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각 의미신호(Concept signal)를 개념유도벡터(Concept derivation vector)로 치환하기 위한 사전(dictionary)과 상기 치환된 개념유도벡터를 개념벡터(Concept vector)로 변환하기 위한 공간구성요소를 저장하는 학습 모델부;단일 의미신호 데이터로부터 원천개념벡터(Primitive concept vector)와 추론연산를 통해 유도되는 개념벡터를 학습하는 학습부;상기 학습 모델부의 사전으로부터 불러온 상기 각 의미신호에 해당하는 개념유도벡터를 공간구성요소를 통해 개념벡터열로 생성하고, 각 단일 의미신호 데이터를 공통의 개념벡터공간에 위치시키는 인코더; 및상기 개념벡터공간에서 입력 의미신호그룹의 의미신호열을 나타내는 개념벡터와 가장 가까운 출력 의미신호 그룹의 의미신호열을 선택하여 번역하는 디코더를 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 인코더는 각 의미신호에 해당하는 개념유도벡터를 사전으로부터 불러오고, 상기 불러온 개념유도벡터열을 공간구성요소를 통해 개념벡터열로 생성하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 디코더는 개념벡터로 표현된 의미신호에 대해서 사전에서 받은 번역된 의미신호들을 위한 벡터집합과 공간구성요소로부터 의미신호열을 생성하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 디코더는 사전으로부터 의미신호벡터열과 일치하는 개념유도벡터열을 원천개념벡터와 내적(inner product) 연산을 통해 개념벡터열을 생성하고, 상기 생성된 개념벡터열들의 합을 통해 개념벡터에 가장 가까운 개념벡터열을 생성하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 학습부는 단일 의미신호 데이터로부터의 의미신호에 해당하는 벡터를 인공신경망을 포함한 기계학습 방법론을 적용하여 학습하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 학습부는 공통된 개념벡터공간에 학습시킨 하나의 그룹의 의미신호들을 이용하여 복수의 의미신호를 공통된 개념벡터공간에 학습시켜 다대다 의미신호그룹 간 번역을 단일 의미신호데이터로부터 학습하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 사전은 언어별로 개별적으로 학습되는 정보를 포함하고, 학습데이터에서 관찰된 의미신호(signal)에 대해 개념유도벡터가 일대일로 매핑되는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 공간구성요소는 원천적인 개념을 표시하기 위한 원천개념벡터(primitive concept vector)와 원천개념벡터들의 조합으로 다른 상위 개념들을 표현하기 위해 조합과정을 나타내는 추론연산모델을 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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제1항에 있어서,상기 의미신호 그룹에는단어, 문장, 이미지, 소리, 몸신호, 뇌파 및 눈동자의 움직임 중에서 적어도 하나의 신호가 포함되는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템
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각 의미신호(Concept signal)를 하나의 개념유도벡터로 치환하기 위한 사전(dictionary)과 상기 치환된 개념유도벡터를 개념벡터로 변환하기 위한 공간구성요소로 저장하는 단계;단일 의미신호 데이터로부터 원천개념벡터와 추론연산을 통해 유도되는 개념벡터를 학습하는 단계;사전으로부터 불러온 상기 각 의미신호에 해당하는 개념유도벡터를 공간구성요소를 통해 개념벡터열로 생성하고, 각 단일 의미신호 데이터를 공통의 개념벡터공간에 위치시키는 단계; 및상기 개념벡터공간에서 입력 의미신호그룹의 의미신호열이 나타내는 벡터와 가장 가까운 출력 의미신호 그룹의 의미신호열을 선택하여 번역하는 단계를 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 하나의 개념벡터공간에 위치시키는 단계는 각 의미신호에 해당하는 개념유도벡터를 사전으로부터 불러오고, 개념유도벡터열은 공간구성요소를 통해 개념벡터열을 