비디오 데이터는 비정형 데이터이고 정보의 양이 방대하기 때문에 내용기반 검색 방법이 필요하다. 비디오 데이터의 내용기반 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요한데, 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 컷 검출이다. 본 논문에서는 컷 검출의 효율성을 향상시키기 위해서 컷 검출 과정 중 임계값이 동적으로 변화하는 동적 임계값 기법을 제안한다. 구현과 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적임을 보였다. 6a A content-based search method is required for video which has an unformatted and huge size of data. The index technique is necessary for the content-based search of the video data. The first step of the video indexing is a cut detection. We propose a dynamic threshold method which changes a threshold value during the cut detection process. We demonstrate that the proposed method is more efficient than the existing methods.
최근 논문 표절 논란과 지능형 텍스트 검색서비스에 대한 관심이 증가하면서 문장 유사도 측정의 필요성이 증가하고 있다. n-gram, 편집거리, LSA 등 기존의 다양한 방향으로 선행 연구가 있었지만 각 기법마다 장단점이 존재한다. 본 논문에서는 집합 기반 POI 검색 기법을 이용한 새로운 방향의 문장 유사도 측정 기법을 제안한다. 집합 기반 POI 검색 기법은 하드매칭에 비해 단어의 도치, 누락, 삽입, 변경에 현저한 성능 향상을 보인다. 이 기법을 이용하면 보다 정확하고 빠른 문장 유사도 측정이 가능하다. 제안하는 기법은 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 데이터 로딩 알고리즘과 텍스트 검색 알고리즘을 변형하고 어절 연산 알고리즘을 추가하여 두 문장의 유사도를 백분율로 표현한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 기법이 정확도와 속도에서 n-gram과 기존 집합 기반 POI 검색 기법에 비해 우수함을 확인하였다.
이미지 외곽라인과 시점으로 유사이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 첫 번째 테스트에서, 움직임을 통제할 수 없는 3차원 형태의 이미지는 정적인 평면형태 이미지보다 검색 정확도가 낮았다. 원인분석을 위해, 특정 6종류 열대어 데이터를 선별 제작하였다. 종류별 열대어 삼차원 그래픽을 제작하고 상하좌우 12단계 시점으로 144개의 이미지 외곽라인을 제작했다. 종류별 열대어를 수집하고 유사 검색을 통하여 144개의 시점으로 분류 나열했다. 연구 결과, 열대어 종류별로 많이 표현되는 고유 시점이 있음을 증명했다. 검색의 정확도를 높이기 위해, 사용자 시점을 선택하는 사용자 인터페이스를 제작했다. 이미지의 시점을 사용자가 선택하면, 관련 시점의 범위를 고려해 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)을 마찰력 기반의 스크롤을 통해 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 인간-콘텐츠 사이의 새로운 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심이 있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 본 논문에서는 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성을 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 마찰력을 제어한다. 제어된 마찰력 기반 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽고 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
인터넷 기술의 발전으로 1인 미디어 시대로 도래했다. 한 개인이 스스로 콘텐츠를 제작하여 관련 온라인 서비스로 업로드 하고, 많은 사용자가 온라인 서비스의 콘텐츠를 인터넷을 이용할 수 있는 장치(PC, 스마트폰, 스마트TV 등)를 이용해 시청하고 있다. 현재 대부분 사용자가 기존 온라인 서비스에서 제공하는 검색기능을 통해 원하는 콘텐츠를 찾아서 시청하고 있다. 이러한 기능은 콘텐츠를 업로드 한 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 제공된다. 이러한 제한된 단어 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 검색해야 하는 환경에서 잘못된 정보가 있는 경우 검색 결과의 유사도 효율 저하와 잘못된 결과를 사용자에게 제시한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온라인 서비스에서 콘텐츠 정보를 시스템이 능동적으로 영상을 분석하고, 영상이 보유한 특성을 추출해 반영하는 방법을 제시한다. 한 동영상의 음성데이터를 근거한 스토리 내용을 근거로 형태소를 추출해 빅데이터 기술로 분석하기 위한 연구 내용을 다룬다.
