KR20230072199A - 감정 표현 객체 생성 장치 및 이를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

감정 표현 객체 생성 장치 및 이를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템 및 그 제어방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 감정 표현 객체 생성 장치 및 이를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법은, 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하는 단계와; 수집된 사용자의 감정상태 판단 소스를 기초로 기 설정된 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 단계와; 상기 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

감정 표현 객체 생성 장치 및 이를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템 및 그 제어방법{EMOTION OBJECT GENERATING APPARATUS AND SYSTEM INCLUDING THE APPARATUS, AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 감정 표현 객체 생성 장치 및 이를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 감정 상태를 대신하여 표현해 주는 감정 표현 객체를 생성하는 장치 및 이를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.
최근 통신 기술의 발전과 더불어 온라인상에서의 소통이 증가하고 있고, 이때 사람들은 자신을 대신하는 새로운 객체(예를 들어 아바타 등)를 이용하여 자신의 감정 상태를 표현하고 있다.
일 예로 메신저상의 상태 이미지는 물론이고, 메시지 내의 이모티콘 등도 이러한 기능을 수행할 수 있다.
그런데 종래에는 단말기 사용자의 감정 상태에 대한 표현 방식이나 그 처리 알고리즘이 극히 단순해서 사용자의 감정 상태는 제대로 표현하지 못하는 문제가 있어왔다.
특히 인간의 감정 상태라는 것은 어느 하나로 규정될 수 없는 경우가 많고, 그 조합의 수는 굉장히 많음에 반해, 종래에는 상술한 객체들이 기쁨, 슬픔, 놀람 등과 같은 어느 하나의 상태만을 알려줄 뿐 다양한 인간의 감정을 표현하는 데는 한계가 있었던 것이다.
등록특허 제10-0883352호
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 그 목적은 단말기 사용자의 현재 감정 상태를 정교하게 표현할 수 있는 감정 표현 객체를 생성하는 장치 및 이를 포함하는 시스템과, 이의 제어방법을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법은, 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하는 단계와; 수집된 사용자의 감정상태 판단 소스를 기초로 기 설정된 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 단계와; 상기 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진다.
또, 상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 감정 표현 객체 생성 시스템의 제어방법은, 상기 감정 표현 객체 생성 장치가 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하여 상기 감정 표현 학습 서버에 전송하는 단계와; 상기 감정 표현 학습 서버가 상기 감정 표현 객체 생성 장치로부터 수신되는 감정상태 판단 소스를 기초로 기계 학습을 수행하고 그 결과를 상기 감정 표현 객체 생성 장치에 전송하는 단계와; 상기 감정 표현 객체 생성 장치가 상기 감정 표현 학습 서버로부터 수신된 기계 학습 결과에 기초하여 감정 테이블을 갱신하는 단계와; 상기 감정 표현 객체 생성 장치가 사용자의 새로운 감정상태 판단 소스로부터 감정 측정을 수행하는 단계와; 상기 감정 측정 결과와 상기 갱신된 감정 테이블을 비교하여 상기 사용자의 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 단계와; 상기 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또, 상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 감정 표현 객체 생성 장치는 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하는 수집부와; 수집된 사용자의 감정상태 판단 소스를 기초로 기 설정된 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 산정부와; 상기 산정부에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 감정 표현 객체 생성부를 포함하여 구성된다.
또, 상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 감정 표현 객체 생성 시스템은, 소정의 감정 표현 객체 생성 장치로부터 수신되는 감정상태 판단 소스를 기초로 기계 학습을 수행하고 그 결과를 해당 감정 표현 객체 생성 장치에 전송하는 감정 표현 학습 서버와; 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하여 소정의 감정 표현 학습 서버에 전송하고, 상기 감정 표현 학습 서버로부터 수신된 기계 학습 결과에 기초하여 감정 테이블을 갱신하며, 사용자의 새로운 감정상태 판단 소스로부터 감정 측정을 수행한 경우 그 새로운 감정 측정 결과와 상기 갱신된 감정 테이블을 비교하여 상기 사용자의 감정 종류별 상태 점수를 산정하고, 그 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 감정 표현 객체 생성 장치를 포함하여 구성된다.
이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 사용자의 감정 종류별 상태에 대응되는 감정 표현 객체가 생성될 수 있어서, 사용자의 감정 상태를 정교하게 표현이 가능하다.
