본 논문에서는 사용자가 작성한 영화평으로부터 추출한 감정어휘에 기반한 영화검색시스템을 제안한다. 먼저, 사용자의 영화평을 형태소분석하고 수작업으로 감정어휘사전을 구축한다. 그 다음, 검색의 대상이 되는 영화별로 감정어휘사전에 포함되어 있는 감정어휘들의 가중치를 TF-IDF를 이용하여 계산한다. 이러한 결과를 이용하여 제안 시스템은 영화의 감정 분류를 결정하고, 랭킹하여 사용자에게 보여주게 된다. 사용자들은 영화평을 읽지 않고도, 감정 어휘로 구성된 질의어를 입력하여 원하는 영화를 찾을 수 있게 된다.
멀티미디어 데이터의 증가에 따라 데이터의 빠르고 정확한 검색의 필요성이 대두되었다. 또한 효과적인 검색을 위해서는 데이터에 대한 적절한 표현 방식이 필요하다 이런 이유로, 2001년에 멀티미디어 컨텐츠를 묘사하기 위한 MPEG-7 표준이 제정되었다. 최근 국내에서는 이미 존재하는 영상정보 메타데이터의 한계를 극복하고 영상정보의 다양한 관점을 표현하기 위해 한국영상자료원의 지원으로 새로운 영상정보메타데이터가 제안되었다. 이 영상정보 메타데이터는 영상정보의 자원에 대한 특성을 좀 더 효과적으로 표현한다. 본 논문에서는 한국영상자료원의 지원으로 개발된 영상정보 메타데이터를 수용하기 위하여, 멀티미디어 컨텐츠의 메타데이터 표현을 MPEG-7으로 확장한 XML스키마 기반의 영상정보 검색시스템을 개발하였다. 이에 따라, 영상정보 메타데이터 기반의 high-level 메타데이터와 MPEG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용한 검색을 통해 기존의 멀티미디어 검색시스템에 비해 국내 영상정보 이미지의 상호교환이 용이 해질 것이며, 영상정보 메타데이터의 재사용성을 높일 수 있고 체계적이고 빠른 검색이 가능할 것이다.
This paper caters the need of acquiring the principal objects, characters, and scenes from a video in order to entertain the image based query. The movie frames are divided into frames with 2D representative images called "key frames". Various regions in a key frame are marked as key objects according to their textures and shapes. These key objects serve as a catalogue of regions to be searched and matched from rest of the movie, using viewpoint invariant regions calculation, providing the location, size, and orientation of all the objects occurring in the movie in the form of a set of structures collaborating as video profile. The profile provides information about occurrences of every single key object from every frame of the movie it exists in. This information can further ease streaming of objects over various network-based viewing qualities. Hence, the method provides an effective reduced profiling approach of automatic logging and viewing information through query by example (QBE) procedure, and deals with video streaming issues at the same time.
웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
본 논문에서는 오디오의 Low Peak Feature와 영상의 Color 값을 이용하여 유사한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 동영상 검색 시 영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 게다가 같은 영상임에도 해상도 또는 코덱이 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식된다. 따라서 해상도와 코덱이 달라져도 변화가 크지 않은 오디오의 파형으로부터 강인한 Peak 특징을 추출하고, 그 위치의 영상 Color 값을 비교하여 유사한 동영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 2,000개의 동영상 데이터를 수집하여 실험하였으며, 그 결과 97.7%의 검색 성공률을 나타내었다.
In spite of the rapid growth of mobile multimedia contents market, most of the customers experience inconvenience, lengthy search processes and frustration in searching for the specific multimedia contents they want. These difficulties are attributable to the current mobile Internet service method based on inefficient sequential search. To overcome these difficulties, this paper proposes a MOBIIe COntents Recommender System for Movie(MOBICORS-Movie), which is designed to reduce customers' search efforts in finding desired movies on the mobile Internet. MOBICORS-Movie consists of three agents: CF(Collaborative Filtering), CBIR(Content-Based Information Retrieval) and RF(Relevance Feedback). These agents collaborate each other to support a customer in finding a desired movie by generating personalized recommendations of movies. To verify the performance of MOBICORS-Movie, the simulation-based experiments were conducted. The results from this experiments show that MOBICORS-Movie significantly reduces the customer's search effort and can be a realistic solution for movie recommendation in the mobile Internet environment.
검색을 위해 동영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 이를 보완하고자 기존의 동일 영화 검색은 영상 정보의 일부를 이용하여 동일한 영상 검색에 사용해 왔다. 그러나 이 방법은 같은 영상임에도 비디오 부호화기이나 해상도가 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식한다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 오디오 정보를 이용하여 동일한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 부호화율, 부호화기, 샘플링 수의 변화에도 유사한 파형을 형성하는 Peak 정보를 바탕으로 데이터베이스에 색인하고, 검색한다. 논문에서는 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 1,000개의 동영상 데이터를 검색 실험하였으며, 92.1%의 성공률을 나타내었다.
디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.
Multimedia systems present information by using various media, for example, video, sound, music, animation, movie, etc., in addition to the text which has long been used for conveying the information. Among many multimedia applications, the multimedia information retrieval systems commercialized in the form of multimedia encyclopedia CD-ROMs, benefit by using various media for their ability to present information in an efficient and complete way. But using various media may cause end users' confusion and furthermore, poor user-interface design often exacerbates the systems. For appropriate design of the user interface of multimedia information retrieval systems, we investigated the characteristics of the multimedia information retrieval systems and listed 35 variables that might affect the usability of the user interface. And we selected 10 variables through some procedures such as brainstorming, literature survey, expert opinion, relevance analysis and feasibility analysis, in order to perform a screening study which will remarkably reduce the cost and time in conducting subsequent human factors experiments.
소수 의견을 포함하는 온라인 상품평은 긍정 또는 부정 일변도인 상품평에서는 찾기 어려운 유익한 정보를 내포하기도 한다. 본 논문에서는 주어진 상품평 집합 속에서 소수상품평을 검색하는 방법을 제안한다. 제안방법은 개별 상품평을 먼저 긍정/부정 상품평으로 자동분류한 뒤, 주어진 상품평 집합의 긍정/부정 상품평의 비대칭도를 계산하여 소수상품평을 검색한다. 소수상품평 검색에서는 긍정/부정 자동분류 성능이 소수상품평 검색성능에 영향을 주는데, 본 논문에서는 도메인에 특화된 감성사전과 그렇지 않은 일반적인 감성사전을 가지고 상품평을 긍정/부정으로 감성분류한 뒤 비대칭도를 계산하여 소수상품평 검색성능을 비교한다. 스마트폰과 영화를 다룬 온라인 영문 상품평에 대하여 도메인에 특화된 감성사전을 가지고 소수상품평 검색성능을 평가한 결과, F1점수는 각각 24.6%와 15.9%였고, 정확도는 각각 56.8%와 46.8%였다. 이는 스마트폰과 영화의 개별 상품평 긍정/부정 분류 정확도가 각각 85.3%와 78.8%일 때의 성능이다. 본 논문에서는 또 긍정/부정 자동분류 성능이 주어졌을 때의 이론적인 소수상품평 검색성능에 대해서도 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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