1. 기술의 개념 멀티모달 메타학습이란 영상 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태(multimodality)의 데 이터를 활용하여 여러 태스크를 적은 양의 데이터로도 수행할 수 있도록 설계하는 것 그러나 메타학습에 대한 최근 연구는 주로 유사한 데이터를 다루는데 초점을 맞추고 있어 여러 종류의 데이터를 처리하기 위한 새로운 모델이 필요 또한, 멀티모달 데이터를 분석하는 알고리즘은 이미지 분류를 위한 Zero-shot learning 분야에서 처음 다루어졌으나, 이 경우에는 한 종류의 데이터를 주로 활용하고 다른 데이터를 보조 정보로 활용하는데 그쳤음 따라서 서로 다른 분포, 형식을 갖는 여러 데이터셋을 활용하되, 한 태스크에서 다른 태스 크로 Knowledge transfer가 가능한 새로운 메타러닝 모델 구조가 필요 이를 위해, 각 데이터에 맞는 멀티모달 인코더를 통해 얻은 Meta-knowledge를 함께 분석하는 최적의 멀티모달 메타학습 모델 알고리즘을 설계

2. 기술 특징 다양한 형태의 데이터 및 복잡한 분포를 갖는 태스크에 적용 가능한 멀티모달 메타학습 알고리즘