WO2023033241A1 - Device for generating art psychological analysis data, and method for augmenting and effectively managing art psychological analysis data using same - Google Patents

Device for generating art psychological analysis data, and method for augmenting and effectively managing art psychological analysis data using same Download PDF

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WO2023033241A1
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analysis
art
psychological
picture
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김지훈
박기석
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    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • a data augmentation technique is commonly used as a technique to increase performance through regularization of the artificial intelligence model.
  • geometric distortion geometry distortion, photometric distortion, GAN augmentation, and combining different images.
  • GAN augmentation uses deep learning to generate an image similar to an actual image for a specific class called GAN (Generative Adversarial Network) to create a new image that did not exist before without feeling different from the shape of the existing image. It is a method to improve the performance of an artificial intelligence model by increasing the training data.
  • GAN Geneative Adversarial Network
  • the present invention partially augments the object of the art psychoanalysis element included in the picture data with Partial GAN (Generative Adversarial Network), and inputs labeling information for the size, position, and angle of the object, which is used for psychological analysis of art.
  • the purpose is to provide a device for generating data for psychological analysis of art that can reduce the cost of labeling work by learning artificial intelligence models, and a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art using the device.
  • an object of the present invention is to provide an apparatus for generating data for psychological analysis of art that can derive various results of psychological analysis of art from picture data with a combination of Partial GAN and a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art using the device.
  • an apparatus for generating data for psychological analysis of art includes a user interface for providing an interactive environment to a user who is a test subject; It is learned using the first artificial intelligence model, and the picture data input from the user through the user interface is analyzed to cut the ROI data among the picture data and compress the ROI data or compress the compressed ROI data.
  • a first picture analysis unit for restoring the picture data by releasing a storage unit to store labeling information about the size, position, and angle of an object included in the compressed ROI data; and a second artificial intelligence model that partially augments and learns objects of the art psychoanalysis element included in the picture data, and generates data for art psychology analysis through a combination of the objects.
  • the first artificial intelligence model may be an autoencoder for compressing or decompressing the ROI data.
  • the first picture analysis unit may cut the ROI data from among the picture data, normalize the ROI data to a predetermined size, and encode the normalized ROI data to compress characteristic information.
  • the characteristic information may be labeling information about the size, position, and angle of an object included in the ROI data.
  • the first picture analysis unit decodes the characteristic information, decompresses the normalized ROI data, and adjusts the size of an object included in the normalized ROI data through the size information so that the object is the After recovering the size to be the same as the object of the picture data, identifying the position of the object included in the normalized ROI data through the location information, adjusting the position of the object to the same position as the object of the picture data The picture data can be restored.
  • the second artificial intelligence model may be a partial partial generative adversarial network (GAN) for partially augmenting an object included in normalized ROI data decompressed through decoding of the characteristic information.
  • GAN partial partial generative adversarial network
  • a database in which art-based psychological analysis information is pre-stored; a psychological state analysis unit that is learned using a third artificial intelligence model and primarily derives psychological state information of the user by analyzing the art psychological analysis data and the art-based psychological analysis information; and a communication unit for communicating with a terminal of a second user who is a picture analysis expert.
  • the terminal of the second user provides the second user with picture data that the user inputs into the user interface, and inputs additional information including a psychological analysis opinion obtained by the second user analyzing the picture data.
  • a second user interface may be provided to enable this.
  • the psychological state analysis unit adds the additional information to the psychological state information of the user primarily derived through the analysis of the art psychological analysis data and the art-based psychological analysis information to obtain the user's psychological state information as a second can be derived
  • a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art includes a first picture analysis unit using a first artificial intelligence model, a second picture analysis unit and a second picture analysis unit using a second artificial intelligence model. 3 learning the psychological state analysis unit using an artificial intelligence model; cutting the ROI data among the picture data input by the user through a user interface and compressing the ROI data by the first picture analysis unit; storing labeling information about the size, position, and angle of an object included in the compressed ROI data in a storage unit; restoring the picture data using the size information and location information after the first picture analyzer decompresses the compressed ROI data through the characteristic information; and generating data for psychological analysis of art through a combination of the objects, by the second picture analysis unit, which has learned by partially augmenting the object of the psychological analysis element included in the picture data.
  • the psychological state analysis unit analyzes the data for psychological analysis of art and the art-based psychological analysis information previously stored in a database to determine the user's Primary derivation of psychological state information; Receiving picture data of the user through a second user interface and a communication unit provided in a terminal of a second user who is an expert in psychological analysis; After the second user analyzes the picture data, inputting additional information including a psychological analysis opinion on the picture data into the second user interface; secondarily deriving mental state information of the user by adding the additional information received through the communication unit to the mental state information of the user primarily derived by the mental state analysis unit; and providing the first or second derived psychological state information of the user to the user through the user interface.
  • a computer program stored in a computer-readable recording medium may be provided for executing a method of augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to embodiments of the present invention.
  • the present invention does not store picture data in a storage unit, but rather improves the compression efficiency of picture data by compressing the data of the region of interest to be used for psychological analysis of art among picture data, and efficiently stores the data in a storage unit with limited capacity.
  • the present invention can derive various art psychological analysis results from picture data by GAN combination.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating an example of a process of cutting the ROI data and compressing the ROI data of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 .
  • FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating an example of a picture data recovery process of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 .
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of result data for psychological analysis of art generated by a GAN combination by the second picture analysis unit shown in FIG. 1 .
  • FIG. 6 is a schematic block diagram of an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to another embodiment of the present invention.
  • first and second are used to distinguish one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms.
  • a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.
  • first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.
  • connection when an element is referred to as “connected” to another element, it may be directly connected to the other element, but other elements may exist in the middle.
  • an element when an element is referred to as being “directly connected” to another element, it should be understood that no intervening elements exist.
  • other expressions describing the relationship between components such as “between” and “immediately between” or “adjacent to” and “directly adjacent to” should be interpreted similarly.
  • the data generation device 1 for psychological analysis of art of the present invention improves the compression efficiency of picture data to be used for psychological analysis of art through encoding and decoding of an autoencoder, and partially It is a system that derives various art psychological analysis results through picture data augmentation, and the components of the system to implement this are as follows.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
  • the user interface 10 provides an environment in which the user 2 can interact with the data generating device 1 for psychological analysis of art, and is a hardware device for receiving commands from the user 2 and converting them into electronic data. and software programs.
  • an input device such as a keyboard, mouse, or touch pen
  • an output device such as a display
  • a drawing application for processing and displaying data such as outlines and colors input through the input device on the output device in real time may be included. there is.
  • the user interface 10 receives picture data by the user 2, and the picture data of the present invention may be a picture that includes an object to be an art psychoanalysis element drawn by the user and items constituting the object.
  • the object and item of picture data and the art psychological test method for the art psychological analysis service are not limited, but the art psychological test method presents drawing a house, tree, and person as a task, and then It may be an HTP test that analyzes the user's psychological state from information such as color and location.
  • the object of the picture data drawn by the user may be at least one of a house, a tree, and a person, and items constituting a house, which is an object of the picture data, include a house frame (roof, wall, chimney, etc.), windows and doors,
  • the items that make up a tree can include stems, roots, leaves, and fruits.
  • the first picture analysis unit 20 analyzes the picture data input from the user through the user interface 10, crops Region of Interest (ROI) data among the picture data, and then compresses the ROI data. (encoding) or recovering (decoding) picture data by decompressing compressed ROI data, and may be learned using the first artificial intelligence model 21 to perform encoding and decoding processes.
  • ROI Region of Interest
  • the first artificial intelligence model 21 may be an autoencoder for compressing or decompressing ROI data through encoding and decoding processes.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating an example of a process of cutting out the ROI data of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 and compressing the ROI data
  • FIG. 3 is a picture data recovery process of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 It is a conceptual diagram showing an example.
  • the first picture analysis unit 20 cuts the data of the region of interest including the object to be used as an evaluation factor in the psychological analysis of art among the picture data input to the user interface 10 ('ROI in FIG. 2). Cropping'), normalizing the ROI data to a preset size ('Nomalization' in FIG. 2), and encoding the normalized ROI data ('Encoding' in FIG. 2) to compress characteristic information.
  • the characteristic information is labeling information about the size, position, and angle of the object included in the region of interest data so that the first artificial intelligence model 21 can learn, and the first artificial intelligence model ( 21) means attribute (tag) information that can be recognized.
  • Labeling information about the size, position, and angle of an object compressed through encoding by the first picture analysis unit 20 may be stored in the storage unit 30 .
  • picture data input to the user interface 10 may include input time information of pixels. This is a problem in the conventional non-face-to-face psychological analysis of art, in which the inspector cannot observe in real time the moment the user 2, the test subject, draws a picture, making it difficult to grasp the priority and importance of objects in the picture data. For example, when drawing a tree, psychological analysis results can be different depending on whether the trunk or roots are drawn first. difficult.
  • the data generation device 1 for psychological analysis of art enables the user's psychological state to be analyzed in consideration of the order in which objects included in the picture data are drawn, and for this purpose, the first picture analysis unit 20 provides a user interface ( 10) determines the drawing order of objects and items included in the picture data received, and stores the order information in which objects and items are drawn in the storage unit 30, and the second picture analysis unit 40 determines the user's art When creating psychological analysis data, by including the information on the order in which objects and items are drawn in the user's art psychological analysis data, considering the order in which objects and items are drawn in the psychological state analysis unit 50, the user's Let your psychological state be analyzed.
  • the order in which objects and items to be transmitted are drawn when the psychological state of the user is analyzed so that the mental state analyzer 50 analyzes the user's psychological state in consideration of the order in which the objects and items are drawn. It is preferable that psychological analysis information according to is pre-stored.
  • Example 1 When a test subject is instructed to draw a family member, if a specific family member (especially a parent) is drawn last, there is a high possibility of a lack of attachment to that member.
  • Example 2 If the test subject is instructed to draw family members including herself, there is a high possibility that the test subject lacks self-esteem or narcissism if she draws herself last.
  • Example 3 If a person draws a specific object, erases it, and repeats drawing, there is a high possibility of separation anxiety symptoms such as lack of confidence, anxiety, and obsessive compulsiveness.