또한 개인별 참조 레벨을 미리 설정하도록 함으로써, 유사한 감정상태에 대해서는 개인별로 서로 다른 형태의 감정 표현 객체가 생성 및 표현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 감정 표현 객체 생성 장치를 포함하는 전체 시스템의 개략 구성도이고,
도 2는 도 2의 감정 표현 객체 생성 장치의 기능 블록도이고,
도 3 및 도 4는 감정 표현 객체를 구성하는 세부 객체의 일 예들을 나타낸 도면이고,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 감정 표현 객체 생성 장치의 제어흐름도이고,
도 6은 도 5에서 감정 표현 객체를 생성함에 있어서 랜덤 방식이 적용되는 과정을 나타낸 도면이고,
도 7은 도 1의 감정 표현 객체 생성 장치가 소정의 단말기로 이루어진 경우 그 내부의 구성 모듈과 처리 과정을 나타낸 도면이고,
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 감정 표현 객체 생성 장치를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템의 구성도이고,
도 9는 도 7과 비교되는 감정 표현 객체가 생성되기 위한 감정 표현 객체 생성 장치 및 감정 표현 학습 서버 내부의 모듈과 이들의 신호 흐름을 나타낸 도면이다.
이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.
이하 본 발명에 따른 각 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 하나의 예에 불과하고, 본 발명이 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 특히 본 발명은 각 실시예에 포함되는 개별 구성, 개별 기능, 또는 개별 단계 중 적어도 어느 하나 이상의 조합으로 구성될 수 있다.
특히, 편의상 청구 범위의 일부 청구항에는 '(a)'와 같은 알파벳을 포함시켰으나, 이러한 알파벳이 각 단계의 순서를 규정하는 것은 아니다.
또한 이하 본 발명에 따른 각 실시예에서 언급하는 각 신호는 한 번의 연결 등에 의해 전송되는 하나의 신호를 의미할 수도 있지만, 후술하는 특정 기능 수행을 목적으로 전송되는 일련의 신호 그룹을 의미할 수도 있다. 즉, 각 실시예에서는 소정의 시간 간격을 두고 전송되거나 상대 장치로부터의 응답 신호를 수신한 이후에 전송되는 복수 개의 신호들이 편의상 하나의 신호명으로 표현될 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 감정 표현 객체 생성 장치(100)를 포함하는 전체 시스템의 구성은 도 1에 도시된 바와 같다.
동 도면에서 각 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 상대방(300)과 통신하는 유선 또는 무선 단말기일 수 있다.
이처럼 각 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 상호간 통신을 수행하면서 사용자의 현재 감정에 대응되는 감정 표현 객체를 표시하여 상대방(300)이 볼 수 있도록 할 수 있다.
즉, 각 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 서로 채팅 통신을 수행할 수도 있고, 또는 문자 메시지의 송수신을 수행할 수 있는데, 이때 각 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 사용자의 감정을 나타내는 감정 표현 객체를 생성하여 상대방 단말기(300)에 전송할 수 있는 것이다.
따라서 이하에서는 이러한 감정 표현 객체 생성 장치(100)가 감정 표현 객체를 생성하는 과정에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2에는 이러한 감정 표현 객체 생성 장치(100)의 기능 블록의 일 예가 도시되었다.
동 도면에 도시된 바와 같이 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 수집부(110), 산정부(120), 감정 표현 객체 생성부(130), 저장부(140), 표시 제어부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
우선 저장부(140)는 사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 저장하는 기능을 수행한다.
여기서 감정 표현 참조 레벨은 사용자에 대응되는 감정 상태를 표현함에 있어서 그 표현 정도를 조절하기 위한 것으로서, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략한다.
수집부(110)는 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하는 기능을 수행한다.
예를 들어 수집부(110)는 사용자가 통화를 하고 있는 경우에는 마이크(미 도시함)를 통해 입력되는 사용자의 음성 신호를 감정상태 판단 소스로써 수집할 수 있고, 또는 사용자가 상대방(300)과 문자 메시지를 송수신하거나 채팅을 하는 경우에는 그 문자 메시지 또는 채팅 메시지에 포함된 텍스트를 감정상태 판단 소스로써 수집할 수 있으며, 더 나아가 사용자가 영상 통화를 하는 경우 카메라(미 도시함)에 의해 촬영되는 사용자의 얼굴 이미지를 감정상태 판단 소스로써 수집할 수 있다.