생성하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 번역하는 단계는 개념벡터로 표현된 개념은 사전에서 받은 번역된 의미신호들을 위한 벡터집합과 공간구성요소로부터 의미신호열을 생성하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 번역하는 단계는 사전으로부터 의미신호벡터열과 일치하는 개념유도벡터열을 원천개념벡터와 내적(inner product) 연산을 통해 개념벡터열을 생성하고, 상기 생성된 개념벡터열들의 합을 통해 개념벡터에 가장 가까운 개념벡터열을 생성하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 학습하는 단계는 단일 의미신호 데이터로부터의 의미신호에 해당하는 벡터를 인공신경망을 포함한 기계학습 방법론을 적용하여 학습하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 학습하는 단계는 공통된 개념벡터공간에 학습시킨 하나의 그룹의 의미신호들을 이용하여 복수의 의미신호를 공통된 개념벡터공간에 학습시켜 다대다 의미신호그룹 간 번역을 단일 의미신호데이터로부터 학습하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 학습하는 단계는 번역 대상인 제1 의미신호그룹에 대한 학습모델을 구성하는 모델들을 임의로 초기화하는 단계;상기 초기화된 사전으로부터 주어진 단일 입력 데이터에 대해, 일치하는 개념유도벡터들을 개념유도벡터열로 치환한 후 공간구성요소들을 통해 개념벡터로 변환하고, 상기 변환된 개념벡터열로부터 판단된 유창성의 평가 수치로부터 모델들을 최적화하는 단계;상기 학습된 공간구성요소를 번역으로 생성되는 제2 의미신호그룹에 대한 새로운 모델에 적용하는 단계;공간구성요소를 제외하고, 제2 의미신호그룹을 위한 사전의 개념유도벡터들의 각 요소를 임의값으로 초기화하는 단계; 및상기 초기화된 사전으로부터 주어진 단일 입력 데이터에 대해, 일치하는 개념유도벡터들을 개념유도벡터열로 치환한 후 공간구성요소들을 통해 개념벡터로 변환하고, 상기 변환된 개념벡터열로부터 판단된 유창성의 평가 수치로부터 모델들을 최적화하는 단계를 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제16항에 있어서,상기 모델들을 최적화하는 단계는 상기 초기화된 사전으로부터 주어진 단일 입력 데이터에 대해, 일치하는 개념유도벡터들을 찾아 개념유도벡터열로 치환하는 단계;상기 치환된 개념유도벡터열을 공간구성요소들을 통해 개념벡터로 변환하는 단계;상기 변환된 개념벡터열로부터 유창성을 판단하기 위한 예측 결과를 산출하는 단계;상기 산출된 개념벡터열로부터 유창성을 판단하는 단계;상기 판단된 전체적인 유창성에 대한 평가 수치를 계산하는 단계; 및상기 계산된 평가 수치로부터 모델들을 최적화하는 단계를 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 번역하는 단계는 번역 대상 및 번역으로 생성되는 제1 및 제2 의미신호그룹에 대한 사전 및 공간구성요소를 로딩하는 단계;상기 제1 의미신호그룹을 위한 사전을 통해 의미신호열을 개념유도벡터열로 치환하는 단계;상기 치환된 개념유도벡터로부터 개념벡터를 생성하는 단계;상기 생성된 개념벡터를 제2 의미신호그룹의 사전벡터들을 이용하여 의미신호열의 후보들을 선정하는 단계;상기 선정된 의미신호열의 후보들에 대해서 제2 의미신호그룹을 위한 사전을 통해 개념유도벡터열을 의미신호열로 변경하는 단계; 및상기 변경된 의미신호열로부터 번역된 의미신호열을 생성하는 단계를 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 사전은 언어별로 개별적으로 학습되는 정보이며, 학습데이터에서 관찰된 모든 의미신호(signal)에 대해 벡터를 일대일로 매핑되는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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제10항에 있어서,상기 공간구성요소는 원천적인 개념을 표시하기 위한 원천개념벡터(primitive concept vector)와 원천개념벡터들의 조합으로 다른 상위 개념들을 표현하기 위해 조합과정을 나타내는 추론연산모델을 포함하는 공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 방법
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