본 논문에서는 등장인물 검출 및 인식과 함께 등장인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 비디오에서 등장하는 주요 인물을 자동으로 분석하는 ACAV(Automatic Cast-list Analysis in Videos) 시스템을 제안한다. ACAV 시스템은 등장인물을 자동 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 기존의 상용화된 등장인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.
스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 일련의 디지털 사진들을 특정한 인물에 기반하여 브라우징 하는 것을 돕기 위한 인물 기반 사진 색인 방법을 제안한다. 기존의 인물 기반 영상 색인의 경우, 얼굴 특징값만을 인물 특정값으로 이용하였다. 이에 반하여, 제안하는 방법의 주 된 목적은 얼굴의 주변 정보인 상황 및 옷 정보를 얼굴 정보와 함께 조합하여 색인 과정에 활용함으로써 인물 기반 사진 색인 의 성능을 높이는 것이다 얼굴 특정값과 옷 특징값을 효과적으로 조합하기 위해, 인물을 상황 별로 클러스터링하는 방법이 함께 제안된다 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검증하기 위해 1120 장의 사진 데이터베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에서, 기존의 방법에서처럼 얼굴 특정값만을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 70%의 평균 성능을 보였으며, 제안 된 방법을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 92%의 평균 성능을 보여 제안된 방법이 인물 별 사진 색인에 효과적임을 확인할 수 있었다.
박경리의 대하소설 토지에 등장하는 인물들에 대한 인간관계 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 토지는 등장인물이 방대하고 인물의 관계가 다양하기 때문에 등장인물 네트워크의 동적 분석을 위해 아주 적절한 소재이다. 이러한 토지 등장인물 네트워크의 동적 변화를 분석하기 위하여 토지 5부 각각의 네트워크를 분석하고, 각 부를 하나씩 추가하면서 소설 전개과정에 따른 네트워크의 확장 양상을 분석하였다. K-코어 알고리즘을 적용하여 핵심 네트워크를 구추하고 주요인물을 추출하여 전체 네트워크에서 추출한 인물과 비교하여 네트워크에 숨겨진 정보를 도출하였다. 본 연구는 5부로 나뉘어져있는 소설의 형태를 반영하여 각 부의 특성을 분석하였고, 첫 번째부에 그 다음에 오는 부를 하나씩 첨가되면서 증가하는 네트워크의 변화 양상을 분석한 것이 이전 네트워크의 동적 분석과 차이점이다. 본 연구는 소설 속에 등장하는 인물 네트워크의 동적 변화에 대해 분석하고 네트워크 기반으로만 분석할 수 있는 중심인물의 변화 양상을 분석하였다.
복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 사회 네트워크는 현재 인문, 경제, 웹 사이언스 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 최근, 소설의 등장인물을 이용한 네트워크와 실제 사회 네트워크의 특성을 비교하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 등장인물 네트워크는 대부분 미리 정리된 인명사전을 이용하므로 주요한 몇몇 인물들 사이의 연관성은 밝힐 수 있으나, 한번 이상 등장한 모든 인물의 전체적인 사회적 구조는 설명하지 못하고 있다. 본 연구에서는 소설로부터 등장인물을 직접 추출하고, 등장인물 사이의 거리를 사용하여 상관관계를 설정하여 네트워크를 구축한다. 제안방법은 소설 텍스트로부터 등장인물의 출현빈도와 등장인물들 사이의 연관성의 발생 빈도를 이용하여 연관성 가중치를 구할 수 있으며, 이 연관성 가중치를 사용하여 노드의 수를 조절하여 K-critical 네트워크를 구성한다. 제시한 K-critical 네트워크는 분석대상 소설에 등장하는 인물들끼리 얼마나 긴밀하게 연관되어 있는지를 정량적으로 파악하는 매우 중요한 정보를 줄 수 있음을 실험을 통하여 제시할 수 있었다.
인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.
