양방향 방송 서비스로의 전환을 맞아 다양한 사용자 요구 및 기호에 적합한 컨텐츠를 제공하고, 증가하는 방송 컨텐츠를 효율적으로 관리, 이용하기 위해 비디오의 자동 에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용 구성이 잘 갖추어진 어학 교육 비디오의 자동 에 대한 방법을 제안한다. 내용 기반을 자동으로 생성하기 위해 먼저 디지털 비디오로부터 샷 경계를 검출한 후, 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 비주얼 특징들을 추출한다. 그리고 추출된 다중 비주얼 특징을 이용해 어학 교육 비디오의 세분화된 내용 정보를 결정한다. 마지막으로, 결정된 내용 정보를 기술하는 요약문을 MPEG-7 MDS(Multimedia Description cheme)에 정의된 계층적 (Hierarchical Summary) 구조에 맞추어 XML 문서로 생성한다. 외국어 회화 비디오에 대해 실험하여 제안한 자동 방법의 효율성을 검증하였으며, 제안한 방법이 교육 방송용 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리를 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
트위터는 사용자들이 140개 정도의 문자들로 이루어진 짧은 메시지를 웹에 포스팅 할 수 있도록 제공하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이다. 해시태그는 이러한 트위터 사용자들이 특정한 주제에 대해서 토론을 하거나 높은 트랜딩을 가지는 이슈를 나타내고자 할 때 사용하는 특정한 단어나 두음문자이다. 하지만 동일한 해시태그를 포함하는 포스트들은 관련 있는 문장이 아닌 시간 순서에 의해서 처리되기 때문에, 처음 사용자가 그 해시태그와 관련된 내용을 이해하기 위해서는 다른 불필요한 내용까지 읽어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해소하기 위한 HBase 기반 자동 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 트위터 API에서 제공하는 스트리밍 데이터를 HBase에 저장한 후 퍼지 시스템과 접목하여 자동 요약 방법을 시행하였다. 이를 통해서 해시태그를 포함한 포스트내의 중복된 내용을 제거하고, 각 포스트들의 중요도를 계산해서 사용자가 트랜딩 토픽내에 관련 있는 주제에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.
많은나라에서 온라인교육및 오프라인교육 장점을 결합한 혼합형학습을 개설하고 운영하는 중이다. 그러나, 온라인 윈격 강의 기반 Mooc 강좌는 졸업율이 5~10%미만으로, 매우 낮은 수준이다. 그러므로, Web 기반에서 언제, 어디서나, 누구나 간편하게 강의를 수강할 수 있는 온라인 Mooc 원격 교육 강의를 수강하는 학생들의 졸업율을 높이기 위해서는, 반드시 학생들의 강의 이해도 자동분석 및 자동 학사 경고 시스템을 도입 해야만 한다. 특히, 우리나라가 교육 선진국으로 진입하기 위해서는 오답율 자동판단 SW개발, 강의 자동요약 SW, 혼합형 학습 수준별 강의 기반 취약과목 자동분석 SW 교육을 개발해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 강의내용 자동요약 시스템, 오답 자동 경고 시스템, 취약과목 자동판단 알고리즘을 제안 하고 모의실험 하였다.
The main goal of this research is automatic video analysis using a face recognition technique. In this paper, an automatic video management system is introduced with a variety of functions enabled, such as index, edit, summarize, and retrieve multimedia data. The automatic management tool utilizes MPEG-7 visual descriptors to generate a video index for creating a summary. The resulting index generates a preview of a movie, and allows non-linear access with thumbnails. In addition, the index supports the searching of shots similar to a desired one within saved video sequences. Moreover, a face recognition technique is utilized to personalbased video summarization and indexing in stored video data.
본 논문은 단락의 자동 구분을 통해 중요한 문장을 추출하는 요약 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부를 파악하여 어휘의 일치도와 어휘의 역할 변화와 같은 재출현 어휘의 양상 정보를 수집하고, 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 추출한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않기 때문에 수사 구조가 자주 발견되지 않는 문서에도 적용이 가능하다.
다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.239-243
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2023
Owing to the environment in which it has become difficult to face people, on-tact communication has been activated, and online video conferencing platforms have become indispensable collaboration tools. Although costs have dropped and productivity has improved, communication remains poor. Recently, various companies, including existing online videoconferencing companies, have attempted to solve communication problems by establishing a videoconferencing platform within the virtual reality (Virtual Reality) space. Although the VR videoconference platform has only improved upon the benefits of existing video conferences, the problem of manually summarizing minutes because there is no function to summarize minute documents still remains. Therefore, this study proposes a method for establishing a meeting minute summary system without applying cases to a VR videoconference platform. This study aims to solve the problem of communication difficulties by combining VR, a metaverse technology, with an existing online video conferencing platform.
KEPCO's AMR (Automatic Meter Reading) is a system that performs the real-time inspection and management of the 15-minute load profile of electric power consumption through a wired and/or wireless network such as CDMA. It has been utilized widely for real-time collection and data analysis. So far, KEPCO has focused on establishing wireless networks using CDMA and collecting data in real time but failed to consider sufficiently performances that can improve the quality of the original data required in terms of data utilization as well as establish the summary information. In this paper, we are going to show the functions that improve data quality by recording the final renewal time of any erroneous data and maintaining such data lists to use them in the rebuilding of summary information. The goals are to reduce any load applied mainly on the DBMS (Database Management System) of AMR, to enable the real-time performance of establishment in the summary information, and to obtain high-quality inspection data. The performance evaluation result has revealed a 10-fold improvement compared to the traditional disk-based DBMS system when the summary information is established.
논 본문은 문서의 주요 내용을 나타내는 문장을 추출함으로써 요약문을 작성하는 자동 요약 기법에 대해 기술하고 있다. 개발한 시스템은 문서 집합으로부터 추출한 어휘적, 통계적 정보를 고려하여 요약 문장을 작성하는 모델이다. 시스템은 크게 두 부분, 학습과정과 요약과정으로 구성이 된다. 학습 과정은 수동으로 작성한 요약문장으로부터 다양한 통계적인 정보를 추출하는 단계이며, 요약 과정은 학습 과정에서 추출한 정보를 이용하여 각 문장이 요약문장에 포함될 가능성을 계산하는 과정이다. 본 연구는 크게 세 가지 의의를 갖는다. 첫째, 개발된 시스템은 각 문장을 텍스트 구성 요소의 하나로 분류하는 텍스트 구성 요소 판별 모델을 사용한다. 이 과정을 통해 요약 문장에 포함될 가능성이 없는 문장을 미리 제거하는 효과를 얻게 된다. 둘째, 개발한 시스템이 영어 기반의 시스템을 발전시킨 것이지만, 각각의 자질을 독립적으로 요약에 적용시켰으며, Dempster-Shafer 규칙을 사용해서 다양한 자질의 확률 값을 혼합함으로써 문장이 요약문에 포함될 최종 확률을 계산하게 된다. 셋째, 기존의 시스템에서 사용하지 않은 새로운 자질 (feature)을 사용하였으며, 실험을 통하여 각각의 자질이 요약 시스템의 성능에 미치는 효과를 알아보았다.
Manual generation of the relay setting summary could involve fatal errors which would result in the big damage to the system. This paper reports the automatic generation system of relay setting reports. Analysing the manual reports of various relays the almost unified format has been designed. The developed system utilizes the graphics and tabular format to enhance the user understanding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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