• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.241-249
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• 2009

Recently, a number of researches related to video annotation and representation have been proposed to analyze video for searching and abstraction. In this paper, we have presented a method to provide the picture elements of conversational participants in video and the enhanced representation of the characters using those elements, collectively called Character-net. Because conversational participants are decided as characters detected in a script holding time, the previous Character-net suffers serious limitation that some listeners could not be detected as the participants. The participants who complete the story in video are very important factor to understand the context of the conversation. The picture elements for detecting the conversational participants consist of six elements as follows: subtitle, scene, the order of appearance, characters' eyes, patterns, and lip motion. In this paper, we present how to use those elements for detecting conversational participants and how to improve the representation of the Character-net. We can detect the conversational participants accurately when the proposed elements combine together and satisfy the special conditions. The experimental evaluation shows that the proposed method brings significant advantages in terms of both improving the detection of the conversational participants and enhancing the representation of Character-net.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.21 no.4
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• pp.459-480
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• 2010

A dialogue system includes various morphological analyses for recognizing a user's intention from the user's utterances. However, a user can represent various intentions via emotional states in addition to morphological expressions. Thus, a user's emotion recognition can analyze a user's intention in various manners. This paper presents a new method to automatically recognize a user's emotion for a dialogue system. For general emotions, we define nine categories using a psychological approach. For an optimal feature set, we organize a combination of sentential, a priori, and context features. Then, we employ a support vector machine (SVM) that has been widely used in various learning tasks to automatically classify a user's emotions. The experiment results show that our method has a 62.8% F-measure, 15% higher than the reference system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.3
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• pp.177-184
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• 2010

As a voice browser is introduced, voice dialog application becomes available on the Web environment. The voice dialog application consists of voice Web pages that need to translate the dialog scripts into SALT(Speech Application Language Tags). The current Web pages have been designed for visual. They, however, are potentially capable of using voice dialog. This paper, therefore, proposes an automated voice Web generation method that finds the elements for voice dialog from Web pages based HTML and converts them into SALT. The automatic generation system of a voice Web page consists of a lexical analyzer and a syntactic analyzer that converts a Web page which is described in HTML to voice Web page which is described in HTML+SALT. The converted voice Web page is designed to be able to handle not only the current mouse and keyboard input but also voice dialog.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.268-270
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• 2006

본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.8
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• pp.1621-1626
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• 2017

This study conducts data visualization of common climax patterns of Korean blockbuster films to analyze shots and evaluate scene (subplot unit) arrangement. For this purpose, a model of editing patterns is used to analyze how many climax patterns a film contains. Moreover, a system, which automatically collects shot images and classifies shot sizes of collected data, is designed to demonstrate that a single scene is composed based on a climax pattern. As a scene is a subplot and thus its arrangement cannot fully be analyzed only by climax patterns, dialogues of starring actors are also used to identify scenes, and the result is compared with data visualization results. It detects dialogues between particular actors and visualizes dialogue formation in a network form. Such network visualization enables the arrangement of main subplots to be analyzed, and the box office performance of a film can be explained by the density of subplots. The study of two types comparison analysis is expected to contribute to planning, plotting, and producing films.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.157-160
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• 2005

유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.415-417
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• 2001

인터넷의 성장에 따라, 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보들이 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에서 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 찾는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 위하여 한글 전처리 방법과 근사패턴매칭기법을 제안한다. 사용자가 문장을 입력하면, 동의어처리와 형태소 분석을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어 낼수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.290-295
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• 2004

본 논문에서는 네비게이션 도메인 상에서의 자연어 질의를 분석하기 위한 방법으로 정보추출을 이용한다. 목적지향성 대화문을 처리하기 위해 도입한 정보추출은 미리 정의된 필드들의 값을 채우는 방식으로 대화를 이끌 수 있도록 한다. Lexico-semantic pattern 기반의 언어처리와 추출/필터링/랭킹 규칙들을 사용하여 강건하면서도 애매성 처리가 용이한 정보추출 기법을 이용한다. 네비게이션 도메인 상에서의 실험은 목적지까지의 이동을 위한 사용자와의 대화집합 256개에 대해 문장레벨 97%의 정확율을 보여준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.10
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• pp.9-17
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• 2021

Humans are social animals that have gained information or social interaction through dialogue. In conversation, the mood of the word can change depending on the sensibility of one person to another. Relationships between characters in films are essential for understanding stories and lines between characters, but methods to extract this information from films have not been investigated. Therefore, we need a model that automatically analyzes the relationship aspects in the movie. In this paper, we propose a method to analyze the relationship between characters in the movie by utilizing deep learning techniques to measure the emotion of each character pair. The proposed method first extracts main characters from the movie script and finds the dialogue between the main characters. Then, to analyze the relationship between the main characters, it performs a sentiment analysis, weights them according to the positions of the metabolites in the entire time intervals and gathers their scores. Experimental results with real data sets demonstrate that the proposed scheme is able to effectively measure the emotional relationship between the main characters.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.1
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• pp.51-55
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• 2010

Tele-marketing service has been provided through voice media in a several places such as modern call centers. In modern call centers, they are trying to measure their service quality, and one of the measuring method is a extracting speaker's feeling information in their voice. In this study, it is proposed to analyze speaker's voice in order to extract their feeling information. For this purpose, a person's feeling is categorized by analyzing several types of signal parameters in the voice signal. A person's feeling can be categorized in four different states: joy, sorrow, excitement, and normality. In a normal condition, excited or angry state can be major factor of service quality. In this paper, it is proposed to select a conversation with problems by extracting the speaker's feeling information based on pitches and amplitudes of voice.