• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.533-540
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• 2012

In this paper, we propose a document summarization method using the pseudo relevance feedback and the term weighting based on semantic features. The proposed method can minimize the user intervention to use the pseudo relevance feedback. It also can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the sentence set are well reflected by term weighting derived from semantic feature. In addition, it uses the semantic feature of term weighting and the expanded query to reduce the semantic gap between the user's requirement and the result of proposed method. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performant than other methods without term weighting.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.394-396
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• 2006

기존 질의기반의 문서요약은 질의와 문서간의 사전 학습으로 요약의 질을 높이거나, 문서의 고유 구조(inherent structure)를 반영하여 요약의 정확도를 높이기 위하여 문서를 그래프로 변환한다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해 (NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 질의 기반의 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 질의와 문서간에 사전학습이 필요 없다. 또한 문서를 그래프로 변형시키는 복잡한 처리 없이 NMF에 의해 얻어진 의미 특징(semantic feature)과 의미 변수(semantic variable)로 문서의 고유 구조를 반영하여 요약의 정확도를 높일 수 있다. 마지막으로 단순한 방법으로 문장을 쉽게 요약 할 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.4
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• pp.372-377
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• 2008

This paper proposes a new query-based document summarization method using the semantic feature matrix and the semantic variable matrix. The proposed method doesn't need the training phase using training data comprising queries and query specific documents. And it exactly summarizes documents for the given query by using semantic features and semantic variables that is better at identifying sub-topics of document. Because the NMF have a great power to naturally extract semantic features representing the inherent structure of a document. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than other methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.25-28
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• 2019

본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.653-656
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• 2019

소프트웨어의 유지보수 단계에서 소프트웨어의 버그 리포트는 개발자에게 유용한 정보를 제공한다. 개발자들은 버그 수정이나 변경 내역 열람 등 다양한 작업을 위해 버그 리포트를 열람한다. 하지만, 대화 형식으로 작성되는 버그 리포트의 특징 때문에 버그 리포트는 종종 매우 길거나 장황하여 이를 읽고 이해하기 어려운 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 버그 리포트의 요약문을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였고, 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나, 기존에 제안된 버그 리포트 요약 기법들은 버그 리포트만의 고유한 특성들을 활용하지 않는 경우가 많다. 본 연구에서는 버그 리포트들 사이의 중복(duplicates), 의존(depends-on), 역의존(blocks) 관계들을 이용한 PageRank 알고리즘 기반 버그 리포트 요약 기법을 제안한다. 실험 결과 제안 기법이 기존 버그 리포트 요약 기법보다 요약 품질과 적용 범위 측면에서 뛰어남을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.227-232
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• 2001

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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.12
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• pp.2607-2613
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• 2012

The results of inherent knowledge based generic summarization are influenced by the composition of sentence in document set. In order to resolve the problem, this papser propses a new generic document summarization which uses clustering of semantic feature of document and coherence of document cluster. The proposed method clusters sentences using semantic feature deriving from NMF(non-negative matrix factorization), which it can classify document topic group because inherent structure of document are well represented by the sentence cluster. In addition, the method can improve the quality of summarization because the importance sentences are extracted by using coherence of sentence cluster and the cluster refinement by re-cluster. The experimental results demonstrate appling the proposed method to generic summarization achieves better performance than generic document summarization methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.209-212
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• 2009

본 논문에서는 MDCT기반의 오디오 특징과 영상 특징을 이용하여 축구 동영상의 하이라이트를 효과적으로 요약하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 입력되는 축구 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 분리된 연속적인 오디오 신호를 압축영역의 MDCT계수를 통해 이벤트 사운드별로 분류하여 오디오 이벤트 후보구간을 추출한다. 입력된 비디오 신호에서는 장면 전환점을 추출하고 추출된 장면 전환점으로부터 페널티 영역을 검출한다. 검출된 오디오 이벤트 후보구간과 검출된 페널티 영역장면을 함께 결합하여 축구 동영상의 이벤트 장면을 검출한다. 검출된 페널티 영역 장면을 통해 검출된 이벤트 구간을 다른 이벤트 구간보다 더 높은 우선순위를 갖는 하이라이트로 선정하여 요약본이 생성된다. 생성된 하이라이트 요약본의 평가는 precision과 recall을 통해 정확도를 평가하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.87-100
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• 2011

In this paper, we address a video summarization task as generating both visually salient and semantically important video segments. In order to find salient data points, one can use the OC-SVM (One-class Support Vector Machine), which is well known for novelty detection problems. It is, however, hard to incorporate into the OC-SVM process the importance measure of data points, which is crucial for video summarization. In order to integrate the importance of each point in the OC-SVM process, we propose a fuzzy version of OC-SVM. The Importance-based Fuzzy OC-SVM weights data points according to the importance measure of the video segments and then estimates the support of a distribution of the weighted feature vectors. The estimated support vectors form the descriptive segments that best delineate the underlying video content in terms of the importance and salience of video segments. We demonstrate the performance of our algorithm on several synthesized data sets and different types of videos in order to show the efficacy of the proposed algorithm. Experimental results showed that our approach outperformed the well known traditional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.501-503
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• 2012

오피니언 마이닝에서 특징기반으로 상품평을 요약할 때, 동일한 상품의 같은 특징에 대한 사용자의 표현이 일치하지 않아 같은 특징을 다른 것으로 인식하는 오류가 발생되어 효과적인 분석을 하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 온라인쇼핑몰의 상품평에서 명사와 형용사쌍 말뭉치를 이용하여 연관단어뭉치를 추출하고, 상관성이 높은 형용사를 각 명사의 특징으로 이용하여 대체어 목록을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.