트위터는 하루 약 1억 4000만개의 콘텐츠를 생성하는 소셜 네트워크 서비스로 다양한 데이터를 포함하고 있으며 이를 분석하기 위한 연구가 다방면에서 진행 중에 있다. 본 연구는 트위터의 콘텐츠 검색 분야에서 유용하게 사용될 수 있는 콘텐츠 중요성을 평가하기 위한 연구이다. 트위터 콘텐츠의 중요성이란 단일 콘텐츠가 트위터 서비스 사용자들에게 사실관계가 명확한 정보를 전달하고 있는지를 평가하는 요소를 말한다. 본 논문은 트위터 콘텐츠의 중요성 평가를 위해 콘텐츠 작성자의 청자 수인 팔로워와 콘텐츠의 인기도라고 할 수 있는 리트윗을 사용했다. 더불어 실제 트위터 데이터를 사용해 제안한 방법이 효과적으로 콘텐츠의 영향력을 측정할 수 있음을 보였다. 또한 정보를 전달하는 정보 전달자의 분류를 통해 공공성을 띈 사용자의 분류가 작성한 콘텐츠가 트위터 영향력 측정에 유용하게 사용될 수 있음을 트위터 데이터 분석을 통해 보여주었다.
본 연구는 국내 영화 콘텐츠 큐레이션 연구에 나타난 메타데이터 연구들을 찾아서 연도별로 내용과 변화를 예술 경영의 관점에서 분석하는 것이다. 큐레이션과 추천시스템은 모두 그 바탕에 메타데이터의 기능이 작동하고 있다. 연구의 목적은 디지털 콘텐츠에서 큐레이션과 추천시스템이 어떻게 다른가를 확인하는 것이다. 연구절차와 방법은 '영화'와 '메타데이터'를 키워드로 논문을 검색하고, 이를 연도별 연구경향, 연구내용의 목적, 용도별 분석, 추천 방식의 유형에 따른 변화의 4단계로 분석하는 과정을 거쳤다. 연구 결과는 영화 메타데이터 연구는 이용자 측면의 연구에 관심이 높고, 도입단계, 추천방식 진화단계, 공유와 참여 단계로 발전하고 있으며, 영화 큐레이션은 검색지원, 콘텐츠 기반, 협력필터링, 하이브리드, 인공지능, 큐레이션의 6단계로 진화하였다는 결론을 얻은 것이다. 이 연구는 장르별 예술경영을 위한 메타데이터 개발에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
교육서비스에 대한 인식이 공급자 중심에서 수요자 중심으로 전환되고 있다. 이에 본 연구는 교육서비스의 만족도를 평가하기 위해 1) 교과내용, 교수활동, 취업과정의 세 가지 핵심요인과 후생복지, 교육환경, 대학생활의 세 가지 부가요인으로 구성된 교육서비스 평가모형을 개발하고 2) 구조방정식을 통해 모형을 검증하여 3) 교육서비스의 만족도지수를 산출한 뒤 4) IPA 결과를 제시한다. 연구결과 핵심요소인 교과내용, 교수활동, 취업과정과 부가요소인 후생복지, 교육환경, 대학생활 모두 학생만족을 결정하는 유의한 개념이고, 학생만족은 추천의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 학생만족에는 교과내용, 취업과정, 대학생활, 후생복지, 교수활동, 교육환경의 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 요인별 만족도지수를 산출한 결과와 IPA 결과를 바탕으로 향후 개선해야 할 전략적 시사점을 제공한다.
TV 플랫폼에서 원하는 콘텐츠를 찾기 위한 복잡성은 나날이 증가하고 있다. 컴퓨터 영역에서 이루어진 콘텐츠 관리를 위한 연구들을 참고해 TV에 적용할 수 있는 시사점을 도출하고, 이를 토대로 콘텐츠 검색과 선택을 도울 수 있는 방안을 제안한다. 컴퓨터 상의 정보는 대부분 현실 공간을 모사하는 공간적 은유(Spatial Metaphor)를 적용해 표현되고, 이는 사용자의 정보 확인 및 재인에 긍정적인 영향을 미친다. 제안된 정보 공간은 채널, 콘텐츠의 종류에 따른 분류와 시간 속성에 따른 분류를 포함한다. 시청자는 정보 공간 내에서 공간적 단서에 따라 콘텐츠 간의 관련성을 추론하여 선택할 수 있고, 시간적 순서에 따라 콘텐츠를 탐색할 수 있다. 내재된 능력을 활용하여 추가적인 인지적 부담을 최소화하는 방안을 제안하였고, 본 연구의 결과는 영상콘텐츠 기반의 다양한 서비스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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