• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-6
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• 2019

모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.449-453
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• 2019

미디어방송이 다양해지고, 웹에서 소비되는 콘텐츠들 또한 멀티미디어 중심으로 재편되는 경향에 힘입어 인공지능 연구에 멀티미디어 콘텐츠를 적극적으로 활용하고자 하는 시도들이 시작되고 있다. 본 논문은 다양한 형태의 멀티모달 정보를 하나의 동영상 콘텐츠에 연계하여 분석하여, 통합된 형태의 융합정보 데이터셋을 구축한 연구를 소개하고자 한다. 구축한 인공지능 학습용 데이터셋은 영상/음성/언어 정보가 함께 있는 멀티모달 콘텐츠에 상황/의도/감정 정보 추론에 필요한 다양한 의미정보를 부착하여 활용도가 높은 인공지능 영상 데이터셋을 구축하여 공개하였다. 본 연구의 결과물은 한국어 대화처리 연구에 부족한 공개 데이터 문제를 해소하는데 기여하였고, 한국어를 중심으로 다양한 상황 정보가 함께 구축된 데이터셋을 통하여 다양한 상황 분석 기반 대화 서비스 응용 기술 연구에 활용될 것으로 기대할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.11-19
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• 2018

본 연구는 가상현실 기술을 이용하여 박물관 내에 멀티모달 경험을 만들 수 있는 스토리텔링에 대한 연구이다. 구체적으로 본 연구는 박물관에서 다양한 관람객들이 직관적인 역사 이야기를 체험하기 위해 필요한 가상현실 기술 기반의 멀티모달 스토리텔링 방식을 논하고자 한다. 이에 따라 현재 박물관을 소재로 하거나 대상으로 만들어진 관련 사례를 분석하여 향후 이용될 수 있는 방식을 조사하였다. 연구방법으로 멀티모달 경험을 만들기 위한 컨셉에 대한 이론적 고찰, 그리고 역사 자료를 가상현실 유관 기술을 통해 시각화한 자료들을 문헌조사하였다. 이를 바탕으로 멀티모달 기반의 스토리텔링에서 필요한 요소들을 파악하고 이를 통해 관련 사례들을 분석하였다. 연구의 결과에서 본 연구는 박물관 내에서 관람객을 위한 역사 주제의 가상현실 기반 멀티모달 환경의 구성요소에 대해 제안하였다. 궁극적으로 본 연구는 역사적 자료가 오디오-비주얼 및 인터랙션 모드와 결합하여 다양한 계층의 관람객 대상의 콘텐츠를 제작하기 위해서 필요한 가상현실 스토리텔링 설계의 구성요소를 제안하는 기초 연구가 되고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.36-37
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• 2015

본 논문에서는 전시 공간에서 전시 콘텐츠를 그냥 지나치거나 적극적으로 상호작용하려 하지 않는 관람객의 관심과 흥미를 이끌어 내기 위하여 어포던스(affordance, 행위 유발성) 특성을 반영한 인터랙티브 아트 콘텐츠 설계에 관한 내용을 다룬다. 이를 위하여, 우선, HCI 나 인지심리 영역에서 다루고 있는 어포던스 이론을 고찰하고, 특히 전시 공간에 나타나는 어포던스의 요소를 연구한 기존 연구들 분석하였다. 이를 기반으로 사람들의 행동과 흥미를 유발 시킬 수 있는 전시공간에 적합한 어포던스 기반 멀티 모달 인터페이스 설계 방향을 제시하였다. 또한, 제시된 멀티 모달 인터페이스 설계 특성을 반영하여 터치 스크린을 이용한 멀티 모달 미디어 아트 콘텐츠를 설계 제작하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1-10
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• 2010

가상교육 환경에 있어서 보다 효과적인 지식 전달을 위해서는 시청각적 정보에만 의존하는 기존의 학습 매체에서 탈피하여 상황에 맞는 촉각 피드백이 포함된 '실감형 교과서'의 도입이 필요하다. 그러나 저작 및 재생 환경상의 제약으로 인해 실감형 교과서를 위한 학습 콘텐츠의 확보와 활용은 아직 요원한 실정이다. 우리는 이러한 문제점에 착안하여 실감형 교과서를 위한 접근성 높은 멀티모달 학습 콘텐츠 저작 및 재생 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 직관적인 콘텐츠 저작을 위한 스크립트 포맷과 이를 재생하기 위한 콘텐츠 재생부로 구성되어 있다. 스크립트 규격 정의 단계에서는 학습 콘텐츠에 요구되는 요소들을 규명하고 이를 반영한 XML 기반의 메타언어를 정의하였다. 그리고 콘텐츠 재생부는 작성된 콘텐츠를 해석하고 사용자로부터의 입력에 대응하여 시각 및 촉각 렌더링 루프를 통해 사용자에게 멀티모달피드백을 제공하도록 설계되었다. 이렇게 제안된 내용을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 사용자 평가를 수행하여 본 프레임워크의 효용성을 검증하는 한편 앞으로의 개선 방향에 대해 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.92-101
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• 2018

