• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.254-257
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• 2011

본 논문에서는 내용 기반 음악의 감성추출 연구의 동향을 살펴보고, 평가치를 기반으로 청중의 기호를 분석해 본다. 청중의 기호 분석은 가능한 많은 사람이 공감 할 수 있는 데이터를 사용하고자, 최근 이슈가 되고 있는 "나는 가수다" 방송 프로그램의 음원 분석을 통해 이루어졌다. 데이터베이스는 총 7 번의 공연/경연마다 7 곡씩 순위가 매겨지므로 총 49 곡으로 이루어진다. 청중 평가단은 총 500 명의 엄격히 선발된 10 대에서 50 대, 각각 100 명 씩으로 구성되었다. 특징값은 오픈소스인 MIRtoolbox 를 이용해서, 총 376 개의 특징값을 추출하여 평가치와의 상관관계를 구해 청중 평가단의 기호를 분석한다. 실험결과 총 376 개의 특징값 중 10 개의 특징값이 청중평가단의 기호와 상관관계가 있다는 것이 나타났다. 마지막으로 내용 기반 음악의 감성 추출 연구에서 보이는 감성의 주관적 인식성 및 심리학적 설명의 난해함을 줄이고자, 향후 과제로 내용 기반 및 평가치 기반의 시스템을 결합한 감성 기반 음악 추천 시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.378-380
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• 2013

본 논문에서 구현한 경량단말을 활용한 이종 박물관 관람 환경별 최적의 적응적 관광 서비스 제공 모듈은 서로 다른 박물관을 관람하는 상황에 맞춰 그 관람객에게 가장 적합한 서비스를 제공을 해주는 모듈이다. 종래의 박물관 관람 형태는 사용자가 박물관에서 나누어준 하드카피 형태의 팜플렛 또는 가이드 안내에만 의존한 관람 형태이고, 주제별 아이템에 관한 상세 정보도 현장에 배치된 안내물을 보던가, 박물관에서 대여형태로 제공하는 오디오 장비만을 활용 하는 수준이며, 특히나 제한된 시간내에 대형 박물관을 관람해야 하는 경우 자신이 관심있는 것만 볼 수 없는 환경이다. 본 논문에서 소개될 이 모듈은 가상화 기술과 경량 단말을 활용하여 대형 박물관 또는 미술관등을 방문한 관람객에게 본인에게 맞는 최적의 관람 서비스를 제공한다. 좀더 자세하게는 대형 박물관에서 이 모듈이 사용되는 경우 넓은 공간에 무수히 많은 작품들이 전시되어 있는 상황에서 가용한 관광시간에 본인이 보고자 하는 것들만 추천받아볼 수 있도록 도와줄 수 있고, 최소한의 원가를 들여서 제작된 경량 스마트 단말을 통하여 해당 작품에 대해 상세한 부가 정보를 제공받아 박물관의 관람효과를 극대화 할 수 있도록 도와준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1313-1323
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• 2019

With the development of the Internet and the increase of smart phones, various services considering user convenience are increasing, so that users can check news in real time anytime and anywhere. However, online news is categorized by media and category, and it provides only a few related search terms, making it difficult to find related news related to keywords. In order to solve this problem, we propose a method to recommend related documents more accurately by applying Doc2Vec similarity to the specific keywords of news articles and weighting the title and contents of news articles. We collect news articles from Naver politics category by web crawling in Java environment, preprocess them, extract topics using LDA modeling, and find similarities using Doc2Vec. To supplement Doc2Vec, we apply TF-IDF to obtain TC(Title Contents) weights for the title and contents of news articles. Then we combine Doc2Vec similarity and TC weight to generate TC weight-similarity and evaluate the similarity between words using PMI technique to confirm the keyword association.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1586-1593
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• 2015

Calligraphy contents(shortly called, CalliContents) depict the feature of communication media with artistic sentences or drawings before being processed into digital contents to become printed advertisement, visual design and entertainment products. As a fast growing business model, they can be applied to every single scope of all fields these days and each application case presented excellent effects to grab consumers' attention immediately. In this paper, we designed and produced an emotional bi-directional recommendation DIY calligraphy contents platform to consume created cultural contents and boost personalized contents industry that meets consumer's needs through both wired and wireless-based software with convergence of artistic and emotional calligraphy contents and ICT. For this works, we established for DIY calligraphy consumers a foundation of a virtuous circle of the CalliContents where various CalliContents are provided in on and offline environment and a third party target is opened at the CalliContents platform

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.510-519
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• 2013

본 연구에서는 독서장애인을 위한 모바일 전자책에 저장된 어노테이션을 탐색하고 그 결과를 재생하는 기법을 제안하고, 이를 음성 어노테이션 브라우징 시스템이라 칭하였다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템은 명령 입력, 중요도 분석 및 추천, 검색, 출력 단계로 구성된다. 특히 본 논문에서는 대상 사용자가 청각 의존도가 높은 독서장애인들이기 때문에 완전히 청각에 의존해서 사용할 수 있도록 모든 단계에서 음성인식 인터페이스를 제공한다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템의 효율성을 검증하기 위해 모바일 안드로이드 환경에서 실행되는 전자책 소프트웨어와 음성 어노테이션 브라우징 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 전맹인으로 구성된 다수의 사용자들로 하여금 검증하도록 하였으며, 그 결과 이들이 원하는 어노테이션을 찾는 과정이 성공적으로 이루어 질 수 있음을 확인 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.704-712
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• 2017

Various researches on content sensibility with the development of digital contents are under way. Emotional research on fonts is also underway in various fields. There is a requirement to use the content expressions in the same way as the content, and to use the font emotion and the textual sensibility of the text in harmony. But it is impossible to select a proper font emotion in Korea because each of more than 6,000 fonts has a certain emotion. In this paper, we analysed emotional classification attributes and constructed the Hangul font recommendation system. Also we verified the credibility and validity of the attributes themselves in order to apply to Korea Hangul fonts. After then, we tested whether general users can find a proper font in a commercial font set through this emotional recommendation system. As a result, when users want to express their emotions in sentences more visually, they can get a recommendation of a Hangul font having a desired emotion by utilizing font-based emotion attribute values collected through the crowdsourced method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1346-1357
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• 2021

The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.670-674
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• 2018

최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.443-454
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• 2019

In recent years, there has been active research on a recommender system that considers three or more inputs in addition to users and goods, making it a multi-dimensional array, also known as a tensor. The main issue with using tensor is that there are a lot of missing values, making it sparse. In order to solve this, the tensor can be shrunk using the tensor decomposition algorithm into a lower dimensional array called a factor matrix. Then, the tensor is reconstructed by calculating factor matrices to fill original empty cells with predicted values. This is called tensor reconstruction. In this paper, we propose a user-based Top-K recommender system by normalized PARAFAC tensor reconstruction. This method involves factorization of a tensor into factor matrices and reconstructs the tensor again. Before decomposition, the original tensor is normalized based on each dimension to reduce overfitting. Using the real world dataset, this paper shows the processing of a large amount of data and implements a recommender system based on Apache Spark. In addition, this study has confirmed that the recommender performance is improved through normalization of the tensor.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1108-1121
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• 2019

As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.