  • the storage unit 30 stores the labeling information on the size, position, and angle of the object compressed through the first picture analysis unit 20, compared to storing picture data input to the user interface 10 as it is.
  • the compression efficiency of data is relatively improved, and through this, data can be efficiently stored in a limited capacity.
  • This storage unit 30 is a volatile or non-volatile storage medium installed inside the data generating device 1 for art psychoanalysis, or storage that exists outside the data generating device 1 for art psychoanalysis accessible through a network. can be a medium.
  • the first picture analysis unit 20 learns to recover picture data through labeling information about the size, position, and angle of an object stored in the storage unit 30 in the decoding process of the first artificial intelligence model 21.
  • An example of a process in which the first picture analysis unit 20 recovers picture data through decoding is as follows.
  • the second picture analysis unit 40 partially augments the object of the psychological art analysis element included in the normalized ROI data decompressed in the decoding process of the first picture analysis unit 30. In order to do this, it learns with the second artificial intelligence model 41, and through the learning of the second artificial intelligence model 41, data for art psychological analysis is created with a combination of objects.
  • the second artificial intelligence model 41 may be a partial GAN for partially augmenting an object included in the normalized ROI data.
  • a plurality of Partial GANs are provided in the second picture analysis unit 40 to partially augment an object included in the normalized ROI data, and learn through feedback on partial augmentation of the object, and Partial augmentation can generate data for psychological analysis of art.
  • Partial GAN can derive various data for psychological analysis of art.
  • the Partial GAN performs a plurality of separate creations of a house frame, a window, and a door, which are items constituting a house, which is one of the objects for HTP inspection. It can be done with GAN.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the GAN learning process of the second picture analysis unit shown in FIG. 1, and FIG. 5 shows an example of result data for art psychological analysis generated by the GAN combination of the second picture analysis unit shown in FIG. it is a drawing
  • the second picture analysis unit 40 is composed of a Partial GAN, a second artificial intelligence model, which is a GAN for generating a house frame, a GAN for generating a window, and a GAN for generating a door, which are elements of psychological analysis of art. , it is possible to perform learning to create house frames, windows, and doors through input of normalized ROI data.
  • the second picture analysis unit 40 through a plurality of learned Partial GAN combinations, shows a house in which a house frame and a window are combined, a house in which a door and a house frame are combined, and a house in which a window, a door, and a house frame are combined.
  • Houses of various cases can be created, and by learning through them, various data for art psychological analysis related to the house can be created.
  • the psychological state analysis unit 50 analyzes the art psychological analysis data generated by the second picture analysis unit 40 and the art-based psychological analysis information previously stored in the database 60 to analyze the user's psychological state. State information is first derived, and for this purpose, it is learned using the third artificial intelligence model 51.
  • the psychological state information of the user primarily derived by the psychological state analysis unit 50 may be output from a display provided in the data generating device 1 for psychological analysis of art through the user interface 10 and provided to the user. there is.
  • the database 60 stores art psychoanalysis information in advance.
  • the art-based psychoanalysis information includes which objects and items are included or omitted when a user draws a picture, whether objects and items are drawn large or small, objects and items, and It includes psychological analysis result data on how the items differ from general social norms, accumulated face-to-face or non-face-to-face psychological counseling data, and thesis data related to art-based psychological analysis. It can be updated based on the results of its own psychological analysis obtained in 1).
  • FIG. 6 is a schematic block diagram of an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to another embodiment of the present invention.
  • an apparatus for generating data for psychological analysis of art (1) includes a second user's terminal ( 4) may be further provided with a communication unit 70 for communication.
  • the terminal 4 of the second user provides the second user 3 with picture data input by the user 2 to the user interface 10, or the second user 3 is a data generating device for psychological analysis of art.
  • a second user interface may be provided to enable input of additional information including psychological analysis opinions derived by analyzing the picture data received from (1).
  • the psychological state analysis unit 50 receives the additional information through the communication unit 70 after the additional information is input to the second user interface, the data for psychological analysis of art and the database 60 of the second picture analysis unit 40 ), the user's psychological state information can be derived secondarily by adding the additional information to the user's psychological state information derived primarily through the analysis of art-based psychoanalysis information pre-stored in ).
  • the secondly derived user's mental state information is added with additional information including the psychological analysis opinion of the second user 3, and the information changed from the user's psychological state information derived primarily according to the addition of the additional information. It may be user's mental state information.
  • the data generation device 1 for art psychological analysis outputs the user's psychological state information first or secondarily derived by the psychological state analysis unit 50 through the user interface 10 .
  • the user's firstly derived psychological state information without additional information can be controlled to be output as well. can provide information.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
  • the psychological state analysis unit 50 may be trained using the model 51 (S710).
  • the first picture analysis unit 20 cuts the object of the art psychological analysis element and the data of the region of interest including the items constituting the object among the picture data input by the user 2 through the user interface 10.
  • the ROI data is compressed (S720), and labeling information about the size, position, and angle of the compressed ROI data may be stored in the storage unit 30 (S730).
  • the second picture analysis unit 40 partially augmented and learned the object of the art psychoanalysis element included in the picture data can generate data for art psychoanalysis with a combination of the objects (S750).
  • the process (S710 to S760) of the art psychoanalysis method using the art psychoanalysis data generating device 1 according to an embodiment of the present invention is the art psychoanalysis data generating device described with reference to FIGS. 1 to 5 ( 1), and since details are the same as those described above, duplicate descriptions will be omitted for convenience.
  • the second user 3 who is a psychological analysis expert communicates with the second user interface provided in the terminal 4 of the second user and the communication unit 70.
  • the user's picture data may be provided from the data generating device 1 for psychological analysis of art (S870).
  • the second user may analyze the user's picture data and input additional information including a psychological analysis opinion on the picture data to the second user interface (S880).
  • the mental state analysis unit 50 adds additional information received from the terminal 4 of the second user through the communication unit 70 to the first derived mental state information of the user, thereby converting the user's mental state information to 2
  • the difference can be derived (S890).
  • the apparatus 1 for generating data for psychological analysis of art may provide the first or second derived psychological state information of the user to the user through the user interface 10 (S900).
  • the data generating device 1 for psychological analysis of art may output the user's psychological state information derived primarily and the user's psychological state information derived secondarily through control of the display.
  • the art psychoanalysis method of the data generating device 1 for art psychoanalysis is implemented as an application or implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and is computer readable. It can be recorded on a recording medium.
  • the computer readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

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Abstract

A device for generating art psychological analysis data, according to one embodiment of the present invention, may comprise: a user interface for providing an interactive environment for a user who is a person to be tested; a first drawing analysis unit which analyzes drawing data learned by using a first artificial intelligence model and inputted by the user via the user interface, and which cuts region-of-interest data from the drawing data and compresses the region-of-interest data or decompresses the compressed region-of-interest data in order to restore the drawing data; a storage unit for storing labeling information for the size, location, and angle of the compressed region-of-interest data; and a second drawing analysis unit which has a second artificial intelligence model for partially augmenting and learning an object of an art psychological analysis element included in the drawing data, and which generates art psychological analysis data through a combination of the object.

Description

미술 심리분석용 데이터 생성 장치 및 이를 이용한 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법Apparatus for generating data for psychological analysis of art and method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art using the same
본 발명은 미술 심리분석용 데이터 생성 장치 및 이를 이용한 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 오토인코더로 미술 심리분석에 맞춰 유의미한 관심영역(Region of Interest, ROI)에 집중하여 미술 심리분석용의 그림데이터 정제와 함께 압축율을 향상시키고, Partial GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 그림데이터로부터 미술 심리분석요소를 부분적으로 증강시켜 미술 심리분석용의 인공지능모델을 학습시킬 수 있는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus for generating data for psychological analysis of art and a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art using the same, and more particularly, to a region of interest (ROI) that is significant for psychological analysis of art using an autoencoder. Focusing on art psychoanalysis, the compression rate is improved along with the refinement of picture data for art psychoanalysis, and the artificial intelligence model for art psychoanalysis is learned by partially augmenting art psychoanalysis elements from picture data using Partial GAN (Generative Adversarial Network). It's about technology that can do it.
데이터를 저장소의 공간에 효율적으로 저장하는 종래의 기술로는 데이터 압축 기법과 딥러닝 기술을 이용한 오토인코더가 개시된 바 있다. 오토인코더는 인코더(encoder) 파트와 디코더(decoder) 파트로 나눌 수 있는데, 인코더는 원본 이미지를 특정 특성 도메인으로 임베딩하여 특성 레벨로 값을 변형하는 것이고, 디코더는 특성 레벨의 값을 원본 이미지로 압축 해제(복구)하는 부분이며, 이러한 인코더 및 디코더는 딥러닝을 이용한 신경망(neural network)으로 연구가 많이 진행되었다.As a conventional technique for efficiently storing data in a storage space, an autoencoder using a data compression technique and a deep learning technique has been disclosed. An autoencoder can be divided into an encoder part and a decoder part. The encoder embeds the original image into a specific feature domain and transforms the value into a feature level, and the decoder compresses the feature level value into the original image. It is a part to release (recover), and many studies have been conducted on these encoders and decoders as neural networks using deep learning.
미술 심리검사용 이미지의 특징을 고려할 때, 원본 이미지를 오토인코더에 적용하는 경우, 실제 미술 심리검사에 필요한 정보에 비해 무의미한 정보의 양이 상당히 많은 문제점이 있다. 예를 들면, HTP 검사에서 집을 그린다고 할 때 원본 이미지에는 미술 심리검사에 필요한 정보 외에 공백이 불필요하게 많은데, 이 부분은 미술 심리검사 결과에 어떤 영향을 주지 않으며, 창문의 개수가 몇 개인지는 미술 심리검사 결과에 중요한 요소일 수 있지만, 창문의 모양 및 형태와 같이 디테일한 부분은 미술 심리검사 결과에 크게 반영되는 요소가 아니다.Considering the characteristics of the image for art psychological test, when the original image is applied to the autoencoder, there is a problem in that the amount of meaningless information is considerably larger than the information required for the actual art psychological test. For example, when a house is drawn in the HTP test, there are unnecessarily many blanks in the original image in addition to the information required for the psychological test of art. Although it may be an important factor in the psychological test result, details such as the shape and form of the window are not elements that are greatly reflected in the result of the psychological test of art.