여기기 감정상태 판단 소스의 종류에 따라 소정의 가중치가 미리 설정될 수도 있다.
예를 들어, 사용자의 음성, 텍스트, 표정, 행동 등 다양한 사용자의 감정상태 판단 소스 중에서 '표정'에 가장 높은 가중치가 적용되고, '텍스트'에 가장 낮은 가중치가 적용될 수 있는 것이다. 이 경우 사용자의 '표정'에 대한 분석 결과가 사용자의 현재 감정 상태를 판단하는 가장 큰 기준이 될 수 있는 것이다.
여기서 음성 신호, 문자 메시지, 촬영 이미지를 수집하는 기술 그 자체는 공지된 기술에 해당하므로 보다 상세한 설명은 생략한다.
산정부(120)는 수집된 상술한 사용자의 감정상태 판단 소스를 기초로 기 설정된 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 기능을 수행한다.
여기서 감정 종류별 상태 점수는 반드시 구체적 숫자 점수로 이루어지는 것은 아니고, 상,중,하와 같은 문자 점수로 이루어질 수도 있음은 물론이다.
감정의 종류는 미리 설정될 수 있는데, 예를 들어 신뢰, 공포, 놀람, 슬픔, 지루함, 화남, 관심, 즐거움 등 그 종류 등 다양한 감정들이 서로 구분되어 설정될 수 있다.
특히 감정 종류별 상태 점수가 산정된다는 것은 예를 들어 사용자의 특정 표정에 대해서 '놀람'과 '기쁨'의 감정에 대한 점수가 각기 독립적으로 산정될 수 있음을 의미한다.
감정 표현 객체 생성부(130)는 산정부(120)에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 기능을 수행한다.
예를 들어 도 3에 도시된 바와 같이 사용자의 감정 종류별 얼굴 모양이 미리 매칭 등록되어 있는 경우, 감정 표현 객체 생성부(130)는 현재 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 어느 하나의 얼굴 모양을 추출할 수 있는 것이다.
여기서 감정 표현 객체는 복수 개의 세부 객체로 이루어질 수 있는데, 예를 들어 사람 얼굴 모양을 하는 아바타가 감정 표현 객체인 경우, 그 아바타에 포함된 눈 형상과, 입 형상이 각각의 세부 객체일 수 있다.
이렇게 감정 표현 객체가 복수 개의 세부 객체로 구성된 경우, 감정 표현 객체 생성부(130)는 산정부(120)에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출하고, 그 추출한 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성할 수 있다.
예를 들어 '놀람'점수가 2이고, '기쁨'점수가 4인 경우, 감정 표현 객체 생성부(130)는 해당 놀람 점수 2와 기쁨 점수 4에 대응되는 '눈 형상'과 '입 형상'을 각각 추출하고, 그 추출한 형상들을 조합하여 감정 표현 객체를 생성할 수 있는 것이다.
다른 예로써, 감정 표현 객체 생성부(130)는, 상술한 예와 동일하게 '놀람'점수가 2이고, '기쁨'점수가 4인 경우, 놀람 점수 2에 대응되는 '눈 형상'과 기쁨 점수 4에 대응되는 '입 형상'을 각각 추출하고, 그 추출한 형상들을 조합하여 감정 표현 객체를 생성할 수도 있다.
이처럼 입 형상과 눈 형상에 대해서 구분하여 추출한 예가 도 4에 도시되었다.
도 4는 놀람 점수에 해당하는 눈 형상과 기쁨 점수에 해당하는 입 형상을 각각 추출하여 조합한 예이다.
한편, 감정 표현 객체 생성부(130)는 일부의 세부 객체는 랜덤 방식으로 추출할 수도 있다.
여기서 랜덤 방식 추출의 의미는, 세부 객체의 일부 대상(눈, 입 등)을 랜덤으로 결정하는 것을 의미할 수도 있고, 또는 결정된 일부 세부 객체(눈, 입 등)에 매칭된 이미지들(화나는 이미지, 웃는 이미지 등)로부터 어느 하나를 랜덤하게 결정하는 것을 의미할 수도 있다.
