본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.
공간 데이터베이스의 규모는 매우 방대하여 질의 처리에 많은 비용이 발생한다. 따라서 효율적인 질의 처리를 위해서는 질의 수행 결과의 예측이 필요하다. 이를 위해 실제 공간 데이터의 특성을 근접하게 나타내는 요약 데이터를 생성하여 그 결과를 통해 질의 결과의 크기를 추정하게 된다. 기존의 공간 데이터 요약 기법으로는 면적 균등 분할 기법, 개수 균등 분할 기법, 인덱스 분활 기법 등이 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 다양한 분말 기법에 대해 알아보고, 힐버트 공간 재움 곡선 방법에 개수 균등 분말 기법을 적용시킨 새로운 공간 분할 방법을 제안하여 기존의 방법과 새로운 방법의 성능을 비교한다.
최근 디지털 비디오 데이터가 급격히 증가하고 대중화됨에 따라 이를 활용하기 위한 효율적인 접근 기법이 절실히 요구되고 있다. 비디오 요약(video summarization) 기법은 의미적으로 중요한 요점만으로 전체 비디오를 표현하는 것으로 비디오 내용에 대한 전반적인 개관(overview)을 제공할 뿐만 아니라 브라우징(browsing) 등의 유용한 접근 기능을 제공한다. 본 논문에서는 의미적으로 중요한 내용을 포함하는 비디오 주요구간(highlight segment) 검출을 통한 새로운 동적 요약(dynamic summarization) 기법과 생성된 요약 정보 표현을 위하여 MPEG-7에 제안한 요약 기술구조(DS : Description Scheme)에 대하여 기술한다. 본 논문의 기술구조는 다중 계층의 하이라이트(highlight), 계층적 브라우징, 사용자 주문형 요약 등의 기능을 통하여 비디오의 개관 및 효율적인 브라우징, 네비게이션(navigation)을 가능하게 한다. 또한, 제안하는 비디오 요약 기법 및 요약 기술구조의 실현 가능성 및 기능 구현을 확인하기 위하여 축구 비디오에 대한 적용 실례를 제시한다.
양방향 방송 서비스로의 전환을 맞아 다양한 사용자 요구 및 기호에 적합한 컨텐츠를 제공하고, 증가하는 방송 컨텐츠를 효율적으로 관리, 이용하기 위해 비디오의 자동 에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용 구성이 잘 갖추어진 어학 교육 비디오의 자동 에 대한 방법을 제안한다. 내용 기반을 자동으로 생성하기 위해 먼저 디지털 비디오로부터 샷 경계를 검출한 후, 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 비주얼 특징들을 추출한다. 그리고 추출된 다중 비주얼 특징을 이용해 어학 교육 비디오의 세분화된 내용 정보를 결정한다. 마지막으로, 결정된 내용 정보를 기술하는 요약문을 MPEG-7 MDS(Multimedia Description cheme)에 정의된 계층적 (Hierarchical Summary) 구조에 맞추어 XML 문서로 생성한다. 외국어 회화 비디오에 대해 실험하여 제안한 자동 방법의 효율성을 검증하였으며, 제안한 방법이 교육 방송용 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리를 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
최근 의료 현장은 전자의무기록, 전자건강기록 등의 의료 기록을 전산화하여 저장하고 관리하는 시스템이 의무적으로 적용되거나 전체 의료 현장에 보급되어 환자 개개인의 과거 의료 기록을 추가적인 의료 행위에 활용하고 있다. 그러나 일반적인 의료 문진 및 상담 간 발생하는 의료진과 환자 간의 대화는 별도로 기록되거나 저장되지 않고 있어 추가적인 환자의 주요 정보는 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 따라, 의료 문진 현장에서 발생하는 의료진과 환자와의 대화를 저장하고 이를 텍스트 데이터로 변환하여 주요한 문진 내용만 자동으로 추출, 요약하여 정보화하는 음성인식과 자연어 처리 딥러닝을 통한 의료상담 요약문을 자동으로 생성하는 전자의무기록 시스템을 제안한다. 본 시스템은 의료 종사자와 환자의 의료 상담 내용의 인식과정을 거쳐서 텍스트 정보를 획득한다. 이렇게 획득된 텍스트를 복수의 문장으로 구분하고, 생성된 문장에 포함된 복수 키워드의 중요도를 산출한다. 산출된 중요도를 기반으로 복수의 문장에 순위를 매기고, 순위를 기반으로 문장들을 요약하여 최종 전자의무기록 데이터를 생성한다. 제안하는 시스템 성능은 정량적 분석을 통하여 우수함을 확인한다.