또한, 원본 이미지를 오토인코더에 적용할 시, 불필요한 요소들 역시 압축 해제되어야 하므로, 불필요한 정보량에 비례하여 변환될 특성 차원이 방대해질 수 밖에 없고, 그만큼 압축 효율이 떨어질 수 밖에 없는 문제점이 있다.In addition, when the original image is applied to the autoencoder, unnecessary elements must also be decompressed, so the characteristic dimension to be converted inevitably becomes enormous in proportion to the amount of unnecessary information, and there is a problem in that compression efficiency is inevitably reduced.
한편, 제한된 학습데이터로 인공지능 모델의 학습 시, 인공지능 모델의 일반화(Regularization)를 통해 성능을 높이는 기법으로 데이터의 증강(augmentation) 기법이 보편적으로 많이 사용되고 있는데, 증강 기법으로는 크게 기하학 왜곡(geometry distortion), 측광 왜곡(photometric distortion), GAN 증강 및 서로 다른 이미지를 조합하는 방법 등이 있다.On the other hand, when learning an artificial intelligence model with limited learning data, a data augmentation technique is commonly used as a technique to increase performance through regularization of the artificial intelligence model. As an augmentation technique, geometric distortion ( geometry distortion, photometric distortion, GAN augmentation, and combining different images.
상기 증강 기법 중에서, GAN 증강은 GAN(Generative Adversarial Network)이라는 특정 클래스에 대한 실제 이미지와 유사한 이미지를 생성하는 딥러닝을 이용하여 이전에 존재하지 않던 새로운 이미지를 기존 이미지의 형태와 이질감 없이 생성해내어 학습용 데이터를 증가시킴으로써, 인공지능 모델의 성능이 향상되도록 하는 방법이다.Among the augmentation techniques, GAN augmentation uses deep learning to generate an image similar to an actual image for a specific class called GAN (Generative Adversarial Network) to create a new image that did not exist before without feeling different from the shape of the existing image. It is a method to improve the performance of an artificial intelligence model by increasing the training data.
종래의 GAN을 이용하여 데이터를 생성할 때 가장 중요한 목적은 동일한 클래스의 이미지를 이질감 없이 만들어내는 것이다. 그러나 미술 심리검사에 중요한 것은 동일한 클래스의 이미지를 이질감없이 만들어내는 것도 중요하지만, 전체 이미지에서 심리분석요소의 유/무와 어떻게 그려졌는지가 중요하기 때문에, 종래의 GAN는 이런 심리분석요소별로 세세하게 요소별로 차이를 주면서 데이터를 생성해내기 어려운 문제점이 있다 . 또한, 무작위로 이미지를 생성할 시 생성된 이미지에 대한 추가적인 라벨링 작업이 이루어져야 하여 비용이 증가하는 문제점이 있다.When generating data using a conventional GAN, the most important purpose is to create images of the same class without a sense of heterogeneity. However, what is important in art psychological testing is that it is important to create images of the same class without heterogeneity, but since the presence/absence of psychological analysis elements in the entire image and how they are drawn are important, conventional GANs are There is a problem in that it is difficult to create data while giving differences . In addition, when an image is randomly generated, additional labeling of the generated image must be performed, resulting in increased cost.
본 발명은 오토인코더로 미술 심리분석에 맞춰 유의미한 관심영역 데이터를 잘라낸 후 압축하여 그림데이터의 압축 효율을 개선함으로써, 제한된 용량의 저장부에 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치 및 이를 이용한 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 제공하는데 목적이 있다.The present invention is a data generating device for psychological analysis of art that can efficiently store data in a storage unit of limited capacity by cutting and compressing significant region of interest data according to psychological analysis of art with an autoencoder and then compressing to improve the compression efficiency of picture data. Its purpose is to provide augmentation and efficient management of data for psychological analysis of art using this.
또한, 본 발명은 Partial GAN(Generative Adversarial Network)으로 그림데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시키고, 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보를 입력하는 것으로 미술 심리분석용의 인공지능모델이 학습함으로써, 라벨링 작업에 대한 비용을 절감할 수 있는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치 및 이를 이용한 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 제공하는데 목적이 있다.In addition, the present invention partially augments the object of the art psychoanalysis element included in the picture data with Partial GAN (Generative Adversarial Network), and inputs labeling information for the size, position, and angle of the object, which is used for psychological analysis of art. The purpose is to provide a device for generating data for psychological analysis of art that can reduce the cost of labeling work by learning artificial intelligence models, and a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art using the device.
그리고 본 발명은 Partial GAN의 조합으로 그림데이터로부터 다양한 미술 심리분석 결과를 도출할 수 있는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치 및 이를 이용한 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 제공하는데 목적이 있다.In addition, an object of the present invention is to provide an apparatus for generating data for psychological analysis of art that can derive various results of psychological analysis of art from picture data with a combination of Partial GAN and a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art using the device.
다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the technical problem to be achieved in the present invention is not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical problems not mentioned will become clear to those skilled in the art from the description below. You will be able to understand.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치는, 피검사자인 사용자에게 상호작용 환경을 제공하기 위한 사용자 인터페이스; 제1 인공지능모델을 이용하여 학습되며, 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자로부터 입력된 그림데이터를 분석하여 상기 그림데이터 중 관심영역 데이터의 절단과 상기 관심영역 데이터를 압축 또는 압축된 관심영역 데이터의 압축을 해제하여 상기 그림데이터를 복구시키는 제1 그림분석부; 상기 압축된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보를 저장하는 저장부; 및 상기 그림데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시켜 학습하는 제2 인공지능모델이 구비되며, 상기 객체의 조합을 통해 미술 심리분석용 데이터를 생성하는 제2 그림분석부;를 포함할 수 있다.In order to achieve the above object, an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention includes a user interface for providing an interactive environment to a user who is a test subject; It is learned using the first artificial intelligence model, and the picture data input from the user through the user interface is analyzed to cut the ROI data among the picture data and compress the ROI data or compress the compressed ROI data. a first picture analysis unit for restoring the picture data by releasing; a storage unit to store labeling information about the size, position, and angle of an object included in the compressed ROI data; and a second artificial intelligence model that partially augments and learns objects of the art psychoanalysis element included in the picture data, and generates data for art psychology analysis through a combination of the objects. can include
또한, 상기 제1 인공지능모델은, 상기 관심영역 데이터를 압축 또는 압축 해제시키기 위한 오토인코더(autoencoder)일 수 있다.Also, the first artificial intelligence model may be an autoencoder for compressing or decompressing the ROI data.
그리고 상기 제1 그림분석부는, 상기 그림데이터 중 관심영역 데이터를 절단한 후, 상기 관심영역 데이터를 기설정된 사이즈로 정규화시키며, 정규화된 관심영역 데이터를 인코딩하여 특성 정보를 압축할 수 있다.The first picture analysis unit may cut the ROI data from among the picture data, normalize the ROI data to a predetermined size, and encode the normalized ROI data to compress characteristic information.
또한, 상기 특성 정보는, 상기 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보일 수 있다.Also, the characteristic information may be labeling information about the size, position, and angle of an object included in the ROI data.
그리고 상기 제1 그림분석부는, 상기 특성 정보를 디코딩하여 상기 정규화된 관심영역 데이터의 압축을 해제하며, 상기 크기 정보를 통해 상기 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기를 조절하여 상기 객체가 상기 그림데이터의 객체와 동일한 크기가 되도록 복구하고, 상기 위치 정보를 통해 상기 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 위치를 식별한 후, 상기 객체의 위치를 상기 그림데이터의 객체와 동일 위치로 조절하여 상기 그림데이터를 복구할 수 있다.The first picture analysis unit decodes the characteristic information, decompresses the normalized ROI data, and adjusts the size of an object included in the normalized ROI data through the size information so that the object is the After recovering the size to be the same as the object of the picture data, identifying the position of the object included in the normalized ROI data through the location information, adjusting the position of the object to the same position as the object of the picture data The picture data can be restored.
또한, 상기 제2 인공지능모델은, 상기 특성 정보의 디코딩을 통해 압축 해제되는 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체를 부분적으로 증강시키기 위한 부분적인 Partial GAN(Generative Adversarial Network)일 수 있다.In addition, the second artificial intelligence model may be a partial partial generative adversarial network (GAN) for partially augmenting an object included in normalized ROI data decompressed through decoding of the characteristic information.
그리고 상기 Partial GAN은, 상기 객체를 부분적인 증강시키기 위하여 상기 제2 그림분석부에 복수로 구비되며, 상기 객체의 부분적인 증강에 대한 피드백을 통해 학습하고, 상기 객체의 부분적인 증강으로 미술 심리분석용 데이터를 생성할 수 있다.And the Partial GAN is provided in plurality in the second picture analysis unit to partially augment the object, learns through feedback on the partial augmentation of the object, and analyzes art psychology with the partial augmentation of the object. data can be generated.
또한, 미술 기반 심리분석 정보가 기저장된 데이터베이스; 제3 인공지능모델을 이용하여 학습되며, 상기 미술 심리분석용 데이터와 상기 미술 기반 심리분석 정보를 분석하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 1차 도출하는 심리상태분석부; 및 그림분석 전문가인 제2 사용자의 단말과 통신하기 위한 통신부;를 더 포함할 수 있다.In addition, a database in which art-based psychological analysis information is pre-stored; a psychological state analysis unit that is learned using a third artificial intelligence model and primarily derives psychological state information of the user by analyzing the art psychological analysis data and the art-based psychological analysis information; and a communication unit for communicating with a terminal of a second user who is a picture analysis expert.
그리고 상기 제2 사용자의 단말은, 상기 사용자가 상기 사용자 인터페이스에 입력하는 그림데이터를 상기 제2 사용자에게 제공하며, 상기 제2 사용자가 상기 그림데이터를 분석한 심리분석 의견이 포함된 부가 정보의 입력이 가능토록 제2 사용자 인터페이스를 구비할 수 있다.And the terminal of the second user provides the second user with picture data that the user inputs into the user interface, and inputs additional information including a psychological analysis opinion obtained by the second user analyzing the picture data. A second user interface may be provided to enable this.
