Music summarization refers to a technique which automatically extracts the most important and representative segments in music content. In this paper, we propose and evaluate a technique which provides the repeated part in music content as music summary. For extracting a repeated segment in music content, the proposed algorithm uses the weighted sum of similarity measures based on multi-level vector quantization for fixed-length summary or optimal-length summary. For similarity measures, count-based similarity measure and distance-based similarity measure are proposed. The number of the same codeword and the Mahalanobis distance of features which have same codeword at the same position in segments are used for count-based and distance-based similarity measure, respectively. Fixed-length music summary is evaluated by measuring the overlapping ratio between hand-made repeated parts and automatically generated ones. Optimal-length music summary is evaluated by calculating how much automatically generated music summary includes repeated parts of the music content. From experiments we observed that optimal-length summary could capture the repeated parts in music content more effectively in terms of summary length than fixed-length summary.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.1
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pp.157-163
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2005
In the Web, the data is generally gathered automatically by Web servers and collected in server or access logs. However, as users access larger and larger amounts of data, query response times to extract information inevitably get slower. A method to resolve this issue is the use of summary tables. In this short note, we design a prototype of summary tables that can efficiently extract information from Web log data. We also present the relative performance of the summary tables against a sampling technique and a method that uses raw data.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.13
no.3
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pp.35-57
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2001
The purposes of this study were to investigate the current status on stating a summary of assessments in the practical arts education and to analyze the problem and find out the reformation strategy for them. To achieve these purposes. 180 teachers working in all elementary schools located in Daegu-city was selected by systematic cluster sampling method. The data were collected by using the mailed questionnaire developed by the researcher, and there was a response rate of 91.7%. Findings showed that it was not realized the valid and reliable stating a summary of assessments because it was not fixed throughly in the elementary school. So many teachers had difficulties in assessing the practical arts subject and stating a summary of assessments. They used the computer programs of CMI(Computer Management Instruction) . Black Box. SA(Stand Along) for stating a summary of assessments. It was recommended that valid and reliable criteria of stating a summary of assessments should provided, and on-the-job training on the developing and selecting a good tools for stating a summary of assessments should required. And. it was also required that the various codes of stating a summary of assessments should developed. and the various materials. equipments. and systems should provided for teachers.
Previous studies have studied short videos, short form content, snack culture and so on, but few studies have been conducted on the form of summary content that compressing and summarizing the original content. This study aims to contribute to the revitalization of the summary content market by exploring ways to enhance user satisfaction through analysis of the YouTube summary content features and the credibility of content providers that bring about flow and satisfaction of YouTube summary content users. The survey was conducted on 202 people who have watched YouTube summary contents for finding out the effects of YouTube summary contents features and content provider credibility on the details of flow. As a result, only entertainment had a significant impact on all flow details. This study is of academic significance in that it defines the features of YouTube summary contents, and has practical significance in that it suggests what direction the summary content should have in order to arouse user satisfaction in future.
In the document extraction summary study, various methods for selecting important sentences based on the relationship between sentences were proposed. In the Korean document summary using the summation similarity of sentences, the summation similarity of the sentences was regarded as the amount of sentence information, and the summary sentences were extracted by selecting important sentences based on this. However, the problem is that it does not take into account the various importance that each sentence contributes to the entire document. Therefore, in this study, we propose a document extraction summary method that provides a summary by selecting important sentences based on the amount of quantitative and semantic information in the sentence. As a result, the extracted sentence agreement was 58.56% and the ROUGE-L score was 34, which was superior to the method using only the combined similarity. Compared to the deep learning-based method, the extraction method is lighter, but the performance is similar. Through this, it was confirmed that the method of compressing information based on semantic similarity between sentences is an important approach in document extraction summary. In addition, based on the quickly extracted summary, the document generation summary step can be effectively performed.