즉, 상술한 예와 동일하게 '놀람'점수가 2이고, '기쁨'점수가 4인 경우, 놀람 점수 2 및 기쁨 점수 4에 대응되는 '눈 형상'을 추출하되, '입 형상'에 대해서는 기 설정된 복수 개의 형상 중에서 랜덤으로 어느 하나를 선정하여 추출하고, 그 추출된 눈 형상 및 입 형상을 조합하여 감정 표현 객체를 생성할 수 있는 것이다. 이에 따라 동일한 감정상태에 대해서도 다양한 감정 표현 객체가 구성될 수 있는 장점이 있다.
이러한 랜덤방식이 적용되는 것은 전체 세부 객체 중에서 30% 이하가 되도록 함이 바람직하다.
예를 들어 얼굴을 구성하는 전체 세부 객체의 종류가 10종류라면, 그 중에 3종류 이하에만 랜덤방식이 적용되도록 하는 것이다.
만일 랜덤 방식으로 세부 객체를 추출하는 비중이 30% 보다 더 커지게 되면, 표현의 다양성을 넘어서서 오히려 사용자의 감정 상태를 제대로 표현하지 못하게 된다.
또한, 앞서 언급한 바와 같이 저장부(140)에는 사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 저장될 수 있는데, 이 경우 감정 표현 객체 생성부(130)는 산정부(120)에서 산정된 감정 종류별 상태 점수와 저장부(140)에 저장된 감정 표현 참조 레벨을 함께 고려하여 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성할 수 있다.
예를 들어 감정 표현 참조 레벨은 상대적인 값인 경우, 감정 표현 객체 생성부(130)는 산정부(120)에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 대응되는 레벨보다 감정 표현 참조 레벨만큼 증가된 레벨에 대응되는 감정 표현 객체를 생성할 수 있는 것이다.
구체적인 예를 든다면, 사용자에 의해 입력되어 저장된 감정 표현 참조 레벨이 +1이고, 산정부(120)에서 산정된 기쁨에 대한 상태 점수가 3인 경우 감정 표현 객체 생성부(130)는 상태 점수 3에 1을 가산한 4에 대응되는 감정 표현 객체를 생성할 수 있는 것이다.
반대로, 사용자에 의해 입력되어 저장된 감정 표현 참조 레벨이 -1이고, 산정부(120)에서 산정된 기쁨에 대한 상태 점수가 3인 경우 감정 표현 객체 생성부(130)는 상태 점수 3에 1을 차감한 2에 대응되는 감정 표현 객체를 생성할 수 있는 것이다.
표시 제어부(150)는 감정 표현 객체 생성부(130)에서 생성된 감정 표현 객체가 표시되도록 제어하는 기능을 수행한다.
예를 들어 사용자가 상대방(300)과 채팅을 하고 있는 경우, 표시 제어부(150)는 채팅 중에 항상 표시되는 프로필 사진에 감정 표현 객체가 포함되도록 하여 상대방이 볼 수 있도록 할 수 있는 것이다.
특히, 사용자의 감정 상태는 실시간 변경될 수 있는데, 표시 제어부(150)는 그 변경되는 상태에 소정의 애니메이션 효과를 줄 수 있다.
예를 들어 현재 감정 표현 객체가 표시된 상태에서 감정 표현 객체 생성부(130)에서 현재 감정 표현 객체와 다른 새로운 감정 표현 객체가 생성된 경우, 표시 제어부(150)는 현재 감정 표현 객체에서 새로운 감정 표현 객체로의 전환이 페이드 아웃, 디졸브, 크로스 페이드 중 적어도 어느 하나의 효과에 의해 이루어지도록 제어할 수 있다.
페이드 아웃, 디졸브, 크로스 페이드 그 자체는 영상 또는 음성과 관련하여 공지된 기술에 해당하므로 보다 상세한 설명은 생략한다.
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 감정 표현 객체 생성 장치(100)의 전체적인 제어 흐름을 설명한다.
감정 표현 객체 생성 장치(100)는 감정 상태 판단 소스를 수집하는데(단계 S1), 예를 들어 사용자의 음성 통화에 의한 음성 신호, 사용자의 메신저 통신에 의한 텍스트, 사용자의 영상 통화에 의한 영상 신호를 감정상태 판단 소스로써 수집할 수 있다.
이러한 감정상태 판단 소스의 수집은 사용자가 조작하는 단말기 내에서 이루어짐이 바람직하다.