또한, 상기 심리상태분석부는, 상기 미술 심리분석용 데이터 및 미술 기반 심리분석 정보의 분석을 통해 1차 도출한 상기 사용자의 심리상태 정보에 상기 부가 정보를 추가하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출할 수 있다.In addition, the psychological state analysis unit adds the additional information to the psychological state information of the user primarily derived through the analysis of the art psychological analysis data and the art-based psychological analysis information to obtain the user's psychological state information as a second can be derived
본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법은, 제1 인공지능모델을 이용하여 제1 그림분석부, 제2 인공지능모델을 이용하여 제2 그림분석부 및 제3 인공지능모델을 이용하여 심리상태분석부를 학습시키는 단계; 상기 제1 그림분석부가 사용자가 사용자 인터페이스를 통해 입력한 그림데이터 중 관심영역 데이터의 절단과 상기 관심영역 데이터를 압축하는 단계; 상기 압축된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보가 저장부에 저장되는 단계; 상기 제1 그림분석부가 상기 특성 정보를 통해 상기 압축된 관심영역 데이터의 압축을 해제한 후, 상기 크기 정보 및 위치 정보를 이용하여 상기 그림데이터를 복구하는 단계; 및 상기 그림데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시켜 학습한 상기 제2 그림분석부가 상기 객체의 조합을 통해 미술 심리분석용 데이터를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.A method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention includes a first picture analysis unit using a first artificial intelligence model, a second picture analysis unit and a second picture analysis unit using a second artificial intelligence model. 3 learning the psychological state analysis unit using an artificial intelligence model; cutting the ROI data among the picture data input by the user through a user interface and compressing the ROI data by the first picture analysis unit; storing labeling information about the size, position, and angle of an object included in the compressed ROI data in a storage unit; restoring the picture data using the size information and location information after the first picture analyzer decompresses the compressed ROI data through the characteristic information; and generating data for psychological analysis of art through a combination of the objects, by the second picture analysis unit, which has learned by partially augmenting the object of the psychological analysis element included in the picture data.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법은, 상기 심리상태분석부가 상기 미술 심리분석용 데이터와 데이터베이스에 기저장된 미술 기반 심리분석 정보를 분석하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 1차 도출하는 단계; 심리분석 전문가인 제2 사용자의 단말에 구비된 제2 사용자 인터페이스와 통신부를 통해 상기 사용자의 그림데이터를 제공받는 단계; 상기 제2 사용자가 상기 그림데이터를 분석한 후, 상기 그림데이터에 대한 심리분석 의견이 포함된 부가 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스에 입력하는 단계; 상기 심리상태분석부가 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보에 상기 통신부를 통해 수신하는 상기 부가 정보를 추가하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출하는 단계; 및 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자에게 1차 또는 2차 도출한 사용자의 심리상태 정보를 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, in the method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art, the psychological state analysis unit analyzes the data for psychological analysis of art and the art-based psychological analysis information previously stored in a database to determine the user's Primary derivation of psychological state information; Receiving picture data of the user through a second user interface and a communication unit provided in a terminal of a second user who is an expert in psychological analysis; After the second user analyzes the picture data, inputting additional information including a psychological analysis opinion on the picture data into the second user interface; secondarily deriving mental state information of the user by adding the additional information received through the communication unit to the mental state information of the user primarily derived by the mental state analysis unit; and providing the first or second derived psychological state information of the user to the user through the user interface.
본 발명의 실시예들에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 실행하기 위한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.A computer program stored in a computer-readable recording medium may be provided for executing a method of augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to embodiments of the present invention.
본 발명은 그림데이터를 저장부에 저장하는 것이 아니라, 그림데이터 중 미술 심리분석에 이용될 관심영역 데이터를 압축함으로써, 그림데이터의 압축 효율을 개선하고, 제한된 용량의 저장부에 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다.The present invention does not store picture data in a storage unit, but rather improves the compression efficiency of picture data by compressing the data of the region of interest to be used for psychological analysis of art among picture data, and efficiently stores the data in a storage unit with limited capacity. can
또한, 본 발명은 Partial GAN(Generative Adversarial Network)으로 그림데이터로부터 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시키며, 객체의 크기, 위치 각도에 대한 라벨링 정보를 입력함으로써, 라벨링 작업에 대한 비용을 절감할 수 있다.In addition, the present invention partially augments an object of an art psychoanalysis element from picture data with a partial GAN (Generative Adversarial Network), and inputs labeling information about the size, position and angle of the object, thereby reducing the cost of labeling work. can
그리고 본 발명은 GAN 조합으로 그림데이터로부터 다양한 미술 심리분석 결과를 도출할 수 있다.In addition, the present invention can derive various art psychological analysis results from picture data by GAN combination.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the effects obtainable in the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below. You will be able to.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
도 2는 도 1에 도시된 제1 그림분석부의 관심영역 데이터 잘라내기 및 관심영역 데이터의 압축 과정 일 예를 나타낸 개념도이다.FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating an example of a process of cutting the ROI data and compressing the ROI data of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 .
도 3은 도 1에 도시된 제1 그림분석부의 그림데이터 복구 과정 일 예를 나타낸 개념도이다.FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating an example of a picture data recovery process of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 .
도 4는 도 1에 도시된 제2 그림분석부의 GAN 학습 과정 예시를 나타낸 도면이다.FIG. 4 is a diagram showing an example of a GAN learning process of the second picture analysis unit shown in FIG. 1 .
도 5는 도 1에 도시된 제2 그림분석부가 GAN 조합으로 생성한 미술 심리분석용 결과 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example of result data for psychological analysis of art generated by a GAN combination by the second picture analysis unit shown in FIG. 1 .
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.6 is a schematic block diagram of an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to another embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 나타낸 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 나타낸 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to another embodiment of the present invention.
이하에서는, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. However, since the description of the present invention is only an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, since the embodiment can be changed in various ways and can have various forms, it should be understood that the scope of the present invention includes equivalents capable of realizing the technical idea. In addition, since the object or effect presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all of them or only such effects, the scope of the present invention should not be construed as being limited thereto.
본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.The meaning of terms described in the present invention should be understood as follows.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.Terms such as "first" and "second" are used to distinguish one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element. It should be understood that when an element is referred to as “connected” to another element, it may be directly connected to the other element, but other elements may exist in the middle. On the other hand, when an element is referred to as being “directly connected” to another element, it should be understood that no intervening elements exist. Meanwhile, other expressions describing the relationship between components, such as “between” and “immediately between” or “adjacent to” and “directly adjacent to” should be interpreted similarly.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions should be understood to include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise, and terms such as “comprise” or “having” refer to a described feature, number, step, operation, component, part, or It should be understood that it is intended to indicate that a combination exists, and does not preclude the possibility of the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless defined otherwise. Terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as consistent with meanings in the context of related art, and cannot be interpreted as having ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present invention.
본 발명의 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 오토인코더(autoencoder)의 인코딩 및 디코딩을 통해 미술 심리분석에 이용될 그림데이터의 압축 효율을 향상시키고, Partial GAN(Generative Adversarial Network)의 부분적인 그림데이터 증강을 통해 다양한 미술 심리분석 결과를 도출하는 시스템으로서, 이를 구현하기 위한 시스템의 구성요소는 다음과 같다.The data generation device 1 for psychological analysis of art of the present invention improves the compression efficiency of picture data to be used for psychological analysis of art through encoding and decoding of an autoencoder, and partially It is a system that derives various art psychological analysis results through picture data augmentation, and the components of the system to implement this are as follows.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 사용자 인터페이스(10), 제1 그림분석부(20), 저장부(30) 및 제2 그림분석부(40)가 구비되며, 미술 심리분석 서비스를 제공받고자 하는 피검사자인 사용자(2)에게 심리상태 정보를 제공하기 위한 심리상태분석부(50) 및 데이터베이스(60)가 더 구비될 수 있다.Referring to FIG. 1 , an apparatus for generating data for psychological analysis of art (1) according to an embodiment of the present invention includes a user interface (10), a first picture analysis unit (20), a storage unit (30), and a second picture analysis unit. A unit 40 is provided, and a psychological state analysis unit 50 and a database 60 may be further provided to provide psychological state information to the user 2 who is a test subject who wants to receive the art psychological analysis service.
사용자 인터페이스(10)는 사용자(2)가 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)와 상호작용할 수 있는 환경을 제공하며, 상기 사용자(2)로부터 명령을 입력받아 전자적인 데이터로 변환하기 위한 하드웨어 장치 및 소프트웨어 프로그램을 포괄하는 개념이다. 예를 들어, 키보드, 마우스, 터치펜 등의 입력 장치와 디스플레이 등의 출력 장치, 상기 입력 장치를 통해 입력된 윤곽선, 색상 등의 데이터를 처리하여 실시간으로 출력 장치에 표시하기 위한 드로잉 애플리케이션이 포함될 수 있다.The user interface 10 provides an environment in which the user 2 can interact with the data generating device 1 for psychological analysis of art, and is a hardware device for receiving commands from the user 2 and converting them into electronic data. and software programs. For example, an input device such as a keyboard, mouse, or touch pen, an output device such as a display, and a drawing application for processing and displaying data such as outlines and colors input through the input device on the output device in real time may be included. there is.
또한, 사용자 인터페이스(10)는 사용자(2)에 의해 그림데이터가 입력되는데, 본 발명의 그림데이터는 사용자에 의해 그려져 미술 심리분석요소가 될 객체와 상기 객체를 이루는 항목이 포함되는 그림일 수 있다. 본 발명에서는 그림데이터의 객체 및 항목과 미술 심리분석 서비스를 위한 미술 심리검사의 방식을 한정하지 아니하나, 미술 심리검사의 방식은 집, 나무 및 사람을 그리는 것을 과제로 제시한 후 그림의 형태, 색상, 위치 등의 정보로부터 사용자의 심리상태를 분석하는 HTP 검사일 수 있다. 이에, 사용자에 의해 그려지는 그림데이터의 객체는 집, 나무 및 사람 중 적어도 하나일 수 있으며, 그림데이터의 객체인 집을 이루는 항목에는 집틀(지붕, 벽, 굴뚝 등), 창문 및 문이 포함되고, 나무를 이루는 항목에는 줄기, 뿌리, 나뭇잎, 열매 등이 포함될 수 있다.In addition, the user interface 10 receives picture data by the user 2, and the picture data of the present invention may be a picture that includes an object to be an art psychoanalysis element drawn by the user and items constituting the object. . In the present invention, the object and item of picture data and the art psychological test method for the art psychological analysis service are not limited, but the art psychological test method presents drawing a house, tree, and person as a task, and then It may be an HTP test that analyzes the user's psychological state from information such as color and location. Accordingly, the object of the picture data drawn by the user may be at least one of a house, a tree, and a person, and items constituting a house, which is an object of the picture data, include a house frame (roof, wall, chimney, etc.), windows and doors, The items that make up a tree can include stems, roots, leaves, and fruits.