For effective management of statistical database, statistical summary information must be provided by accessing directly the precomputed summary data from summary database to store and manage meta database for supporting statistical analysis and providing users with statistical summary information. In order to support effectively the use of summary database, we do the design and implementation of meta database and manager having a hierarchical structure as a data dictionary/directory and operation method is presented.
Han Hee-Jun;Kim Cheon-Seog;Choo Jin-Ho;Ro Yong-Man
Journal of Korea Multimedia Society
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v.7
no.10
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pp.1452-1463
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2004
The requirement of automatic video summary is increasing as bi-directional broadcasting contents and various user requests and preferences for the bi -directional broadcast environment are increasing. Automatic video summary is needed for an efficient management and usage of many contents in service provider as well. In this paper, we propose a method to generate a content-based summary of linguistic educational videos automatically. First, shot-boundaries and keyframes are generated from linguistic educational video and then multiple(low-level) visual features are extracted. Next, the semantic parts (Explanation part, Dialog part, Text-based part) of the linguistic educational video are generated using extracted visual features. Lastly the XMI- document describing summary information is made based on HieraTchical Summary architecture oi MPEG-7 MDS (Multimedia I)escription Scheme). Experimental results show that our proposed algorithm provides reasonable performance for automatic summary of linguistic educational videos. We verified that the proposed method is useful ior video summary system to provide various services as well as management of educational contents.
An experiment was conducted to investigate the effect of three types of prior knowledge (domain related knowledge, summary-writing strategy knowledge, and neutral unrelated knowledge) and two types (analytic and wholistic) of cognitive styles on the quality of the summary writing of a descriptive text. The results showed that learning domain-related knowledge and summary-writing-strategy knowledge increased the level of understanding of the target text and the quality of the summary; the former operating mainly at the understanding phase, and the latter operating mainly during the summary planning and producing phases. The effect of the types of cognitive style was found somewhat limited but mainly operating In the process of planing the summary. Other features of time course in writing a summary were further discussed.
As Internet technology evolves, there is growing need of Internet queries involving multiple information sources. Efficient processing of such queries necessitates the integrated summary data that compactly represents the data distribution of the entire database scattered over many information sources. This paper presents an efficient method of managing the integrated summary data based on the wavelet transform and addresses Internet query processing using the integrated summary data. The simplest method for creating the integrated summary data would be to summarize the integrated data sidtribution obtained by merging the data distributions in multiple information sources. However, this method suffers from the high cost of transmitting storing and merging a large amount of data distribution. To overcome the drawbacks, we propose a new wavelet transform based method that creates the integrated summary data by merging multiple summary data and effective method for optimizing Internet queries using it A wavelet transformed summary data is converted to satisfy conditions for merging. Moreover i the merging process is very simpe owing to the properties of the wavelet transform. we formally derive the upper bound of the error of the wavelet transformed intergrated summary data. Compared with the histogram-based integrated summary data the wavelet transformedintegrated summary data provesto be 1.6~5.5 time more accurate when used for selectivity estimation in experiments. In processing Internet top-N queries involving 56 information sources using the integrated summary data reduces the processing cost to 1/44 of the cost of not using it.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8A
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pp.836-845
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2002
Video summary is one of the tools which can provide the fast and effective browsing for a lengthy video. Video summary consists of many key-frames that could be defined differently depending on the video genre it belongs to. Consequently, the video summary constructed by the uniform manner might lead into inadequate result. Therefore, identifying the video genre is the important first step in generating the meaningful video summary. We propose a new method that can classify the genre of the video data in MPEC compressed bit-stream domain. Since the proposed method operates directly on the compressed bit-stream without decoding the frame, it has merits such as simple calculation and short processing time. In the proposed method, only the visual information is utilized through the spatial-temporal analysis to classify the video genre. Experiments are done for 6 genres of video: Cartoon, commercial, Music Video, News, Sports, and Talk Show. Experimental result shows more than 90% of accuracy in genre classification for the well -structured video data such as Talk Show and Sports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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