본 연구는 국내에서 출간된 상상친구가 등장하는 30권의 그림책에서 상상친구가 있는 인물의 특성이 어떻게 나타나는지 알아보기 위해 상상친구를 가진 인물의 성별, 형제 관계, 인물의 성격을 분석하였다. 연구결과 첫째, 전체 30권의 책 중 상상친구를 가진 인물은 총 35명이었으며 이중 여성이 24명, 남성이 11명으로 상상친구를 가진 인물의 성별은 남자에 비해 여자가 두 배 이상 많은 것으로 나타났다. 둘째, 상상친구를 가진 등장인물의 형제관계는 외동인 경우가 가장 많았고 형제가 있는 경우, 남매, 자매 순으로 나타났으며 형제가 나타난 경우는 없었다. 서열을 보면 맏이, 동생, 나타나지 않음 순으로 나타났다. 셋째, 상상친구를 가진 인물의 성격특성을 살펴본 결과 상상친구를 가진 인물의 외향과 내향이 두드러진 차이를 보이고 있지 않았다. 이러한 결과는 그림책이 상상친구를 가진 아동의 현실을 잘 반영하고 있었으며 상상친구를 가진 아동의 다양한 상황을 균형감있게 나타내 주고 있어 현실에서 상상친구를 가진 아동들을 이해하는 기초자료로서 의미가 있다.
인물관계망이나 네비게이션의 경로 탐색과 같은 관계망은 그래프 형태로 표현할 수 있다. 하지만 데이터 양이 많아지면서 한 화면에 표현할 때 원하는 데이터 탐색이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 많은 노드를 갖는 인물관계망을 표현하기 위해 그래프를 사용해 인물의 검색, 인물 사이의 최단 경로 검색 및 탐색 결과에 대한 시각화 방법을 제시한다. 라우팅 테이블에서의 최단 경로와 달리 인물관계망에서의 최단 경로는, 분석하는 사용자의 의도나 관계의 중요도에 따라 변경 가능해야 한다. 이를 위해 인물관계망의 특성을 적용하기 위해 너비우선탐색 알고리즘을 변형하였다. 결과 검증을 위해, 한국고전번역원의 한국고전종합DB 인물관계정보에 있는 데이터를 활용하였다.
동영상으로부터 원하는 정보를 검색하려는 다양한 연구들이 있어왔다. 하지만 기존의 연구들은 동영상의 스토리에 대한 고려 없이 특정한사물의 인식이나 사물간의 관계 정보만을 추출하여 검색에 이용하였다. 동영상에서 정확한 정보를 검색하기 위해서는 스토리의 주축이 되는 등장인물과 등장인물의 커뮤니티에 기반을 둔 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문은 등장인물에 기반을 둔 동영상 정보검색 방법을 기술한다. 등장인물들은 서로 대화를 통해 관계를 맺으며 스토리를 진행시킨다. 등장인물들 간의 관계는 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 구분하여 스토리에 형성되어 있는 관계를 분석할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서 등장인물들의 관계를 묘사할 수 있는 Character-net을 제안하고 Character-net으로부터 등장인물들의 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 클러스터링 하는 방법에 대해 기술하고 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
대용량 동영상을 대상으로 한 등장인물 색인에 대한 수요가 증가함에 따라, 많은 시간과 비용이 소요되는 수동 태깅의 단점을 보완할 수 있는 자동 태깅을 이용한 자동 색인이 연구되고 있다. 하지만, 자동 색인은 인물을 100% 정확하게 검출하지 못하므로 검출된 인물에 대해 정확도를 함께 표현해야 한다. 본 논문에서는 이러한 정보를 포스팅 리스트에 효율적으로 저장하는 방법과 등장인물의 검색시 관련 동영상들을 효율적으로 찾기 위한 순위 결정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 색인 정보 저장 방법이 포스팅 리스트의 압축에 효과적임을 입증하였다. 또한 제안한 순위 결정 방법이 관련 동영상을 찾는데 효과적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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