제1 그림분석부(20)는 사용자 인터페이스(10)를 통해 사용자로부터 입력된 그림데이터를 분석하여 그림데이터 중 관심영역(Region of Interest, ROI) 데이터의 절단(cropping)한 후 관심영역 데이터를 압축(인코딩)하거나, 압축된 관심영역 데이터의 압축을 해제하여 그림데이터를 복구(디코딩)시키며, 인코딩 및 디코딩 과정을 수행하기 위해 제1 인공지능모델(21)을 이용하여 학습될 수 있다.The first picture analysis unit 20 analyzes the picture data input from the user through the user interface 10, crops Region of Interest (ROI) data among the picture data, and then compresses the ROI data. (encoding) or recovering (decoding) picture data by decompressing compressed ROI data, and may be learned using the first artificial intelligence model 21 to perform encoding and decoding processes.
이때, 제1 인공지능모델(21)은 인코딩 및 디코딩 과정을 통해 관심영역 데이터를 압축 또는 압축 해제시키기 위한 오토인코더(autoencoder)일 수 있다.In this case, the first artificial intelligence model 21 may be an autoencoder for compressing or decompressing ROI data through encoding and decoding processes.
이러한 제1 인공지능모델(21)로 학습한 제1 그림분석부(20)가 그림데이터로부터 관심영역 데이터를 압축하는 과정의 일 예는 다음과 같다.An example of a process in which the first picture analysis unit 20 learned with the first artificial intelligence model 21 compresses the ROI data from the picture data is as follows.
도 2는 도 1에 도시된 제1 그림분석부의 관심영역 데이터 잘라내기 및 관심영역 데이터의 압축 과정 일 예를 나타낸 개념도이며, 도 3은 도 1에 도시된 제1 그림분석부의 그림데이터 복구 과정 일 예를 나타낸 개념도이다.FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating an example of a process of cutting out the ROI data of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 and compressing the ROI data, and FIG. 3 is a picture data recovery process of the first picture analysis unit shown in FIG. 1 It is a conceptual diagram showing an example.
도 2를 참조하면, 제1 그림분석부(20)는 사용자 인터페이스(10)에 입력된 그림데이터 중 미술 심리분석에 평가요소로 이용될 객체가 포함된 관심영역 데이터를 절단(도 2의 'ROI Cropping')하며, 관심영역 데이터를 기설정된 사이즈로 정규화(도 2의 'Nomalization')시키고, 정규화된 관심영역 데이터를 인코딩(도 2의 'Encoding')하여 특성 정보를 압축할 수 있다. 이때, 특성 정보라 함은 제1 인공지능모델(21)이 학습할 수 있도록, 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보로서 객체가 어떠한 객체인지 제1 인공지능모델(21)이 인식할 수 있는 속성(태그) 정보를 의미한다.Referring to FIG. 2 , the first picture analysis unit 20 cuts the data of the region of interest including the object to be used as an evaluation factor in the psychological analysis of art among the picture data input to the user interface 10 ('ROI in FIG. 2). Cropping'), normalizing the ROI data to a preset size ('Nomalization' in FIG. 2), and encoding the normalized ROI data ('Encoding' in FIG. 2) to compress characteristic information. At this time, the characteristic information is labeling information about the size, position, and angle of the object included in the region of interest data so that the first artificial intelligence model 21 can learn, and the first artificial intelligence model ( 21) means attribute (tag) information that can be recognized.
제1 그림분석부(20)의 인코딩을 통해 압축된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보는 저장부(30)에 저장될 수 있다.Labeling information about the size, position, and angle of an object compressed through encoding by the first picture analysis unit 20 may be stored in the storage unit 30 .
한편, 사용자 인터페이스(10)에 입력되는 그림데이터에는 픽셀들의 입력 시간 정보가 포함될 수 있다. 이는, 종래의 비대면 방식의 미술 심리분석은 피검사자인 사용자(2)가 그림을 그리는 순간을 검사자가 실시간으로 관찰할 수 없어 그림데이터의 객체들 간의 우선순위와 중요도를 파악하기 어렵다는 문제가 있다. 예를 들어, 나무를 그릴 때 줄기를 먼저 그리는지 뿌리를 먼저 그리는지에 따라 심리분석 결과가 다르게 도출될 수 있는데, 원격으로 미술 심리분석이 진행되는 경우, 그림을 그리는 순서를 알 수 없어 정확한 분석이 어렵다.Meanwhile, picture data input to the user interface 10 may include input time information of pixels. This is a problem in the conventional non-face-to-face psychological analysis of art, in which the inspector cannot observe in real time the moment the user 2, the test subject, draws a picture, making it difficult to grasp the priority and importance of objects in the picture data. For example, when drawing a tree, psychological analysis results can be different depending on whether the trunk or roots are drawn first. difficult.
이에, 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 그림데이터에 포함된 객체들이 그려진 순서를 고려하여 사용자의 심리상태를 분석할 수 있도록 하며, 이를 위해 제1 그림분석부(20)는 사용자 인터페이스(10)로부터 수신한 그림데이터에 포함되는 객체 및 항목이 그려진 순서를 결정하며, 객체 및 항목이 그려진 순서 정보가 저장부(30)에 저장되도록 하고, 제2 그림분석부(40)는 사용자의 미술 심리분석용 데이터를 생성할 때 상기 사용자의 미술 심리분석용 데이터에 객체 및 항목이 그려진 순서 정보에 포함되도록 함으로써, 상기 심리상태 분석부(50)에서 객체 및 항목이 그려지는 순서를 고려하여 사용자의 심리상태가 분석되도록 한다. 이때, 데이터베이스(60)에는 심리상태 분석부(50)가 객체 및 항목이 그려지는 순서를 고려하여 사용자의 심리상태를 분석하도록, 사용자의 심리상태를 분석할 때 송신될 객체 및 항목이 그려지는 순서에 따른 심리분석 정보가 기저장되는 것이 바람직하다.Accordingly, the data generation device 1 for psychological analysis of art enables the user's psychological state to be analyzed in consideration of the order in which objects included in the picture data are drawn, and for this purpose, the first picture analysis unit 20 provides a user interface ( 10) determines the drawing order of objects and items included in the picture data received, and stores the order information in which objects and items are drawn in the storage unit 30, and the second picture analysis unit 40 determines the user's art When creating psychological analysis data, by including the information on the order in which objects and items are drawn in the user's art psychological analysis data, considering the order in which objects and items are drawn in the psychological state analysis unit 50, the user's Let your psychological state be analyzed. At this time, in the database 60, the order in which objects and items to be transmitted are drawn when the psychological state of the user is analyzed so that the mental state analyzer 50 analyzes the user's psychological state in consideration of the order in which the objects and items are drawn. It is preferable that psychological analysis information according to is pre-stored.
이하에서는, 사용자(2)인 피검사자가 그림을 그리는 순서에 따른 심리분석 정보의 예시를 일부 소개한다.Hereinafter, some examples of psychoanalysis information according to the order in which the test subject, the user 2, draws a picture are introduced.
예시 1: 피검사자에게 가족 구성원을 그려보라고 지시했을 경우, 특정 가족 구성원(특히 부모)을 가장 나중에 그린다면 해당 구성원과의 애착 관계가 부족할 가능성이 높다. Example 1: When a test subject is instructed to draw a family member, if a specific family member (especially a parent) is drawn last, there is a high possibility of a lack of attachment to that member.
예시 2: 피검사자에게 자신을 포함한 가족 구성원을 그려보라고 지시했을 경우, 자신을 가장 나중에 그린다면 피검사자의 자존감이나 자기애가 부족할 가능성이 높다. Example 2: If the test subject is instructed to draw family members including herself, there is a high possibility that the test subject lacks self-esteem or narcissism if she draws herself last.
예시 3: 특정 개체를 그린 후 이를 지우고 그리는 것을 반복할 경우, 자신감 결여, 불안, 강박 등 분리 불안 증상이 있을 가능성이 높다. Example 3: If a person draws a specific object, erases it, and repeats drawing, there is a high possibility of separation anxiety symptoms such as lack of confidence, anxiety, and obsessive compulsiveness.
상기 실시예에 따르면, 피검사자가 그림을 그리는 과정을 실시간으로 관찰하기 어려운 비대면 미술 심리분석에 따른 치료의 한계를 극복할 수 있다. 즉, 피검사자가 그림을 그릴 때 어떤 객체를 더 중요하게 생각하는지 정확하게 알 수 있어 더 객관적인 심리분석 결과를 제공할 수 있다.According to the above embodiment, it is possible to overcome the limitations of treatment based on non-face-to-face psychological analysis of art, in which it is difficult to observe the process of drawing a picture in real time. That is, it is possible to provide more objective psychological analysis results because it is possible to know exactly which object the examinee considers more important when drawing a picture.
저장부(30)는 제1 그림분석부(20)를 통해 압축된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보를 저장함으로써, 사용자 인터페이스(10)에 입력된 그림데이터를 그대로 저장하는 것과 비교하여 상대적으로 데이터의 압축 효율이 개선되며, 이를 통해 제한된 용량에 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다.The storage unit 30 stores the labeling information on the size, position, and angle of the object compressed through the first picture analysis unit 20, compared to storing picture data input to the user interface 10 as it is. The compression efficiency of data is relatively improved, and through this, data can be efficiently stored in a limited capacity.