감정 표현 객체 생성 장치(100)는 이렇게 수집된 다양한 감정상태 판단 소스를 이용하여 학습을 진행하는데(단계 S3), 이는 일종의 개인화 과정이라 할 수 있다.
예를 들어 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 자체적인 기계 학습 모델 또는 자체 구비된 알고리즘을 이용하여 해당 사용자의 감정 표현 정도 등에 대한 상대적/절대적 기준을 수립할 수 있다.
일 예로, 어떤 사람은 목소리 자체가 큰 경우도 있고, 다른 사람은 평상시 목소리는 작지만 화날 때만 목소리가 커질 수 있는데, 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 수집된 사용자의 감정상태 판단 소스에 대한 분석을 통해, 사용자의 평상시의 반응 패턴에 대한 판단을 할 수 있는 것이다.
이러한 판단에 따라 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 감정 테이블을 생성할 수 있다(단계 S5).
감정 테이블은 사용자의 감정상태 판단 소스를 통해 분석되는 행동(감정 측정) 등에 대해 감정 상태를 매칭시킨 테이블로서, 사용자마다 다르게 생성될 수 있다.
이러한 감정 테이블이 생성된 이후, 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 새로운 감정 상태 판단 소스를 수집하고, 감정 측정을 수행한다.
예를 들어 사용자가 실시간 통화 중인 경우 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 통화 중의 사용자 음성을 수집하여(단계 S7) 감정 측정을 수행할 수 있다(단계 S9).
이어서 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 감정상태 판단 소스로부터 측정된 결과와 감정 테이블을 이용하여 사용자의 감정 종류별 상태 점수를 산정한다(단계 S13).
또한 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 그 산정된 사용자의 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 감정 표현 객체를 생성한다(단계 S15).
감정 표현 객체를 생성함에 있어서, 각 감정 종류별 세부 객체를 먼저 추출하고, 그 추출한 세부 객체의 조합을 수행할 수 있음은 앞서 설명한 바와 같다.
이렇게 감정 표현 객체가 생성되면, 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 이를 표시할 수 있는데(단계 S17), 예를 들어 상대방과 현재 실시간 메신저 대화를 하고 있는 경우라면, 기존에 상대방에 보여졌던 프로필 이미지를 새로 생성된 감정 표현 객체로 교체할 수 있다.
이때 그 교체 과정이 자연스럽게 이루어지도록, 페이드 아웃, 디졸브, 크로스 페이드와 같은 애니메이션 기법이 이용될 수 있다.
한편, 도 6에는 감정 표현 객체를 추출함에 있어서의 특별한 처리 과정이 나타나 있다.
즉, 상술한 실시예에의 단계 S15에는 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 감정 표현 객체를 생성한다고 되어 있는데, 이때 세부 객체의 일부가 임의의 방식으로 선정될 수 있다.
즉, 감정 종류별 상태 점수가 생성된 이후, 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 그 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출할 수 있다(단계 S21).
또한, 감정 표현 객체 생성 장치(100)는 추가적으로 적어도 일부의 세부 객체를 랜덤 방식으로 추출한다(단계 S23).
예를 들어 감정 표현 객체로써 사람의 얼굴 이미지를 구성하는 경우, 이 중에서 '눈 형상'과 '입 형상'은 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 추출하고, '눈썹 형상'은 랜덤하게 추출한 후에, 추출한 '눈 형상', '눈썹 형상', '입 형상'을 조합하여 감정 표현 객체를 생성할 수 있는 것이다(단계 S25).
상술한 과정이 소정의 단말기 상에서 이루어지는 경우, 그 단말기 내에서 처리되는 과정 및 처리 모듈들의 구성이 도 7에 도시되었다.
동 도면을 참조하면, 마이크를 통해 입력되는 음성 신호는 음성 감정 학습 모듈에 입력되고, 채팅 과정에서 입력되는 텍스트는 텍스트 감정 학습 모듈에 입력되며, 카메라를 통해 촬영되는 영상은 비디오/이미지 감정 학습 모듈에 입력된다.
여기서 마이크를 통해 입력되는 음성 신호는 STT(Speech To Text) 모듈을 통해 텍스트화되어 텍스트 감정 학습 모듈로 입력될 수도 있다.
이러한 감정상태 판단 소스가 각각의 모듈을 거쳐서 감정 측정표 테이블이 생성되거나 업데이트 될 수 있다.
