디지털 스토리텔링을 위한 계층적 분류 기반의 증분 클래스 학습 방법 및 컴퓨팅 장치

Abstract

본 발명은 적절한 멀티미디어 또는 서비스를 추천 시 증분 클래스 학습이 가능한 계층적 분류 모델을 제안하는 디지털 스토리텔링을 위한 계층적 분류 기반의 증분 클래스 학습 방법 및 컴퓨팅 장치에 관한 것이다. 이와 같은 본 발명의 특징은 차단 ARTMAP 모듈과 분류 ARTMAP 모듈로 이루어진 분류 모듈을 이용하여 계층적 분류가 가능하도록 하는 증분 클래스 학습 방법에 있어서, (a) 서로 다른 채널의 입력 정보가 차단 ARTMAP 모듈과 분류 ARTMAP 모듈로 각각 입력되는 단계; (b) 상기 단계 (a)에서 입력된 서로 다른 채널의 입력 정보가 반영된 입력벡터가 임의의 계층의 차단 ARTMAP 모듈로 입력되어 다음 임의의 계층으로의 증분 정보가 출력되고, 상기 단계 (a)에서 입력된 서로 다른 채널의 입력 정보가 반영된 입력벡터가 임의의 계층의 분류 ARTMAP 모듈로 입력되어 여기서 이 임의의 계층의 클래스 벡터가 출력되는 단계; 및 (c) 상기 단계 (b)에서 출력된 임의의 계층의 클래스 벡터가 상기 단계 (b)의 서로 다른 채널의 입력 정보가 반영된 입력벡터에 추가되는 단계를 포함한다.