NEURAL
PRISM™
비정형 감정 데이터를
Vision Learning 가능한
고해상도 다차원 이미지로 변환합니다
6DL (6-Directory Layer) 연산
단순한 감정 분류를 넘어, 행동지향(Behavioral), 인지성능(Cognitive), 심리상태(Psychology)를
6개의 독립 레이어로 적층하여 실시간 동시 연산합니다.
Behavioral Orientation
행동 지향성 및 충동 조절
- • Action Tendency (행동 경향성)
- • Impulse Control (충동 조절)
- • Social Interaction (사회적 상호작용)
Cognitive Performance
인지 처리 및 판단 능력
- • Attention Span (주의 집중력)
- • Processing Speed (정보 처리 속도)
- • Decision Making (의사결정 패턴)
Psychological State
심리 및 정서 상태 (PESMA)
- • Emotional Valence (정서가)
- • Stress & Resilience (회복 탄력성)
- • Mood Stability (기분 안정성)
4-Channel 멀티모달 퓨전
4가지 입력 신호(Input Signal)를 동시 연산하여 불확실성을 최소화하는 퓨전 아키텍처
* 6DL (6-Directory Layer) Parallel Computing
행동지향, 인지성능, 심리 데이터를 6개의 독립 레이어로 적층(Stacking)하여
다중 차원의 데이터를 실시간 동시 연산 처리합니다.
Visual Input Signal
Facial Action Coding System
- • AU(Action Unit) 단위 근육 분석
- • Gaze Tracking (시선 추적)
- • rPPG 비접촉 심박 측정
Audio Input Signal
Prosodic Features
- • Pitch, Jitter, Shimmer 분석
- • 발화 속도 및 휴지기 측정
- • 비언어적 음성(한숨 등) 감지
Text Input Signal
NLP & Sentiment Analysis
- • BERT 기반 문맥 감성 분석
- • 은유 및 반어법 탐지
- • 대화 의도(Intent) 분류
Bio Input Signal
Physiological Signals
- • HRV(심박 변이도) 스트레스 지표
- • GSR(피부 전도도) 각성 수준
- • 수면 퀄리티 및 생체 리듬
Vision Learning
다중 레이어 2D 시각화
6차원 PESMA 벡터와 멀티모달 데이터를 고해상도 2D 스펙트럼 이미지로 변환합니다.
숫자가 아닌 '이미지'로 학습함으로써 CNN(Convolutional Neural Network)의 강력한 패턴 인식 능력을 감정 분석에 적용합니다.
CNN 패턴 분류
ResNet 기반 아키텍처를 사용하여 비선형적이고 복잡한 감정의 패턴 분류 (Target Accuracy: 94%+)
Anomaly Detection
정상 범주 이미지와 다른 패턴(Drift)이 발생할 경우, 시각적 차이를 즉시 감지하여 이상 징후를 조기에 경고합니다.
변화 감지 및
조기 경보
단발성 분석이 아닌, 시계열 데이터(Time-series)의 연속적인 흐름을 추적합니다. LSTM 알고리즘을 통해 사용자의 감정 기준선 이탈(Drift)을 감지하고 골든타임을 확보합니다.
장기 기억 (Long-term Memory)
Vector DB를 활용하여 사용자의 장기적인 감정 히스토리를 저장하고 맥락을 유지합니다.
임계치 기반 알림
개인화된 Stress/Depression 임계치 초과 시, 보호자 및 전문가에게 즉시 Alert를 전송합니다.