한편, 이러한 감정 측정표 테이블이 생성되었다는 전제하에, 마이크를 통해 입력되는 음성 신호는 음성 감정 측정 모듈로 입력되고, 채팅 중에 입력되는 텍스트는 텍스트 감정 측정 모듈에 입력되며, 카메라를 통해 촬영된 영상은 비디오/이미지 감정 측정 모듈에 입력된다.
이렇게 각 모듈들을 거친 결과와 앞서 생성된 감정 측정표 테이블을 참조하여 사용자의 감정 상태가 결정되는데, 예를 들어 각 감정 종류별 점수가 산정될 수 있다.
이어서 사용자의 감정에 대응되는 감정 표현 객체가 디스플레이 되거나 상대방(300)에게 전달될 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서는 사용자의 감정상태 판단 소스의 수집은 물론이고, 감정상태에 대한 학습, 감정 표현 객체 생성 등 전 과정이 감정 표현 객체 생성 장치(즉, 사용자 단말기)(100) 상에서 이루어지는 것을 일 예로 하였으나, 이 중에서 감정상태에 대한 학습 처리 과정은 원격의 소정의 서버에서 이루어질 수 있는데, 이를 위한 구성이 도 8에 도시되었다.
동 도면에 도시된 바와 같이 본 발명의 다른 실시예에 따른 감정 표현 객체 생성 장치(100')를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템(1)은 감정 표현 객체 생성 장치(100')와, 감정 표현 학습 서버(200')를 포함하여 구성될 수 있다.
도 8에서는 편의상 상대방 단말기(300)는 도시를 생략하였다.
감정 표현 학습 서버(200')는 소정의 감정 표현 객체 생성 장치(100')로부터 수신되는 감정상태 판단 소스를 기초로 학습을 수행하고 그 결과를 해당 감정 표현 객체 생성 장치(100')에 전송하는 기능을 수행한다.
여기서 감정 표현 학습 서버(200')에는 소정의 기계 학습을 위한 모듈이 구비되어 있어서, 감정 표현 객체 생성 장치(100')로부터 수신되는 감정상태 판단 소스들을 이용하여 기계 학습을 수행할 수도 있다.
딥러닝과 같은 기계 학습 그 자체는 공지된 기술에 해당하므로 보다 상세한 설명은 생략한다.
감정 표현 객체 생성 장치(100')는 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하여 소정의 감정 표현 학습 서버(200')에 전송하고, 감정 표현 학습 서버(200')로부터 수신되는 결과를 참고하여 사용자의 감정 표현 객체를 생성하는 기능을 수행한다.
구체적으로 감정 표현 객체 생성 장치(100')는 감정 표현 학습 서버(200')로부터 수신되는 기계 학습 결과에 기초하여 감정 테이블을 생성하거나 갱신할 수 있는데, 이때 생성 또는 갱신되는 감정 테이블은 앞선 실시예에서 언급한 바와 같다.
이후, 감정 표현 객체 생성 장치(100')는 사용자의 감정상태 판단 소스로부터 감정 측정을 수행한 경우 그 새로운 감정 측정 결과와 앞서 생성/갱신된 감정 테이블을 비교하여 사용자의 감정 종류별 상태 점수를 산정한다.
이러한 감정 종류별 상태 점수의 산정 과정은 앞선 실시예와 동일하므로 보다 구체적인 중복 설명은 생략한다.
이어서 감정 표현 객체 생성 장치(100')는 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하여 표시하거나 상대방에게 전달할 수 있다.
본 실시예에 따른 처리 결과와 비교되는 단말기 내에서의 처리 과정이 도 9에 도시되었다.
즉, 도 9는 도 7과 비교하여 감정 표현 학습 서버(200')에 음성 감정 학습 모듈, 텍스트 감정 학습 모듈, 비디오/이미지 감정 학습 모듈이 구비되어서, 감정 표현 객체 생성 장치(100')로부터 수신되는 감정상태 판단 소스에 대한 기계 학습을 수행하고, 그 결과를 다시 감정 표현 객체 생성 장치(100')로 전달하는 기능을 수행한다.
도 9에서는 이러한 각 학습 모듈들이 감정 표현 객체 생성 장치(100')에도 보조적으로 구비된 것을 일 예로 하고 있으나, 감정 표현 객체 생성 장치(100')에는 아예 학습 모듈을 구비하지 않고 감정 표현 학습 서버(200')에 의존할 수도 있음은 물론이다.