이러한 저장부(30)는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)의 내부에 설치된 휘발성 또는 비휘발성 저장매체, 혹은 네트워크를 통해 액세스 가능한 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)의 외부에 존재하는 저장매체일 수 있다.This storage unit 30 is a volatile or non-volatile storage medium installed inside the data generating device 1 for art psychoanalysis, or storage that exists outside the data generating device 1 for art psychoanalysis accessible through a network. can be a medium.
제1 그림분석부(20)는 제1 인공지능모델(21)의 디코딩 과정에서 저장부(30)에 저장된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보를 통해 그림데이터를 복구시키는 것으로 학습하게 되는데, 제1 그림분석부(20)가 디코딩을 통해 그림데이터를 복구시키는 과정의 일 예는 다음과 같다.The first picture analysis unit 20 learns to recover picture data through labeling information about the size, position, and angle of an object stored in the storage unit 30 in the decoding process of the first artificial intelligence model 21. , An example of a process in which the first picture analysis unit 20 recovers picture data through decoding is as follows.
도 3을 참조하면, 제1 그림분석부(20)는 저장부(30)에 저장된 특성 정보를 디코딩하여 정규화된 관심영역 데이터의 압축을 해제(도 3의 'Decoding')하며, 관심영역 데이터의 압축이 해제되면 저장부(30)에 저장된 크기 정보를 통해 정규화된 관심영역 데이터에 포함되는 객체의 크기를 조절(도 3의 'Resize')하여 상기 객체가 그림데이터의 객체와 동일한 크기가 되도록 복구하고, 객체의 크기 조절이 완료되면 저장부(30)에 저장된 위치 정보를 통해 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 위치를 식별한 후, 상기 객체의 위치를 그림데이터의 객체와 동일 위치로 조절(도 3의 'Localization')하여 그림데이터를 복구할 수 있다.Referring to FIG. 3, the first picture analysis unit 20 decompresses the normalized ROI data by decoding the characteristic information stored in the storage unit 30 ('Decoding' in FIG. 3), and When the compression is released, the size of the object included in the normalized ROI data is adjusted ('Resize' in FIG. 3) through the size information stored in the storage unit 30 so that the object is restored to the same size as the object of the picture data. and, when the size adjustment of the object is completed, the location of the object included in the normalized ROI data is identified through the location information stored in the storage unit 30, and then the location of the object is adjusted to the same location as that of the object in the picture data. ('Localization' in FIG. 3) to restore picture data.
다시 도 1을 참조하면, 제2 그림분석부(40)는 제1 그림분석부(30)의 디코딩 과정에서 압축 해제되어 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시키기 위해 제2 인공지능모델(41)로 학습하고, 상기 제2 인공지능모델(41)의 학습을 통해 객체의 조합으로 미술 심리분석용 데이터를 생성한다.Referring back to FIG. 1, the second picture analysis unit 40 partially augments the object of the psychological art analysis element included in the normalized ROI data decompressed in the decoding process of the first picture analysis unit 30. In order to do this, it learns with the second artificial intelligence model 41, and through the learning of the second artificial intelligence model 41, data for art psychological analysis is created with a combination of objects.
이때, 제2 인공지능모델(41)은 상기 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체를 부분적으로 증강시키기 위한 Partial GAN일 수 있다.At this time, the second artificial intelligence model 41 may be a partial GAN for partially augmenting an object included in the normalized ROI data.
또한, Partial GAN은 상기 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체를 부분적으로 증강시키기 위하여 제2 그림분석부(40)에 복수로 구비되어 객체의 부분적인 증강에 대한 피드백을 통해 학습하고, 상기 객체의 부분적인 증강으로 미술 심리분석용 데이터를 생성할 수 있다. 즉, Partial GAN의 조합으로 다양한 미술 심리분석용 데이터를 도출할 수 있다.In addition, a plurality of Partial GANs are provided in the second picture analysis unit 40 to partially augment an object included in the normalized ROI data, and learn through feedback on partial augmentation of the object, and Partial augmentation can generate data for psychological analysis of art. In other words, the combination of Partial GAN can derive various data for psychological analysis of art.
이러한 Partial GAN의 학습 과정의 일 예는 다음과 같으며, 이하의 일 예에서는 Partial GAN이 HTP 검사를 위한 객체 중 하나인 집(House)을 이루는 항목인 집틀, 창문, 문을 별도로 생성하는 복수의 GAN으로 이루어질 수 있다.An example of the learning process of the Partial GAN is as follows. In the following example, the Partial GAN performs a plurality of separate creations of a house frame, a window, and a door, which are items constituting a house, which is one of the objects for HTP inspection. It can be done with GAN.
도 4는 도 1에 도시된 제2 그림분석부의 GAN 학습 과정 예시를 나타낸 도면이며, 도 5는 도 1에 도시된 제2 그림분석부가 GAN 조합으로 생성한 미술 심리분석용 결과 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.4 is a diagram showing an example of the GAN learning process of the second picture analysis unit shown in FIG. 1, and FIG. 5 shows an example of result data for art psychological analysis generated by the GAN combination of the second picture analysis unit shown in FIG. it is a drawing
도 4를 참조하면, 제2 그림분석부(40)는 제2 인공지능모델인 Partial GAN이 미술 심리분석요소 항목인 집틀을 생성하는 GAN, 창문을 생성하는 GAN 및 문을 생성하는 GAN으로 이루어지며, 정규화된 관심영역 데이터의 입력을 통해 집틀, 창문 및 문을 생성하는 학습을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 4, the second picture analysis unit 40 is composed of a Partial GAN, a second artificial intelligence model, which is a GAN for generating a house frame, a GAN for generating a window, and a GAN for generating a door, which are elements of psychological analysis of art. , it is possible to perform learning to create house frames, windows, and doors through input of normalized ROI data.
도 5를 참조하면, 제2 그림분석부(40)는 학습된 복수의 Partial GAN 조합을 통해 집틀과 창문이 결합된 집, 문과 집틀이 결합된 집, 창문, 문 및 집틀이 결합된 집과 같이 다양한 케이스의 집을 생성하고, 이를 통해 학습하여 집과 관련된 미술 심리분석용 데이터를 다양하게 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5, the second picture analysis unit 40, through a plurality of learned Partial GAN combinations, shows a house in which a house frame and a window are combined, a house in which a door and a house frame are combined, and a house in which a window, a door, and a house frame are combined. Houses of various cases can be created, and by learning through them, various data for art psychological analysis related to the house can be created.
다시 도 1을 참조하면, 심리상태분석부(50)는 제2 그림분석부(40)에서 생성된 미술 심리분석용 데이터와 데이터베이스(60)에 기저장된 미술 기반 심리분석 정보를 분석하여 사용자의 심리상태 정보를 1차 도출하는데, 이를 위해 제3 인공지능모델(51)을 이용하여 학습된다.Referring back to FIG. 1 , the psychological state analysis unit 50 analyzes the art psychological analysis data generated by the second picture analysis unit 40 and the art-based psychological analysis information previously stored in the database 60 to analyze the user's psychological state. State information is first derived, and for this purpose, it is learned using the third artificial intelligence model 51.
이때, 제3 인공지능모델(51)은 다층의 레이어로 구성되어 사람의 신경망과 유사한 기능을 구현할 수 있도록 구성된 학습모델을 의미하며, RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Attention 기반의 모델 등의 인공신경망 모델이 사용되고, 데이터베이스(60)에 기저장된 미술 기반 심리분석 정보로부터 검색하여 사용자의 심리상태 정보를 도출하도록 학습될 수 있다.At this time, the third artificial intelligence model 51 is composed of multiple layers and means a learning model configured to implement functions similar to those of a human neural network, and is based on RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), and attention. An artificial neural network model such as a model of is used, and may be learned to derive psychological state information of a user by searching from art-based psychological analysis information previously stored in the database 60 .
또한, 상기 심리상태분석부(50)에서 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보는 사용자 인터페이스(10)를 통해 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)에 구비된 디스플레이에서 출력되어 사용자에게 제공될 수 있다.In addition, the psychological state information of the user primarily derived by the psychological state analysis unit 50 may be output from a display provided in the data generating device 1 for psychological analysis of art through the user interface 10 and provided to the user. there is.
데이터베이스(60)는 미술 심리분석 정보가 기저장되는데, 상기 미술 기반 심리분석 정보는 사용자가 그림을 그릴 때 어떠한 객체 및 항목을 포함시키고 생략하는지, 객체 및 항목을 크게 그리거나 작게 그리는지, 객체 및 항목이 일반적인 사회통념 상의 모습과 어떤 차이가 있는지에 대한 심리분석 결과 데이터와 누적된 대면 또는 비대면 심리상담 데이터, 미술 기반 심리분석과 관련된 논문 자료 등이 포함되며, 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)에서 얻은 자체적인 심리분석 결과에 의해 업데이트될 수 있다.The database 60 stores art psychoanalysis information in advance. The art-based psychoanalysis information includes which objects and items are included or omitted when a user draws a picture, whether objects and items are drawn large or small, objects and items, and It includes psychological analysis result data on how the items differ from general social norms, accumulated face-to-face or non-face-to-face psychological counseling data, and thesis data related to art-based psychological analysis. It can be updated based on the results of its own psychological analysis obtained in 1).
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)와의 차이점을 중심으로, 본 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)에 대해 자세히 설명하도록 하겠다.Hereinafter, the data generating device 1 for art psychological analysis according to another embodiment of the present invention will be described in detail, focusing on differences from the data generating device 1 for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention. would.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.6 is a schematic block diagram of an apparatus for generating data for psychological analysis of art according to another embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 피검사자인 사용자(2)와 그림분석 전문가인 제2 사용자(3)가 구비한 제2 사용자의 단말(4)과 통신하기 위한 통신부(70)가 더 구비될 수 있다.Referring to FIG. 6 , an apparatus for generating data for psychological analysis of art (1) according to another embodiment of the present invention includes a second user's terminal ( 4) may be further provided with a communication unit 70 for communication.
