일반적으로 비디오로부터 캡션을 생성하는 작업은 입력 비디오로부터 특징을 추출해내는 과정과 추출한 특징을 이용하여 캡션을 생성해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 효과적인 비디오 캡션 생성을 위한 심층 신경망 모델과 그 학습 방법을 소개한다. 본 논문에서는 입력 비디오를 표현하는 시각 특징 외에, 비디오를 효과적으로 표현하는 동적 의미 특징과 정적 의미 특징을 입력 특징으로 이용한다. 본 논문에서 입력 비디오의 시각 특징들은 C3D, ResNet과 같은 합성곱 신경망을 이용하여 추출하지만, 의미 특징은 본 논문에서 제안하는 의미 특징 추출 네트워크를 활용하여 추출한다. 그리고 이러한 특징들을 기반으로 비디오 캡션을 효과적으로 생성하기 위하여 선택적 주의집중 캡션 생성 네트워크를 제안한다. Youtube 동영상으로부터 수집된 MSVD 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 하둡 기반의 분산병렬처리에 의한 문서의 의미특징을 추출하고, 추출된 의미특징을 이용하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서요약에 비음수 분해된 문서의 의미특징을 이용함으로써 문서의 내부 구조를 잘 표현 할 수 있다. 또한 하둡을 이용하여 빅데이터의 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 단일 컴퓨터 환경에서 처리할 수 없는 대용량의 문서를 요약할 수 있음을 보인다.
본 논문은 의사연관피드백과 의미특징기반의 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 가중치가 부여된 의미특징과 확장된 질의를 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 용어의 가중치를 부여하지 않은 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서 중심적으로 논의하고 있는 일본 장편 애니메이션의 의미작용 체계에 대한 접근은 궁극적으로 일본 장편 애니메이션에서 보이는 표현과 소통의 특징을 분석하는 것이다. 구체적인 스토리를 중심으로 하는 대부분의 캐릭터 애니메이션 작품은 의미작용 체계에 있어서 외시의미와 함축의미를 동시에 담고 있지만, 각 작품에서 추구하는 의미작용 체계의 특징에 따라서 미학적 표현과 소통의 경향이 다르게 나타난다. 본 논문은 방법론적으로 일본의 문화사회적 배경과 특징을 토대로 하여 일본 애니메이션에 나타나는 의미작용을 살펴보고 있다. 일본의 장편 애니메이션은 대체로 함축의미적인 의미작용 체계와 미학적 표현을 강조하며, 외시의미와 몰입을 강화하는 디즈니의 장편 애니메이션들과는 달리 관객 스스로가 작품에 담겨진 함축의미를 고찰하고 해석하도록 하는 경향이 두드러지게 나타난다. 그러므로 관객의 문화사회적 배경과 경험에 따라서 일본 장편 애니메이션이 전달하고자 하는 주제와 메시지, 그리고 추구하는 신화에 대한 임의적 해석과 수용이 발생할 수도 있다. 의미작용에 있어서 그러한 해석과 수용의 폭넓은 가능성은 문제점이라기보다는 일본 장편 애니메이션이 가지고 있는 차별적인 표현과 소통의 특징으로 보는 것이 바람직할 것이다.
본 논문은 문서 분류의 전처리 단계인 특징 선택을 위해 의미를 고려한 최적의 특징 선택 방법을 제안한다. 특징 선택은 불필요한 특징을 제거하고 분류에 필요한 특징을 추출하는 작업으로 분류 작업에서 매우 중요한 역할을 한다. 특징 선택 기법으로 특징의 의미를 파악하여 특징을 선택하는 LSA(Latent Semantic Analysis) 기법을 사용하지만 기본 LSA는 분류 작업에 특성화 된 기법이 아니므로 지도적 학습을 통해 분류에 적합하도록 개선된 지도적 LSA를 사용한다. 지도적 LSA를 통해 선택된 특징들로부터 최적화 기법인 유전 알고리즘을 사용하여 더 최적의 특징들을 추출한다. 마지막으로, 추출한 특징들로 분류할 문서를 표현하고 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 특정 분류기를 사용하여 분류를 수행하였다. 지도적 LSA를 통해 의미를 고려하고 유전 알고리즘을 통해 최적의 특징 집합을 찾음으로써 높은 분류 성능과 효율성을 보일 것이라 가정하였다. 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험을 수행한 결과 적은 수의 특징들로 높은 분류 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 의미계층구조에 나타난 유사어 정보를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결하고자 한다. 의미계층구조를 이용한 기존의 방법에서는 의미 벡터를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결했다. 의미 벡터는 의미별 학습 자료에서 획득되는 것으로 유사어들의 공통적인 특징만을 이용하고, 유사어 개별 특징은 이용하지 않는다. 본 논문에서는 유사어 개별 특징을 이용하기 위해서 유사어 벡터를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결한다. 유사어 벡터는 유사어별 학습 자료에서 획득되는 것으로, 유사어의 개별 정보를 가지고 있는 벡터이다. 세 개의 한국어 명사에 대한 실험 결과, 의미 벡터를 이용하는 것보다 유사어 벡터를 이용하는 경우에 평균 9.5%정도의 성능향상이 있었다.
본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
통계 소프트웨어 R은 여러 가지 특징을 가진 도구이다. S라는 전산언어를 기반으로 하고 이에 수학함수와 통계함수, 그리고 그래픽함수들이 결합되어 편리한 계산 작업 환경을 제공하고 있다. R이 기반으로 하고 있는 S언어에는 문법적, 의미론적 특징이 잘 어울려 있다. S언어의 주요 특징 중 하나는 객체지향성이다. 본 연구에서는 R의 특징인 객체지향성과 그 의미에 대하여 살펴보게 된다.
본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
본 논문은 위키피디아의 외부지식을 이용하여 사용자의 질의를 확장하고, 확장된 질의와 문서집합의 내부구조를 표현하는 의미특징을 이용하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 초기 질의에 위키피디아 기반의 연관 피드백을 적용하여 사용자가 요구하는 요약문장을 추출할 수 있도록 질의를 확장하며, 비음수 분해된 문서의 의미특징을 이용함으로써 문서의 내부 구조를 잘 표현 할 수 있다. 확장된 질의와 의미특징을 이용하여 의미 있는 문장을 추출함으로써 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해서 문서요약에 대해 더 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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