이러한 감정 표현 학습 서버(200')에 의해 이루어진 결과에 기초하여 감정 측정표 테이블이 감정 표현 객체 생성 장치(100')에 생성/갱신될 수 있는데, 이후 감정 표현 객체 생성 장치(100')는 생성/갱신된 감정 측정표 테이블을 참조하여 감정 종류별 상태 점수를 산정할 수 있는 것이다.
이후의 처리 과정 즉, 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출하고, 그 추출한 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 과정은 앞선 실시예와 동일하므로 중복 설명은 생략한다.
또한, 복수 개의 세부 객체를 추출함과 아울러 랜덤 방식에 의해 적어도 어느 하나의 세부 객체를 추출하고, 그 추출된 복수 개의 세부 객체를 모두 조합하여 감정 표현 객체를 생성할 수도 있고, 특히 사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 추가적으로 고려하여 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성할 수도 있는데, 이 역시 앞서서 이미 언급한 바와 같으므로 중복 설명은 생략한다.
한편, 상술한 각 실시예를 수행하는 과정은 소정의 기록 매체(예를 들어 컴퓨터로 판독 가능한)에 저장된 프로그램 또는 애플리케이션에 의해 이루어질 수 있음은 물론이다. 여기서 기록 매체는 RAM(Random Access Memory)과 같은 전자적 기록 매체, 하드 디스크와 같은 자기적 기록 매체, CD(Compact Disk)와 같은 광학적 기록 매체 등을 모두 포함한다.
이때, 기록 매체에 저장된 프로그램은 컴퓨터나 스마트폰 등과 같은 하드웨어 상에서 실행되어 상술한 각 실시예를 수행할 수 있다. 특히, 상술한 본 발명에 따른 감정 표현 객체 생성 장치(100)의 기능 블록 중 적어도 어느 하나는 이러한 프로그램 또는 애플리케이션에 의해 구현될 수 있다.
또한, 본 발명은 상기한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 변형 및 수정하여 실시할 수 있는 것이다. 이러한 변형 및 수정이 첨부되는 청구범위에 속한다면 본 발명에 포함된다는 것은 자명할 것이다.
100 : 감정 표현 객체 생성 장치 200 : 감정 표현 학습 서버
110 : 수집부 120 : 산정부
130 : 감정 표현 객체 생성부 140 : 저장부
150 : 표시 제어부

Claims (24)

  1. (a) 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하는 단계와;
    (b) 수집된 사용자의 감정상태 판단 소스를 기초로 기 설정된 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 단계와;
    (c) 상기 (b) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서는, 상기 (b) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출하고, 상기 추출한 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서는, 상기 (b) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출함과 아울러 랜덤 방식에 의해 적어도 어느 하나의 세부 객체를 추출하고, 그 추출된 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  4. 제1항에 있어서,
    사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 저장하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (c) 단계에서는, 상기 (b) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수와 상기 감정 표현 참조 레벨을 함께 고려하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 감정 표현 참조 레벨은 상대적인 값이고,
    상기 (c) 단계에서는, 상기 (b) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 대응되는 레벨보다 상기 감정 표현 참조 레벨만큼 증가된 레벨에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  6. 제1항에 있어서,
    (d) 상기 (c) 단계에서 생성된 감정 표현 객체가 표시되도록 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  7. 제6항에 있어서,
    현재 감정 표현 객체가 표시된 상태에서 상기 (c) 단계에서 현재 감정 표현 객체와 다른 새로운 감정 표현 객체가 생성된 경우, 상기 (d) 단계에서는 현재 감정 표현 객체에서 새로운 감정 표현 객체로의 전환이 페이드 아웃, 디졸브, 크로스 페이드 중 적어도 어느 하나의 효과에 의해 이루어지도록 제어하는 것을 감정 표현 객체 생성 장치의 제어방법.
