| 번호 | 청구항 |
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| 8 | 삭제 |
| 9 | 삭제 |
| 10 | 삭제 |
| 11 | 제6항에 있어서,상기 연산장치는 학습된 신경망 모델을 이용하여 상기 병합 임베딩 벡터를 압축하는 멀티모달 데이터를 압축하는 데이터처리장치. |
| 12 | 제6항에 있어서,상기 연산장치는 상기 압축된 병합 임베딩 벡터 및 상기 멀티모달 데이터 중 상기 복수의 데이터와 모달리티가 다른 특정 데이터를 임베딩한 벡터를 포함하는 비트스트림을 생성하는 멀티모달 데이터를 압축하는 데이터처리장치. |
| 1 | 멀티모달 데이터에서 모달리티가 서로 다른 복수의 데이터를 각각 임베딩하여 복수의 임베딩 벡터들을 생성하고, 상기 복수의 임베딩 벡터들을 병합한 병합 임베딩 벡터를 압축하고, 상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 포함하는 비트스트림을 송신하는 압축장치; 및상기 비트스트림을 수신하고, 상기 비트스트림에서 상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 복호하고, 상기 복호된 병합 임베딩 벡터에서 모달리티가 서로 다른 데이터에 대한 복수의 임베딩 벡터들을 분해하는 복호장치를 포함하되,상기 병합 임베딩 벡터는 (i) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 MLP(Multi Layer Perceptron)에 입력하여 생성되거나, 또는 (ii) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 다수의 MLP에 각각 입력하여 생성되는 벡터들을 결합하여 생성되는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
| 2 | 삭제 |
| 3 | 제1항에 있어서,상기 압축장치는 상기 복수의 데이터를 각각 신경망을 이용하여 임베딩하는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
| 4 | 제1항에 있어서,상기 압축장치는 학습된 신경망 모델을 이용하여 상기 병합 임베딩 벡터를 압축하는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
| 5 | 제1항에 있어서,상기 복호장치는 상기 분해된 복수의 임베딩 벡터를 학습된 인공지능 모델에 전달하는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
| 6 | 멀티모달 데이터를 입력받는 인터페이스 장치;데이터 인코딩을 수행하는 인코더를 저장하는 저장장치;상기 멀티모달 데이터에서 모달리티가 서로 다른 복수의 데이터를 각각 임베딩하여 생성되는 복수의 임베딩 벡터들을 병합하여 병합 임베딩 벡터를 생성하고, 상기 인코더를 이용하여 상기 병합 임베딩 벡터를 압축하는 연산장치; 및상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 송신하는 송신장치를 포함하되,상기 병합 임베딩 벡터는 (i) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 MLP(Multi Layer Perceptron)에 입력하여 생성되거나, 또는 (ii) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 다수의 MLP에 각각 입력하여 생성되는 벡터들을 결합하여 생성되는 멀티모달 데이터를 압축하는 데이터처리장치. |
| 7 | 제6항에 있어서,상기 연산장치는 상기 복수의 데이터를 각각 신경망을 이용하여 임베딩하는 멀티모달 데이터를 압축하는 데이터처리장치. |
| 13 | 제6항에 있어서,상기 연산장치는 상기 압축된 병합 임베딩 벡터 및 상기 멀티모달 데이터 중 상기 복수의 데이터와 모달리티가 다른 특정 데이터의 임베딩 벡터를 압축한 벡터를 포함하는 비트스트림을 생성하는 멀티모달 데이터를 압축하는 데이터처리장치. |
| 14 | 압축된 병합 임베딩 벡터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 통신장치;데이터 디코딩을 수행하는 디코더를 저장하는 저장장치; 및상기 디코더를 이용하여 상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 복호하고, 상기 복호된 병합 임베딩 벡터에서 모달리티가 서로 다른 데이터에 대한 복수의 임베딩 벡터들을 분해하는 연산장치를 포함하되,상기 병합 임베딩 벡터는 (i) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 MLP(Multi Layer Perceptron)에 입력하여 생성되거나, 또는 (ii) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 다수의 MLP에 각각 입력하여 생성되는 벡터들을 결합하여 생성되는 멀티모달 데이터를 복호하는 데이터처리장치. |
| 15 | 제14항에 있어서,상기 연산장치는 학습된 신경망 모델을 이용하여 상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 복호하는 멀티모달 데이터를 복호하는 데이터처리장치. |
| 16 | 삭제 |
| 17 | 제14항에 있어서,상기 비트스트림은 상기 복수의 데이터와 모달리티가 다른 특정 데이터의 임베딩 벡터를 압축한 벡터를 더 포함하고,상기 연산장치는 별도의 디코더를 사용하여 상기 특정 데이터의 임베딩 벡터를 복호하는 멀티모달 데이터를 복호하는 데이터처리장치. |
| 18 | 제14항에 있어서,상기 연산장치는 상기 분해된 복수의 임베딩 벡터들을 학습된 인공지능 모델에 전달하는 멀티모달 데이터를 복호하는 데이터처리장치. |
| 19 | 제14항에 있어서,상기 비트스트림은 상기 복수의 데이터와 모달리티가 다른 특정 데이터의 임베딩 벡터를 더 포함하고,상기 연산장치는 상기 분해된 복수의 임베딩 벡터들 및 상기 특정 데이터의 임베딩 벡터를 학습된 인공지능 모델에 전달하는 멀티모달 데이터를 복호하는 데이터처리장치. |
| 20 | 멀티모달 데이터에서 모달리티가 서로 다른 복수의 데이터를 각각 임베딩하여 복수의 임베딩 벡터들을 생성하고, 상기 복수의 임베딩 벡터들을 병합한 병합 임베딩 벡터를 압축하고, 상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 포함하는 비트 스트림을 송신하는 압축장치; 및상기 비트 스트림을 수신하고, 상기 비트스트림에서 상기 압축된 병합 임베딩 벡터를 복호하는 복호장치를 포함하되,상기 병합 임베딩 벡터는 (i) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 MLP(Multi Layer Perceptron)에 입력하여 생성되거나, 또는 (ii) 상기 복수의 임베딩 벡터들을 다수의 MLP에 각각 입력하여 생성되는 벡터들을 결합하여 생성되는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
| 21 | 제20항에 있어서,상기 복호장치는 상기 복호한 병합 임베딩 벡터를 학습된 인공지능 모델에 전달하는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
| 22 | 제20항에 있어서,상기 비트스트림은 상기 복수의 데이터와 모달리티가 다른 특정 데이터의 임베딩 벡터를 더 포함하고,상기 복호장치는 상기 복호한 병합 임베딩 벡터 및 상기 특정 데이터의 임베딩 벡터를 학습된 인공지능 모델에 전달하는 멀티모달 데이터의 통합적 처리를 수행하는 시스템. |
