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영상, 음성, 텍스트 정보를 기반으로 사용자의 감정, 나이, 성별을 인식하는 방법

  • 기술번호 : KST2019031116
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 영상, 음성, 텍스트 정보를 기반으로 사용자의 감정, 나이, 성별을 인식하는 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 인식 시스템에 의해 수행되는 인식 방법은, 서로 다른 종류의 데이터로부터 추정된 추정값을 입력받는 단계; 상기 입력된 추정값을 학습 모델을 통하여 학습시키는 단계; 상기 학습 모델을 통하여 상기 추정값을 학습시킴에 따라 멀티 모달 기반의 사용자의 식별 정보를 인식하는 단계; 및 상기 인식된 사용자의 식별 정보를 인식 결과로서 전달하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06K 9/20 (2006.01.01) G10L 17/04 (2013.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180071850 (2018.06.22)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0140801 (2019.12.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180058179   |   2018.05.23
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.22)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이수영 대전광역시 유성구
2 신영훈 대전광역시 유성구
3 김태호 대전광역시 유성구
4 채명수 대전광역시 유성구
5 김준우 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2018.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2018-0613768-71
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.11.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2020.01.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0001340-85
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.01.09 수리 (Accepted) 9-1-2020-0001062-25
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.01.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0056276-59
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2020.03.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0256868-67
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0256869-13
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0255885-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.06.05 수리 (Accepted) 1-1-2020-0582411-29
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.06.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0582412-75
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
14 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.07.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0450313-93
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
인식 시스템에 의해 수행되는 인식 방법에 있어서,서로 다른 종류의 데이터로부터 추정된 추정값을 입력받는 단계;상기 입력된 추정값을 학습 모델을 통하여 학습시키는 단계; 상기 학습 모델을 통하여 상기 추정값을 학습시킴에 따라 멀티 모달 기반의 사용자의 식별 정보를 인식하는 단계; 및상기 인식된 사용자의 식별 정보를 인식 결과로서 전달하는 단계 를 포함하는 인식 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 학습 모델을 통하여 상기 추정값을 학습시킴에 따라 멀티 모달 기반의 사용자의 식별 정보를 인식하는 단계는,상기 추정값의 각각과 상기 추정값의 각각을 학습 모델에 학습시킴에 따라 획득된 출력값의 각각의 내적을 통하여 상기 사용자의 식별 정보와 관련된 인식 결과를 획득하는 단계를 포함하는 인식 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 입력된 추정값을 학습 모델을 통하여 학습시키는 단계는,상기 추정값의 각각을 입력값으로 상기 학습 모델에 구성된 히든 레이어에 통과시킴에 따라 출력값을 획득하는 단계 를 포함하는 인식 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 입력된 추정값을 학습 모델을 통하여 학습시키는 단계는,인공신경망에 기반하여 구성된 학습 모델에 상기 추정값의 각각을 동시에 입력하여 학습시키는 단계를 포함하는 인식 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 서로 다른 종류의 데이터로부터 추정된 추정값을 입력받는 단계는,상기 사용자와 연관된 영상 데이터, 음성 데이터 및 텍스트 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터에 기반하여 상기 사용자의 식별 정보를 인식하기 위하여 추정값을 추정하는 단계 를 포함하는 인식 방법
6 6
제2항에 있어서, 상기 학습 모델을 통하여 상기 추정값을 학습시킴에 따라 멀티 모달 기반의 사용자의 식별 정보를 인식하는 단계는,상기 사용자의 감정, 나이 또는 성별 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자의 식별 정보를 획득하는 단계를 포함하는 인식 방법
7 7
인식 시스템에 있어서,서로 다른 종류의 데이터로부터 추정된 추정값을 입력받는 입력부;상기 입력된 추정값을 학습 모델을 통하여 학습시키는 학습부; 상기 학습 모델을 통하여 상기 추정값을 학습시킴에 따라 멀티 모달 기반의 사용자의 식별 정보를 인식하는 인식부; 및상기 인식된 사용자의 식별 정보를 인식 결과로서 전달하는 전달부 를 포함하는 인식 시스템
8 8
제7항에 있어서, 상기 인식부는, 상기 추정값의 각각과 상기 추정값의 각각을 학습 모델에 학습시킴에 따라 획득된 출력값의 각각의 내적을 통하여 상기 사용자의 식별 정보와 관련된 인식 결과를 획득하는 것을 특징으로 하는 인식 시스템
9 9
제7항에 있어서, 상기 학습부는, 상기 추정값의 각각을 입력값으로 상기 학습 모델에 구성된 히든 레이어에 통과시킴에 따라 출력값을 획득하는 것을 특징으로 하는 인식 시스템
10 10
제9항에 있어서, 상기 학습부는, 인공신경망에 기반하여 구성된 학습 모델에 상기 추정값의 각각을 동시에 입력하여 학습시키는 것을 특징으로 하는 인식 시스템
11 11
제7항에 있어서, 상기 입력부는, 상기 사용자와 연관된 영상 데이터, 음성 데이터 및 텍스트 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터에 기반하여 상기 사용자의 식별 정보를 인식하기 위하여 추정값을 추정하는 것을 특징으로 하는 인식 시스템
12 12
제8항에 있어서, 상기 인식부는,상기 사용자의 감정, 나이 또는 성별 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자의 식별 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 인식 시스템
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 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성지능 기술 연구개발(2017)