제2 사용자의 단말(4)은 사용자(2)가 사용자 인터페이스(10)에 입력하는 그림데이터를 제2 사용자(3)에 제공하거나, 상기 제2 사용자(3)가 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)로부터 수신하는 그림데이터를 분석함으로써 도출한 심리분석 의견이 포함된 부가 정보의 입력이 가능토록 제2 사용자 인터페이스를 구비할 수 있다.The terminal 4 of the second user provides the second user 3 with picture data input by the user 2 to the user interface 10, or the second user 3 is a data generating device for psychological analysis of art. A second user interface may be provided to enable input of additional information including psychological analysis opinions derived by analyzing the picture data received from (1).
심리상태분석부(50)는 제2 사용자 인터페이스에 부가 정보가 입력된 후 통신부(70)를 통해 상기 부가 정보를 수신하면, 제2 그림분석부(40)의 미술 심리분석용 데이터와 데이터베이스(60)에 기저장된 미술 기반 심리분석 정보의 분석을 통해 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보에 상기 부가 정보를 추가하여 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출할 수 있다.The psychological state analysis unit 50 receives the additional information through the communication unit 70 after the additional information is input to the second user interface, the data for psychological analysis of art and the database 60 of the second picture analysis unit 40 ), the user's psychological state information can be derived secondarily by adding the additional information to the user's psychological state information derived primarily through the analysis of art-based psychoanalysis information pre-stored in ).
즉, 2차 도출된 사용자의 심리상태 정보는 제2 사용자(3)의 심리분석 의견이 포함된 부가 정보가 추가되는 것이며, 상기 부가 정보의 추가에 따라 1차 도출된 사용자의 심리상태 정보로부터 변경된 사용자의 심리상태 정보일 수 있다.That is, the secondly derived user's mental state information is added with additional information including the psychological analysis opinion of the second user 3, and the information changed from the user's psychological state information derived primarily according to the addition of the additional information. It may be user's mental state information.
한편, 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 사용자 인터페이스(10)를 통해 심리상태분석부(50)가 1차 또는 2차 도출한 사용자의 심리상태 정보를 출력하는 것이 바람직할 것이다. 다만, 2차 도출한 사용자의 심리상태 정보를 출력할 때 부가 정보가 미포함된 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보도 함께 출력되도록 제어될 수 있으며, 이를 통해 피검사자인 사용자(2)에게 다양한 심리상태 정보를 제공할 수 있다.On the other hand, it is preferable that the data generation device 1 for art psychological analysis outputs the user's psychological state information first or secondarily derived by the psychological state analysis unit 50 through the user interface 10 . However, when the secondly derived user's mental state information is output, the user's firstly derived psychological state information without additional information can be controlled to be output as well. can provide information.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)을 이용한 미술 심리분석 방법의 과정에 대해 자세히 설명하도록 하겠다.Hereinafter, the process of the psychological art analysis method using the data generating device 1 for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 나타낸 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a method for augmenting and efficiently managing data for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 제1 인공지능모델(21)을 이용하여 제1 그림분석부(20), 제2 인공지능모델(41)을 이용하여 제2 그림분석부(40) 및 제3 인공지능모델(51)을 이용하여 심리상태분석부(50)를 학습시킬 수 있다(S710).7, the first picture analysis unit 20 using the first artificial intelligence model 21, the second picture analysis unit 40 and the third artificial intelligence using the second artificial intelligence model 41 The psychological state analysis unit 50 may be trained using the model 51 (S710).
그 후, 제1 그림분석부(20)는 사용자(2)가 사용자 인터페이스(10)를 통해 입력한 그림데이터 중 미술 심리분석요소의 객체 및 상기 객체를 이루는 항목이 포함된 관심영역 데이터의 절단 후에 상기 관심영역 데이터를 압축하며(S720), 압축된 관심영역 데이터의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보는 저장부(30)에 저장될 수 있다(S730).Thereafter, the first picture analysis unit 20 cuts the object of the art psychological analysis element and the data of the region of interest including the items constituting the object among the picture data input by the user 2 through the user interface 10. The ROI data is compressed (S720), and labeling information about the size, position, and angle of the compressed ROI data may be stored in the storage unit 30 (S730).
그 후, 제1 그림분석부(20)는 저장부(30)로부터 특성 정보를 수신하여 압축된 관심영역 데이터의 압축을 해제하여 정규화된 관심영역 데이터를 생성하고, 크기 정보 및 위치 정보를 이용하여 그림데이터를 복구할 수 있다(S740).Thereafter, the first picture analysis unit 20 receives characteristic information from the storage unit 30, decompresses the compressed ROI data to generate normalized ROI data, and uses size information and location information to generate Picture data can be recovered (S740).
그 후, 그림데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시켜 학습한 제2 그림분석부(40)가 객체의 조합으로 미술 심리분석용 데이터를 생성할 수 있다(S750).After that, the second picture analysis unit 40 partially augmented and learned the object of the art psychoanalysis element included in the picture data can generate data for art psychoanalysis with a combination of the objects (S750).
그 후, 심리상태분석부(50)는 제2 그림분석부(40)에서 생성한 미술 심리분석용 데이터와 데이터베이스(60)에 기저장된 미술 기반 심리분석 정보를 분석하여 사용자의 심리상태 정보를 1차 도출할 수 있다(S760).After that, the psychological state analysis unit 50 analyzes the art psychological analysis data generated by the second picture analysis unit 40 and the art-based psychological analysis information previously stored in the database 60 to obtain the user's psychological state information as 1 The difference can be derived (S760).
상기 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)을 이용한 미술 심리분석 방법의 과정(S710~S760)은 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)에 의해 수행될 수 있으며, 상세한 내용은 전술한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 편의상 생략하기로 한다.The process (S710 to S760) of the art psychoanalysis method using the art psychoanalysis data generating device 1 according to an embodiment of the present invention is the art psychoanalysis data generating device described with reference to FIGS. 1 to 5 ( 1), and since details are the same as those described above, duplicate descriptions will be omitted for convenience.
더 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)을 이용한 미술 심리분석 방법의 과정에는 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출하는 단계가 더 포함될 수 있으며, 과정은 이하와 같다.Furthermore, the process of the psychological art analysis method using the data generating device 1 for psychological analysis of art according to an embodiment of the present invention may further include a second step of deriving psychological state information of the user. Same as
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)을 이용한 미술 심리분석 방법과의 차이점을 중심으로 본 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)을 이용한 미술 심리분석 방법의 과정에 대해 자세히 설명하도록 하겠다.Hereinafter, a data generating apparatus for art psychological analysis according to another embodiment of the present invention (1) focusing on differences from the art psychological analysis method using the data generating apparatus (1) for art psychological analysis according to an embodiment of the present invention. ) will be explained in detail about the process of the art psychoanalysis method.
또한, 일 실시예와 부호만 달리할 뿐 일 실시예의 미술 심리분석 방법의 과정과 동일한 미술 심리분석 방법의 과정(S810~S860)에 대한 설명은 편의상 생략하기로 한다.In addition, a description of the process (S810 to S860) of the art psychoanalysis method, which is the same as the process of the art psychoanalysis method of one embodiment, is omitted for convenience, except that only the code is different from that of the embodiment.
도 8을 참조하면, 사용자의 심리상태 정보가 1차 도출된 후에 심리분석 전문가인 제2 사용자(3)는 제2 사용자의 단말(4)에 구비된 제2 사용자 인터페이스와 통신부(70)를 통해 사용자의 그림데이터를 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)로부터 제공받을 수 있다(S870).Referring to FIG. 8 , after the psychological state information of the user is first derived, the second user 3 who is a psychological analysis expert communicates with the second user interface provided in the terminal 4 of the second user and the communication unit 70. The user's picture data may be provided from the data generating device 1 for psychological analysis of art (S870).
그 후, 제2 사용자는 사용자의 그림데이터를 분석하여 그림데이터에 대한 심리분석 의견이 포함된 부가 정보를 제2 사용자 인터페이스에 입력할 수 있다(S880).Thereafter, the second user may analyze the user's picture data and input additional information including a psychological analysis opinion on the picture data to the second user interface (S880).
그 후, 심리상태분석부(50)는 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보에 통신부(70)를 통해 제2 사용자의 단말(4)로부터 수신하는 부가 정보를 추가하여 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출할 수 있다(S890). After that, the mental state analysis unit 50 adds additional information received from the terminal 4 of the second user through the communication unit 70 to the first derived mental state information of the user, thereby converting the user's mental state information to 2 The difference can be derived (S890).
그 후, 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 사용자 인터페이스(10)를 통해 사용자에게 1차 또는 2차 도출한 사용자의 심리상태 정보를 제공할 수 있다(S900). 이때, 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)는 디스플레이의 제어를 통해 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보와 2차 도출한 사용자의 심리상태 정보를 함께 출력할수도 있다.Thereafter, the apparatus 1 for generating data for psychological analysis of art may provide the first or second derived psychological state information of the user to the user through the user interface 10 (S900). At this time, the data generating device 1 for psychological analysis of art may output the user's psychological state information derived primarily and the user's psychological state information derived secondarily through control of the display.
상기 본 발명의 다른 실시예에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)을 이용한 미술 심리분석 방법의 과정(S860~S900)은 도 6을 참조하여 설명한 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)에 의해 수행될 수 있으며, 상세한 내용은 전술한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 편의상 생략하기로 한다.The process (S860 to S900) of the art psychological analysis method using the art psychological analysis data generating device 1 according to another embodiment of the present invention is performed in the art psychological analysis data generating device 1 described with reference to FIG. It can be performed by, and since the details are the same as those described above, redundant descriptions will be omitted for convenience.
한편, 본 발명의 실시예들에 따른 미술 심리분석용 데이터 생성 장치(1)의 미술 심리분석 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.On the other hand, the art psychoanalysis method of the data generating device 1 for art psychoanalysis according to the embodiments of the present invention is implemented as an application or implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and is computer readable. It can be recorded on a recording medium. The computer readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.Detailed descriptions of the preferred embodiments of the present invention disclosed as described above are provided to enable those skilled in the art to implement and practice the present invention. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will understand that the present invention can be variously modified and changed without departing from the scope of the present invention. For example, those skilled in the art can use each configuration described in the above-described embodiments in a manner of combining with each other. Thus, the present invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.
