• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.11-24
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• 2019

웹에서 정보 구매자들의 성향은 가성비에서 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 멀티미디어 콘텐츠 추천에도 그러한 흐름이 있는데, 바로 폭소노미 (Folksonomy) 기반의 분위기를 이용한 추천 방법이다. 하지만 이런 방법의 경우 동의어를 고려하지 못한다는 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 연구에서는 Thayer모델의 12 분위기를 AV(Arousal and Valence)값으로 정의하여 그 문제점을 해결하였지만, 추천 성능이 재현 수준 0.1에서 키워드 기반 검색 방법보다 떨어지는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 재현 수준 0.1에서도 키워드 기반 검색 방법과 동일한 추천 성능을 유지하면서 동의어 문제를 해결할 수 있도록 멀티미디어 콘텐츠의 분위기 벡터를 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 추천 성능 분석을 위해 기존 AV값 기반 방법과 키워드 기반 방법과 비교 분석하였다. 추천 성능 분석결과, 본 논문에서 제안한 방법이 전체적으로 기존 방법들 보다 우수한 추천 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.244-247
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• 2018

본 논문에서는 시니어를 위한 라이프 데이터 수집 및 행동분석 프레임 워크를 설명하고, 이의 부분적 구현을 자세히 설명한다. 본 연구는 시니어를 위한 라이프 데이터를 바탕으로 보호자가 없는 시니어를 보살핌과 동시에, 보호자가 미처 인지하지 못하는 시니어의 비정상적인 상태를 분석하여 판단하는 시스템을 연구한다. 먼저, 시니어가 시간을 많이 소요하는 TV 앞 상황을 가정하고, 방영되는 TV 콘텐츠와 TV 카메라를 이용한 시니어의 영상/음성 정보로 이상상태와 감정상태, TV 콘텐츠에 대한 반응과 반응속도를 체크한다. 구체적으로는 딥 러닝 기반의 API 와 멀티미디어 데이터 분석에서 사용되는 오픈 패키지를 바탕으로, 영상/음성의 키 프레임을 추출하여 감정 및 분위기를 분석하고 시니어의 얼굴 표정 인식, 행동 인식, 음성 인식을 수행한다.