있어서,상기 융합 데이터 및 교차 데이터는 행렬벡터인 것을 특징으로 하는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 싱글 교차 융합부는 상기 각 정보에 대한 메인 융합 데이터 및 다수개의 부가 융합 데이터를 생성하는 제1 데이터 생성 모듈; 및생성된 적어도 두 개 이상의 상기 부가 융합 데이터를 벡터내적으로 연산하여 연산된 데이터의 값이 너무 크거나 작은 값들을 제거하도록 스케일링하고 스케일링된 데이터를 소프트맥스 함수로 연산하여 제1 결과 데이터를 도출한 다음 도출된 제1 결과 데이터와 상기 부가 융합 데이터를 벡터내적으로 연산하여 제2 결과 데이터를 도출하는 제1 연산 모듈을 포함하는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템
6 6
제1항에 있어서,상기 멀티 교차 융합부는 상기 각 융합 데이터에 대한 메인 교차 데이터 및 다수개의 부가 교차 데이터를 생성하는 제2 데이터 생성 모듈; 및생성된 적어도 두 개 이상의 상기 부가 교차 데이터를 벡터내적으로 연산하여 연산된 데이터의 값이 너무 크거나 작은 값들을 제거하도록 스케일링하고 스케일링된 데이터를 소프트맥스 함수로 연산하여 제3 결과 데이터를 도출한 다음 도출된 제3 결과 데이터와 상기 부가 교차 데이터를 벡터내적으로 연산하여 제4 결과 데이터를 도출하는 제2 연산 모듈을 포함하는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템
7 7
제1항의 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 시스템에서 수행되는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 방법에 있어서,수신된 멀티모달 정보로 이미지 정보, 음향 정보, 및 텍스트 정보 각각에 대하여 서로 다른 정보가 융합된 융합 데이터가 각 정보별로 도출되는 싱글 교차 융합 단계;상기 각 정보별로 도출된 융합 데이터로 서로 다른 융합 데이터가 융합된 교차 데이터가 각 융합 데이터별로 도출되는 멀티 교차 융합 단계; 및상기 생성된 교차 데이터에 대응하는 감정 정보가 매칭되어 각 세그먼트별 대상인물의 감정이 도출되는 감정 추론 단계를 포함하는 교차 모달 학습 기반의 감정 추론 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전남대학교 집단연구지원(R＆D) 인공감정지능 기초연구실