본 발명은 본 발명의 기술적 사상 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.The present invention may be embodied in other specific forms without departing from the technical spirit and essential characteristics of the present invention. Accordingly, the above detailed description should not be construed as limiting in all respects and should be considered as illustrative. The scope of the present invention should be determined by reasonable interpretation of the appended claims, and all changes within the equivalent scope of the present invention are included in the scope of the present invention. The invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein. In addition, claims that do not have an explicit citation relationship in the claims may be combined to form an embodiment or may be included as new claims by amendment after filing.

Claims (13)

  1. 피검사자인 사용자에게 상호작용 환경을 제공하기 위한 사용자 인터페이스;a user interface for providing an interactive environment to a user who is a test subject;
    제1 인공지능모델을 이용하여 학습되며, 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자로부터 입력된 그림데이터를 분석하여 상기 그림데이터 중 관심영역 데이터의 절단과 상기 관심영역 데이터를 압축 또는 압축된 관심영역 데이터의 압축을 해제하여 상기 그림데이터를 복구시키는 제1 그림분석부;It is learned using the first artificial intelligence model, and the picture data input from the user through the user interface is analyzed to cut the ROI data among the picture data and compress the ROI data or compress the compressed ROI data. a first picture analysis unit for restoring the picture data by releasing;
    상기 압축된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보를 저장하는 저장부; 및a storage unit to store labeling information about the size, position, and angle of an object included in the compressed ROI data; and
    상기 그림데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시켜 학습하는 제2 인공지능모델이 구비되며, 상기 객체의 조합을 통해 미술 심리분석용 데이터를 생성하는 제2 그림분석부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.A second artificial intelligence model that partially augments and learns objects of art psychoanalysis elements included in the picture data, and a second picture analysis unit that generates data for art psychology analysis through a combination of the objects; A data generating device for psychological analysis of art, characterized in that.
  2. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 인공지능모델은,The first artificial intelligence model,
    상기 관심영역 데이터를 압축 또는 압축 해제시키기 위한 오토인코더(autoencoder)인 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.Data generating device for psychological analysis of art, characterized in that the autoencoder (autoencoder) for compressing or decompressing the region of interest data.
  3. 제 2 항에 있어서,According to claim 2,
    상기 제1 그림분석부는,The first picture analysis unit,
    상기 그림데이터 중 관심영역 데이터를 절단한 후, 상기 관심영역 데이터를 기설정된 사이즈로 정규화시키며, 정규화된 관심영역 데이터를 인코딩하여 특성 정보를 압축하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.After cutting the region of interest data among the picture data, normalizing the region of interest data to a preset size, and encoding the normalized region of interest data to compress characteristic information.
  4. 제 3 항에 있어서,According to claim 3,
    상기 특성 정보는,The characteristic information is
    상기 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보인 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.Data generating device for psychological analysis of art, characterized in that the labeling information for the size, position, angle of the object included in the region of interest data.
  5. 제 4 항에 있어서,According to claim 4,
    상기 제1 그림분석부는,The first picture analysis unit,
    상기 특성 정보를 디코딩하여 상기 정규화된 관심영역 데이터의 압축을 해제하며,decoding the characteristic information to decompress the normalized ROI data;
    상기 크기 정보를 통해 상기 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기를 조절하여 상기 객체가 상기 그림데이터의 객체와 동일한 크기가 되도록 복구하고,Adjusting the size of an object included in the normalized ROI data through the size information to restore the object to have the same size as the object of the picture data;
    상기 위치 정보를 통해 상기 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 위치를 식별한 후, 상기 객체의 위치를 상기 그림데이터의 객체와 동일 위치로 조절하여 상기 그림데이터를 복구하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.After identifying the position of the object included in the normalized region-of-interest data through the location information, the position of the object is adjusted to the same position as the object of the picture data to restore the picture data. Data generating device for analysis.
  6. 제 5 항에 있어서,According to claim 5,
    상기 제2 인공지능모델은,The second artificial intelligence model,
    상기 특성 정보의 디코딩을 통해 압축 해제되는 정규화된 관심영역 데이터에 포함된 객체를 부분적으로 증강시키기 위한 Partial GAN(Generative Adversarial Network)인 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.A data generating device for psychological analysis of art, characterized in that it is a Partial Generative Adversarial Network (GAN) for partially augmenting an object included in the normalized ROI data decompressed through decoding of the characteristic information.
  7. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 Partial GAN은,The Partial GAN,
    상기 객체를 부분적인 증강시키기 위하여 상기 제2 그림분석부에 복수로 구비되며, 상기 객체의 부분적인 증강에 대한 피드백을 통해 학습하고, 상기 객체의 부분적인 증강으로 미술 심리분석용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.In order to partially augment the object, a plurality of second picture analysis units are provided, learning through feedback on the partial augmentation of the object, and generating data for psychological analysis of art with partial augmentation of the object. A data generating device for psychological analysis of art.
  8. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    미술 기반 심리분석 정보가 기저장된 데이터베이스;A database pre-stored with art-based psychological analysis information;
    제3 인공지능모델을 이용하여 학습되며, 상기 미술 심리분석용 데이터와 상기 미술 기반 심리분석 정보를 분석하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 1차 도출하는 심리상태분석부; 및a psychological state analysis unit that is learned using a third artificial intelligence model and primarily derives psychological state information of the user by analyzing the art psychological analysis data and the art-based psychological analysis information; and
    그림분석 전문가인 제2 사용자의 단말과 통신하기 위한 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.A data generating device for psychological analysis of art, characterized in that it further comprises; a communication unit for communicating with a terminal of a second user who is an expert in picture analysis.
  9. 제 8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 제2 사용자의 단말은,The terminal of the second user,
    상기 사용자가 상기 사용자 인터페이스에 입력하는 그림데이터를 상기 제2 사용자에게 제공하며, 상기 제2 사용자가 상기 그림데이터를 분석한 심리분석 의견이 포함된 부가 정보의 입력이 가능토록 제2 사용자 인터페이스를 구비하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.Picture data input by the user to the user interface is provided to the second user, and a second user interface is provided so that the second user can input additional information including a psychological analysis opinion obtained by analyzing the picture data. Data generating device for psychological analysis of art, characterized in that.
  10. 제 9 항에 있어서,According to claim 9,
    상기 심리상태분석부는,The psychological state analysis unit,
    상기 미술 심리분석용 데이터 및 미술 기반 심리분석 정보의 분석을 통해 1차 도출한 상기 사용자의 심리상태 정보에 상기 부가 정보를 추가하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터 생성 장치.The psychological state information of the user is secondarily derived by adding the additional information to the psychological state information of the user primarily derived through the analysis of the art psychological analysis data and the art-based psychological analysis information. Data generating device for analysis.
  11. 제1 인공지능모델을 이용하여 제1 그림분석부, 제2 인공지능모델을 이용하여 제2 그림분석부 및 제3 인공지능모델을 이용하여 심리상태분석부를 학습시키는 단계;Learning a first picture analysis unit using a first artificial intelligence model, a second picture analysis unit using a second artificial intelligence model, and a psychological state analysis unit using a third artificial intelligence model;
    상기 제1 그림분석부가 사용자가 사용자 인터페이스를 통해 입력한 그림데이터 중 관심영역 데이터의 절단과 상기 관심영역 데이터를 압축하는 단계;cutting the ROI data among the picture data input by the user through a user interface and compressing the ROI data by the first picture analysis unit;
    상기 압축된 관심영역 데이터에 포함된 객체의 크기, 위치, 각도에 대한 라벨링 정보가 저장부에 저장되는 단계;storing labeling information about the size, position, and angle of an object included in the compressed ROI data in a storage unit;
    상기 제1 그림분석부가 상기 특성 정보를 통해 상기 압축된 관심영역 데이터의 압축을 해제한 후, 상기 크기 정보 및 위치 정보를 이용하여 상기 그림데이터를 복구하는 단계; 및restoring the picture data using the size information and location information after the first picture analyzer decompresses the compressed ROI data through the characteristic information; and
    상기 그림데이터에 포함된 미술 심리분석요소의 객체를 부분적으로 증강시켜 학습한 상기 제2 그림분석부가 상기 객체의 조합을 통해 미술 심리분석용 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법.and generating data for psychological analysis of art through a combination of the objects by the second picture analysis unit, which has partially augmented and learned an object of the psychological analysis element of art included in the picture data. Augmentation and efficient management of data for analysis.
  12. 제 11 항에 있어서,According to claim 11,
    상기 심리상태분석부가 상기 미술 심리분석용 데이터와 데이터베이스에 기저장된 미술 기반 심리분석 정보를 분석하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 1차 도출하는 단계;first deriving psychological state information of the user by the psychological state analysis unit analyzing the art psychological analysis data and art-based psychological analysis information previously stored in a database;
    심리분석 전문가인 제2 사용자의 단말에 구비된 제2 사용자 인터페이스와 통신부를 통해 상기 사용자의 그림데이터를 제공받는 단계;Receiving picture data of the user through a second user interface and a communication unit provided in a terminal of a second user who is an expert in psychological analysis;
    상기 제2 사용자가 상기 그림데이터를 분석한 후, 상기 그림데이터에 대한 심리분석 의견이 포함된 부가 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스에 입력하는 단계;After the second user analyzes the picture data, inputting additional information including a psychological analysis opinion on the picture data into the second user interface;
    상기 심리상태분석부가 1차 도출한 사용자의 심리상태 정보에 상기 통신부를 통해 수신하는 상기 부가 정보를 추가하여 상기 사용자의 심리상태 정보를 2차 도출하는 단계; 및secondarily deriving mental state information of the user by adding the additional information received through the communication unit to the mental state information of the user primarily derived by the mental state analysis unit; and
    상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자에게 1차 또는 2차 도출한 사용자의 심리상태 정보를 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법.Providing first or secondly derived psychological state information of the user to the user through the user interface; Augmentation and efficient management of data for psychological analysis of art, characterized in that it further comprises.
  13. 제 11 항 및 제 12 항 중 적어도 어느 한 항에 따른 미술 심리분석용 데이터의 증강과 효율적 관리 방법을 실행하기 위한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer-readable recording medium for executing the augmentation and efficient management method of data for psychological analysis of art according to at least one of claims 11 and 12.
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