본 연구는 스피치 요약의 알고리즘을 구성하기 위해서 방대한 스피치 본문의 복잡한 분석 없이 적용될 수 있는 이용자 태그 기법, 문장 위치 및 문장 중복도 제거 기법의 효율성을 분석해 보았다. 그런 다음, 이러한 분석 결과를 기초로 하여 스피치 요약 방법을 구성, 평가하여 효율적인 스피치 요약 방안을 제안하는 것을 연구 목적으로 하고 있다. 제안된 스피치 요약 방법은 태그 및 표제 키워드 정보를 활용하고 중복도를 최소화하면서 문장 위치에 대한 가중치를 적용할 수 있는 수정된 Maximum Marginal Relevance 모형을 사용하여 구성하였다. 제안된 요약 방법의 성능은 스피치 본문의 단어 빈도 및 단어 위치 정보를 적용하여 상대적으로 복잡한 어휘 처리를 한 Extractor 시스템의 성능과 비교되었다. 비교 결과, 제안된 요약 방법을 사용한 경우가 Extractor 시스템의 경우 보다 평균 정확률은 통계적으로 유의미한 차이를 보이며 더 높았고, 평균 재현율은 더 높았지만 통계적으로 유의미한 차이를 보이지는 못했다.
시청자의 취향에 맞는 방송 컨텐츠를 제공하는 쌍방향 방송 서비스에 대한 요구가 증가하면서 방송용 컨텐츠의 요약, 검색, 색인 기술의 개발이 필요하게 되었다. 이런 필요에 의해 만들어진 MPEG-7 과 TV-Anytime과 같은 국제 표준들은 영상/비디오의 효율적인 내용 특징 추출 기술 및 추출된 특징을 바탕으로 멀티미디어 데이터를 검색하는 기술을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 상위의 MPEG-7기술자들을 사용하여 골프 비디오의 내용기반 특징을 추출하고, 이들을 통합하여 골프 비디오의 구조적 내용 정보를 기술하는 요약문(Hierarchical Summary)을 생성하였다. 제안한 방법은 국제 표준으로써 그 성능을 인정받은 MPEG-7 기술자들을 사용하여 각 기술자 모듈의 정확성을 확보하고 필요에 따라 기술자 모듈의 성능을 개선하여 효율성을 높였다.
본 논문에서는 동영상을 시공간적 중요도 기반으로 요약하는 기법을 제안한다. 동영상 내에서 각 프레임의 중요도를 평가하여 높은 우선순위를 가지는 구간들의 집합으로 요약을 수행한다. 화면내의 얼굴면적의 비율, 영상의 복잡도를 통하여 각 프레임이 가지는 공간적 중요도를 분석하고 인접한 프레임간의 비교를 통해 밝기 히스토그램과 움직임(motion)의 양을 추정함으로써 시간적 중요도를 구한다. 에지 보존 스무딩 필터를 밝기 히스토그램에 적용하여 장면 전환을 검출한다. 분리된 장면들로 과분할 구조를 가지는 계층적 트리를 생성하여 사용자가 요구한 재생길이를 가지는 동영상을 자동으로 저작한다. 본 논문에서는 동영상 분석 및 저작을 제한적인 환경인 스마트폰에서 효과적으로 작동하도록 구현 및 최적화를 수행하였다.
통계 데이타베이스의 효율적 이용을 위해 통계 분석을 위한 요약 정보를 미리 계산하여 저장함으로써 사용자에게 빠른 응답시간내에 통계 정보를 제공하려는 요약 데이타베이스와 이의 효율적인 관리와 사용의 편리를 위한 메타 데이타베이스가 생성되고 관리되어야만 한다. 요약 데이타베이스를 효율적으로 이용한 통계 분석 작업의 환경과 사용자의 편이성을 지원하기 위하여 계층 구조 형태인 데이타 사전/디렉토리의 형태로 독립적으로 운영되는 메타 데이타베이스와 관리기의 설계 및 구현 작업과 이를 이용한 운영 방법 등이 제시되었다.
정보검색 엔진들은 주어진 질의에 대해 방대한 양의 문서들을 검색해주며, 이 문서들은 질의와의 관련성에 따라 랭킹(Ranting)된다. 질색된 문서들중에 어떤것들은 그 내용이 서로 유사하여 사용자에게 필요 이상의 정보를 제공한다. 이는 질의와의 관련성(Relevance)만을 적용하고, 검색된 정보들간의 차별성을 고려하지 않은데서 비롯된다. MMR(Maximal Marginal Relevance)은 유사한 문서를 검색결과에서 배제할 수 있게 해주는 기법이다. MMR을 자동에 적용하면, 유사한 문장을 배제하여 상이한 정보들을 전달하는 질 높은 요약문을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 MMR을 이용한 질의기반 자동 문서요약 시스템을 구현한다. 또한, MMR과 가중치 수식에 다양한 수치를 적용하고, 최적의 결과를 산출하는 수식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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