◆ 산업기술정보의 근간이 되는 4개 DB서비스 ◆ 전지역 정보를 통합한 포탈시스템과 지역특화시스템으로 구성 ◆ DB 정보검색(8개) 및 DB 통합검색 ◆ 분야별로 정의된 업체, 지자체의 기업지원뉴스 제공 ◆ Fax, E-mail에 기반한 상품정보 거래알선체제 ◆ 자기정보 등록체제(DB등록과 갱신) ◆ 지자체 파일 공유를 위한 표준화 ◆ DB 및 시스템 이용등에 관한 전문분석 통계체제 ◆ 국내 제조업체, 전문인력, 시험연구장비, 등의 디렉토리 관리 및 로봇검색 체제 (중략)
스마트 폰에 탑재된 기능들이 다양한 분야에서 활용되고 있으며 사용자는 스마트폰의 위치정보 서비스를 통하여 주변의 여러 정보를 손쉽게 접근 할 수 있게 되었다. 그러나 국내에서는 뉴스와 위치 정보 서비스를 결합하여 뉴스 정보를 제공해주는 프로그램이 거의 없는 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰과 웹 서버(Web Server)간의 위치 정보와 뉴스 정보를 서로 통신하여 주고받아 스마트폰 사용자에게 주변의 뉴스기사를 제공해주는 어플리케이션 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 포털 사이트에 게재된 뉴스 기사 집합에서 이슈가 된 키워드들을 자동으로 추출하는 시스템을 소개한다. 포털 사이트에서 사용하는 기존의 키워드 추출 시스템은 검색 횟수를 기반으로 하고 있으며, 뉴스 기사에서 단어 간의 상대적 중요성을 반영하지 못하고, 외부로부터 영향을 받아 순위 조작과 같은 문제점을 수반할 수 있다. 제안하는 시스템에선 TF-IDF 모델을 사용하여 단어 간의 상대적인 중요성에 기반하고, 추출된 키워드들의 시각적 변화를 반영하여 이슈 키워드를 추출한다. 제안한 시스템의 효용성 확인을 위해 58,996 개의 정치 뉴스 기사를 수집하였으며, TF-IDF 기반의 제안 방식과 TF 기반의 기존 방식을 비교하였다. 제안한 시스템이 기존 방식보다 시간에 따른 정치 뉴스의 이슈 변화를 분석하는 데 효과적인 것을 확인하였다.
인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 몇가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 검색포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.
최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.
디지털 영상 자천가 대중화됨에 따라 방대한 양의 자료를 효과적으로 이용 및 검색하기 하기 위해 영상 데이터의 색인과정이 필수적이다. 뉴스 데이터에서 자막 프레임은 뉴스의 내용을 한 눈에 파악할 수 있는 중요한 정보이다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 데이터에서 색인과정을 위해 우선 자막 프레임을 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 자막이 있는 프레임을 검출하기 위해 가변길이 프레임 생략법을 이용하여 키프레임을 검출한다. 영상보정을 위한 전처리 작업으로 BC(Brightness & Contrast) 필터기법을 제안하고 자막영역을 대상으로 IT(Invers & Threshold) 기법을 적용하여 자막프레임을 검출하는 방법을 제안한다.
다양한 분야에서 중요하게 사용될 수 있는 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 색인을 자동화하는 방법으로, 이전에 제안한 컷 추출 방법을 이용하였다. 컷에 의해 추출된 키 프레임에서 앵커 인식 알고리즘으로 앵커 프레임을 자동으로 추출하여 색인을 부여하는 방법으로 비디오 스트림에 대한 색인을 자동화하였다. 구성되는 색인 구조의 형태는 앵커 프레임들이 시간에 따른 사건의 연결이 되고, 앵커 프레임 내에서는 종속되는 키 프레임들을 중심으로 원형을 형성한다. 이들 각각을 논리적으로 통합하면 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하는 장점을 부여한다. 또한, 색인화 된 비디오 스트림을 이용하면 자동적으로 비디오 편집을 수행 할 수 있는 비디오 저작도구의 기반을 제공할 수 있다.
현재 인터넷 공간은 사람들의 관심사나 사회적인 이슈들을 반영하고 있다. 사회적으로 어떤 사건이 발생하면 그 사건에 관한 뉴스 기사나 관련된 다양한 콘텐츠들이 생성되어 여러 사람들에게 소비되고 공유된다. 뿐만 아니라 이와는 반대로 인터넷 공간에서 사람들에게 많은 관심을 받거나 이슈가 된 사건이 사회적인 관심거리가 되기도 한다. 최근에는 인터넷 공간에서 발생하는 정보 검색이나 콘텐츠 생성 패턴을 분석하여 실제 사회에서의 이슈나 트렌드를 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 인터넷을 기반으로 분석한 자료와 전문 기관에서 분석한 자료의 상관관계를 분석하고자 한다. 그 중 최근 뉴스나 콘텐츠가 많이 생산되는 2012년 대통령 선거 후보에 관한 인터넷 뉴스 기사량과 전문조사 기관에서 발표한 각 후보의 지지율을 보이고 두 자료 간의 상관관계를 분석한다. 그리고 실험 결과로 대선 후보들의 기사 점유율과 발표된 지지율에 높은 상관관계가 있음을 보인다.
본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.
본 논문에서는 MPEG-2 압축영상에서 뉴스 색인을 위한 개선된 장면(Shot)전환 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 압축된 비디오 시퀀스에서 추출한 특징정보인 에지정보와 컬러정보를 함께 사용하여 GOP단위의 빠르고 효율적인 장면전환 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 장면전환 검출뿐만 아니라 내용 기반(content - based) 비디오 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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