대화형 AI 스피커가 보편화되면서 음성인식은 자율주행 상황에서의 중요한 차량-운전자 인터랙션 방식으로 인식되고 있다. 이 연구의 목적은 반자율주행 상황에서 음성뿐만 아니라 AI 캐릭터의 시각적 피드백을 함께 전달하는 멀티모달 인터랙션이 음성 단일 모드 인터랙션보다 사용자 경험 최적화에 효과적인지를 확인하는 것이다. 실험 참가자에게 주행 중 AI 스피커와 캐릭터를 통해 음악 선곡과 조정을 위한 인터랙션 태스크를 수행하게 하고, 정보 및 시스템 품질, 실재감, 지각된 유용성과 용이성, 그리고 지속 사용 의도를 측정하였다. 평균차이 분석 결과, 대부분의 사용자 경험 요인에서 시각적 캐릭터의 멀티모달 효과는 나타나지 않았으며, 지속사용 의도에서도 효과는 나타나지 않았다. 오히려, 정보품질 요인에서 음성 단일 모드가 멀티모달보다 효과적인 것으로 나타났다. 운전자의 인지적 노력이 필요한 반자율주행 단계에서는 멀티모달 인터랙션이 단일 모드 인터랙션에 비해 사용자 경험 최적화에 효과적이지 않았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.552-554
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• 2023

웹소설 시장의 성장에 따라 웹소설 추천 시스템의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 작품의 특성 및 선호도를 나타낼 수 있는 다양한 데이터를 활용하여 추천시스템을 구현하고 그 성능을 평가하여 표지 이미지와 작품 특성을 모두 고려한 멀티 모달 추천 시스템이 가장 효율적임을 보여주었다. 연구 결과, 단일 변수 추천에서는 작품 소개글과 표지 이미지 기반 추천이 가장 좋은 성능을 보였고, 멀티 모달 추천 시스템에서는 작품 소개글, 이미지, 키워드 순으로 성능에 좋은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 한국콘텐츠진흥원에서 조사한 웹소설 이용자 실태조사와는 조금 다른 결과를 보여주었다. 설문조사에서는 인기도를 웹소설 선택 시 가장 중요한 영향으로 봤으나, 본 연구에서는 작품 소개글이 가장 중요한 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 이러한 연구 결과는 웹소설 추천 시스템의 개발과 운영에 있어서 중요한 참고 자료가 될 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.

• 정보와 통신
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• 제22권4호
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• pp.49-64
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• 2005

방송과 통신이 융합하는 새로운 환경의 도래에 따라 사용자에게 불편함 없이 언제 어디서나 멀티미디어 콘텐츠를 접근(universal) multimedia access)하게 할 수 있는 기술적 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술들 중에서 가장 중요한 위치를 차지하고 있는 콘텐츠 적응(content adaptation)에 대해 논한다. 특히 현재의 MPEG-21 표준에서의 콘텐츠 적응에 대한 동향을 살펴보고, 콘텐츠 적응에 속하는 중요 기술들 중에 비디오 트랜스코딩(video transcoding)과 모 달 리 티 변 환 (modality conversion)에 대한 일반적인 사항과 우리의 연구 결과들을 전개하고자 한다. 비디오 트랜스코딩 관점에서는 최적의 트랜스코팅 연산 조합을 찾는 문제에 있어서 비트율-왜곡(rate-distortion) 모델(model)에 기초한 방법과 의미적 개념(semantic concept)이 판단에 미치는 영향에 대해 논한다. 모달리티 면환 관점에서는 최적의 모달리티 변환 경계를 찾기 위한 중첩 콘텐츠 값(overlapped content value, OCV) 모델을 논하고 실질적인 모델링 예제를 통해 OCV 모델의 효율성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.9-12
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• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.