  8. 감정 표현 객체 생성 장치와 감정 판단 서버를 포함하는 감정 표현 객체 생성 시스템의 제어방법에 있어서,
    (a) 상기 감정 표현 객체 생성 장치가 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하여 상기 감정 표현 학습 서버에 전송하는 단계와;
    (b) 상기 감정 표현 학습 서버가 상기 감정 표현 객체 생성 장치로부터 수신되는 감정상태 판단 소스를 기초로 기계 학습을 수행하고 그 결과를 상기 감정 표현 객체 생성 장치에 전송하는 단계와;
    (c) 상기 감정 표현 객체 생성 장치가 상기 감정 표현 학습 서버로부터 수신된 기계 학습 결과에 기초하여 감정 테이블을 갱신하는 단계와;
    (d) 상기 감정 표현 객체 생성 장치가 사용자의 새로운 감정상태 판단 소스로부터 감정 측정을 수행하는 단계와;
    (e) 상기 (d) 단계의 감정 측정 결과와 상기 (c) 단계에서 갱신된 감정 테이블을 비교하여 상기 사용자의 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 단계와;
    (f) 상기 (e) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템의 제어방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 (f) 단계에서는, 상기 (e) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출하고, 상기 추출한 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템의 제어방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (f) 단계에서는, 상기 (e) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출함과 아울러 랜덤 방식에 의해 적어도 어느 하나의 세부 객체를 추출하고, 그 추출된 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템의 제어방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성 장치가 사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 저장하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (f) 단계에서는, 상기 (e) 단계에서 판단된 감정 종류별 상태 점수와 상기 감정 표현 참조 레벨을 함께 고려하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템의 제어방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  13. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 응용 프로그램.
  14. 사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하는 수집부와;
    수집된 사용자의 감정상태 판단 소스를 기초로 기 설정된 감정 종류별 상태 점수를 산정하는 산정부와;
    상기 산정부에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 감정 표현 객체 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성부는, 상기 산정부에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출하고, 상기 추출한 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성부는, 상기 산정부에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출함과 아울러 랜덤 방식에 의해 적어도 어느 하나의 세부 객체를 추출하고, 그 추출된 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 저장하는 저장부를 더 포함하고,
    상기 감정 표현 객체 생성부는, 상기 산정부에서 산정된 감정 종류별 상태 점수와 상기 저장부에 저장된 감정 표현 참조 레벨을 함께 고려하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 감정 표현 참조 레벨은 상대적인 값이고,
    상기 감정 표현 객체 생성부는 상기 산정부에서 산정된 감정 종류별 상태 점수에 대응되는 레벨보다 상기 감정 표현 참조 레벨만큼 증가된 레벨에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성부에서 생성된 감정 표현 객체가 표시되도록 제어하는 표시 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    현재 감정 표현 객체가 표시된 상태에서 상기 감정 표현 객체 생성부에서 현재 감정 표현 객체와 다른 새로운 감정 표현 객체가 생성된 경우, 상기 표시 제어부는 현재 감정 표현 객체에서 새로운 감정 표현 객체로의 전환이 페이드 아웃, 디졸브, 크로스 페이드 중 적어도 어느 하나의 효과에 의해 이루어지도록 제어하는 것을 감정 표현 객체 생성 장치.
  21. 소정의 감정 표현 객체 생성 장치로부터 수신되는 감정상태 판단 소스를 기초로 기계 학습을 수행하고 그 결과를 해당 감정 표현 객체 생성 장치에 전송하는 감정 표현 학습 서버와;
    사용자의 감정상태 판단 소스를 수집하여 소정의 감정 표현 학습 서버에 전송하고, 상기 감정 표현 학습 서버로부터 수신된 기계 학습 결과에 기초하여 감정 테이블을 갱신하며, 사용자의 새로운 감정상태 판단 소스로부터 감정 측정을 수행한 경우 그 새로운 감정 측정 결과와 상기 갱신된 감정 테이블을 비교하여 상기 사용자의 감정 종류별 상태 점수를 산정하고, 그 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 감정 표현 객체 생성 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성 장치는, 상기 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출하고, 그 추출한 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성 장치는, 상기 판단된 감정 종류별 상태 점수에 기초하여 복수 개의 세부 객체를 추출함과 아울러 랜덤 방식에 의해 적어도 어느 하나의 세부 객체를 추출하고, 그 추출된 복수 개의 세부 객체를 조합하여 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템.
  24. 제21항에 있어서,
    상기 감정 표현 객체 생성 장치는 사용자로부터 입력된 감정 표현 참조 레벨을 저장하고, 상기 판단된 감정 종류별 상태 점수와 상기 감정 표현 참조 레벨을 함께 고려하여 상기 사용자에 대응되는 감정 표현 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 감정 표현 객체 생성 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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