이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.
오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터의 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근한 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 시스템들은 특정 객체에 중점을 두고 색상, 위치, 모양 등의 정보를 가지고 유사 객체를 찾는 방식을 취하고 있으므로 특정 사건이나 구체적인 인물 정보나 에피소드의 정보를 검색하고자 한 때는 키워드에 의한 검색을 해야하므로 불필요한 정보가 다량으로 검색되며 여러 번의 검색이 이루어져야 하는 단점이 있다. 또한 일반 사용자들은 주로 특정 장면에서 특정 객체의 특징이나 행동, 장소, 사건 등의 정보에 대해 관심을 갖고, 이에 따른 질의를 하는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 "장면"이라는 계층 구조에 중점을 두고 멀티미디어 데이터의 내용 정보와 구조 정보를 표현 및 저장을 하며, 사용자는 특정 사건이나 객체들의 특징 정보를 가지고 장면이나 전체 구조를 검색찬 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 멀티미디어 데이터의 표현 및 저장 검색의 모든 과정은 데이터의 재사용성과 접근 용이성을 위해 XML을 기반으로 하여 처리된다. 이렇게 XML로 표현된 데이터는 사용자들에게 구조 정보나 내용 정보에 있어서 다양한 검색 결과를 제공할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 내용에 기반한 뉴스 비디오의 인덱싱과 검색을 위한 통합된 해결책을 제안한다. 핸재 일반적인 비디오의 자동 인덱싱은 불가능하지만 뉴스 비디오와 같은 구조가 명확한 경우는 가능하다. 이러한 뉴스의 구조화된 지식을 이용하여 키 프레임들을 자동 추출하기 위해서 제안된 우리의 모델은 뉴스사건 분할, 자막 인식, 검색 브라우저 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째로 뉴스사건의 분할 모듈은 얼굴인식에 기반하여 사건의 중심인 앵커 장면을 인식하고 앵커 장면의 공간적 정보를 이용하여 뉴스사건을 분할한다. 다음으로 뉴스아이콘을 추출한다. 자막인식 모듈은 먼저 자막의 특성을 이용하여 자막 프레임을 검출하고 분리병합 방법을 이용하여 문자열을 추출한다. 다음으로 문자인식기(OCR)를 이용하여 문자인식을 한다. 마지막으로 검색 브라우저 모듈은 다양한 검색 방법이 가능하도록 하였다.
시사만화는 시사성이 있는 사건을 풍자적으로 묘사한 만화이다. 우리나라에서는 오랫동안 시사만화가 축적되어 왔으나 이를 편리하고 효과적으로 이용하고 검색할 수 있는 방안은 아직 마련되어 있지 않다. 시사만화의 특성을 분석하여 색인과 검색시 고려되어야 할 요소를 추출하였으며 시사만화 검색요소와 검색결과를 보여줌으로써 시사만화의 검색방법을 제시하였다.
기존의 전자상거래시스템 검색 에이전트들은 고객이 상품 검색을 위해 사용할 수 있는 질의어에 대해 매우 제한적으로 동작해왔다. 본 논문은 고객이 전자상거래시스템에 접속하여 자신이 원하는 상품을 검색하기 위해 상품명을 제시했을 때, 해당 고객을 포함한 기존의 고객들의 프로파일 중 고객의 구매 행위에 결정적으로 영향을 미칠 수 있는 요소를 선행사건, 구매 성향과 관계된 요소를 후행사건으로 규정하여 고객에 대한 상품 적합도를 계산하고 적합도가 높은 상품 위주로 자동적으로 검색하여 고객에게 제시할 수 있는 퍼지-조건부 확률을 이용한 전자상거래 검색 에이전트를 제시한다.
현재 사용하는 순차적인 뉴스 비디오 검색 방법은 많은 시간을 소비한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 , 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 뉴스 비디오를 내용(뉴스 사건)단위별로 검색할수 있는 자동 인덱스 모듈과 원격 검색 브라우저 모듈을 제시한다. 인덱싱 모듈은 기본적으로 이미지 프로세싱을 기반으로 하여 뉴스 앵커를 검출하고 뉴스 아이템을 분할한다. 인덱싱 구성요소는 뉴스 비디오 내용에 대한 대표영상(뉴스아이콘)과 부가적인 정보를 포함하는 뉴스 자막으로 구성하였다. 검색 브라우저 모듈은 추출된 인덱싱 요소를 아이콘하여 뉴스사건 단위로 내용을 검색할수 있도록 설계하였다. 본 연구의 결과는 매일 발생되는 뉴스를 자동 인덱싱하여 사용자에게 뉴스서비스의 효율적인 적용이 기대된다.
이러닝이 확산되면서 동영상 자료가 교육의 중요한 매체로 자리매김하고 있지만, KEM은 동영상에 포함된 다양한 사건과 객체의 정보를 표현하기에 한계가 있다. 하지만 MPEG-7이 발표되면서 멀티미디어에 내포된 다양한 사건과 객체 정보를 의미적으로 또는 기술적으로 표현하는 것이 가능해졌다. 이에 본 연구는 멀티미디어에 포함된 다양한 사건과 객체 정보를 KEM과 함께 검색할 수 있도록 두 개의 메타데이터를 통합하는 검색 시스템 모델을 제안하였다. 이를 위해 두 개의 메타데이터를 통합할 수 있도록 온톨로지를 설계하였고, 의미 검색의 유용성을 위해 교과의 지식 온톨로지를 추가하였다. 에듀넷에 저장된 몇 개의 동영상 자료를 별도로 저장하여 검색 시스템의 프로토타입을 개발하여 검색해 본 결과, 의도된 검색 결과를 볼 수 있었다.
본 논문에서는 개인화된 방송 컨텐츠의 보기 시스템에서 사용자가 보다 빠르게 검색할 수 있도록 메타데이터 저장 구조를 계층화하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 원하는 컨텐츠를 찾는데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있도록 MPEG-7 MDS 구조의 분류 기술구조와 기술구조 사이에 세부장르 목록이 들어있는 하위 장르 테이블을 추가한다. 그리고 기술구조에서 기존의 메타데이터들이 분류 없이 트리 형태의 계층구조로 저장되던 부분을 사건과 객체로 구분하여 저장하도록 한다. 이러한 방법은 기존 연구에 비해 장르의 단계별 검색이 가능해짐으로 사용자가 원하는 계층적 검색이 가능해진다. 또한, 메타데이터를 사건과 객체를 구분하여 저장함으로써 탐색의 복잡성을 최소화한다. 실험 결과에서 제안하는 검색 구조의 시스템이 기존 시스템의 구조보다 향상된 검색 시간을 보여준다.
트위터, 페이스북 등의 소설 네트워크가 이슈가 되는 사건에 의견을 표시하는 수단으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이슈 키워드 추출 및 트위터와 유투브에 기반한 실시간 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가장 최근 신문 기사들의 제목과 스니핏을 이용하여 이슈가 되는 키워드를 실시간으로 추출하여 사용자들에게 보여주고 트위터와 유투브 OpenAPI를 이용하여 추출된 키워드에 대한 컨텐츠들을 실시간으로 사용자들에게 보여준다, 본 시스템을 통해서 이슈가 되는 사건에 대한 실시간 반응을 찾을 수 있다.
본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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