사용자 발화에 의한 사운드를 수신하는 단계;감성 분석 알고리즘을 이용하여 상기 사운드에 기반한 감성 속성을 결정하는 단계;인공신경망을 활용하여 상기 감성 속성에 대한 심리사회적인 결과 분석을 통해 사운드 컨셉의 수단적 가치를 도출하는 단계; 및상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 기반으로 감성 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

청구항 1에 있어서,상기 감성 속성을 결정하는 단계는,감정 분류기를 이용하여 상기 사운드에 포함된 사용자 감성을 분류하는 단계;분류된 사용자 감성을 구체적인 속성으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

청구항 2에 있어서,상기 사용자 감성을 분류하는 단계는,CMN(Conversational Memory Network)을 이용하여 상기 사용자 감성을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

청구항 2에 있어서,상기 구체적인 속성으로 변환하는 단계는,상기 분류된 사용자 감성과 연관되는 키워드를 매칭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

청구항 1에 있어서,상기 감성 모델을 생성하는 단계는,상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 통한 보수와 진보 및 안정과 재미에 대한 위치 연산을 통해 경계선 데이터의 판단기준을 마련하는 단계; 및상기 판단기준을 토대로 감성 모델링 방법론을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

청구항 1에 있어서,상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 도출하는 단계는,로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신 또는 K-최근접 이웃 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 차량 환경 개발 니즈를 분류하여 상기 심리사회적인 결과를 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

청구항 1에 있어서,상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 도출하는 단계는,다중 선형 회귀분석 또는 서포트 벡터 회귀 중 적어도 하나를 이용하여 차량 환경 기능을 예측하여 상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 방법.

사용자 발화에 의한 사운드를 검출하는 검출기; 및감성 분석 알고리즘을 이용하여 상기 사운드에 기반한 감성 속성을 결정하고, 인공신경망을 활용하여 상기 감성 속성에 대한 심리사회적인 결과 분석을 통해 사운드 컨셉의 수단적 가치를 도출하고 상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 기반으로 감성 모델을 생성하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.

청구항 8에 있어서,상기 프로세서는,감정 분류기를 이용하여 상기 사운드에 포함된 사용자 감성을 분류하고, 분류된 사용자 감성을 구체적인 속성으로 변환하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.

청구항 9에 있어서,상기 프로세서는,CMN(Conversational Memory Network)을 이용하여 상기 사용자 감성을 분류하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.

청구항 9에 있어서,상기 프로세서는,상기 분류된 사용자 감성과 연관되는 키워드를 매칭하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.

청구항 8에 있어서,상기 프로세서는,상기 사운드 컨셉의 수단적 가치를 통한 보수와 진보 및 안정과 재미에 대한 위치 연산을 통해 경계선 데이터의 판단기준을 마련하고, 상기 판단기준을 토대로 감성 모델링 방법론을 확정하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.

청구항 8에 있어서,상기 프로세서는,로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신 또는 K-최근접 이웃 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 차량 환경 개발 니즈를 분류하여 상기 심리사회적인 결과를 반영하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.

청구항 8에 있어서,상기 프로세서는,다중 선형 회귀분석 또는 서포트 벡터 회귀 중 적어도 하나를 이용하여 차량 환경 기능을 예측하여 상기 사운드 컨셉의 중요한 가치를 도출하는 것을 특징으로 하는 감성 모델링 장치.