• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.4
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• pp.163-168
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• 2005

In this paper, we propose a character-based summarization algorithm using speaker identification method from the dialog in video. First, we extract the dialog of shots containing characters' face and then, classify the scene according to actor/actress by performing speaker identification. The classifier is based on the GMM(Gaussian Mixture Model) using the 24 values of MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient). GMM is trained to recognize one actor/actress among four who are all trained by GMM. Our experiment result shows that GMM classifier obtains the error rate of 0.138 from our video data.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.289-290
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• 2009

시맨틱 웹의 발전과 더불어 소셜 네트워크 자동 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 소셜 정보 추출에 대한 방법을 다루고 있으며, 특히, 이에 필요한 온톨로지 모델링, 사람들 사이의 관계 추출을 위한 패턴 정의에 대해 기술하고 있다. 온톨로지와 패턴을 기반으로 역사적 인물들의 친족관계를 파악함으로써 소설 정보의 추출에 대한 가능성을 미리 짐작해 본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.870-873
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• 2010

인터넷의 보편화와 사용자 증가는 사회에 많은 변화를 가지고 왔다. 많은 변화 중 인터넷을 통한 뉴스 제공은 종이 신문과는 다르게 인터넷 사용이 가능한 모든 사람들에게 뉴스를 제공 받을 수 있게 되었으며 언제든 원하는 기사를 다시 제공 받을 수 있게 해주었다. 이러한 이유로 인터넷 뉴스는 다양한 연령대의 사용자들이 뉴스를 접할 수 있게 되었고 인터넷 뉴스를 읽은 많은 사용자중 해당 뉴스에 댓글을 남기게 되었다. 이러한 댓글은 사용자의 의견을 내포하고 있는 것으로 본 논문에서는 사용자들이 남긴 댓글에 오피니언 마이닝을 적용하여 사용자 의견을 추출하여 특정 인물에 대한 인지도를 찾아내는 기법을 제시한다.

• 월간 기계설비
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• no.11 s.196
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• pp.89-92
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• 2006

본지에서 연재하고 있는 파이낸셜뉴스 논설위원인 주장환의 '인류의 CEO,이것이 다르다'는 태초의 인류가 역경을 극복하고 이 땅에 자리잡은 독특한 경영이론에서부터 처칠, 주완장, 카네기, 세종대왕 등 인류를 이끌어간 위대한 인물들의 삶을 경영학적 관점에서 추출하여 오늘날 우리 기업인에게 필요한 새로운 CEO관을 제시해주고 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.716-719
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• 2015

'영화 속에 등장하는 주연들은 어떤 기준으로 선정되는가'에서 본 논문에서는 두 가지 방법을 활용하여 주연들을 추출해보았다. 그 결과 가중치 연결 중심도를 이용한 검출 방법이 공식적인 주연급 등장인물과 일치한다는 것을 도출해냄.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.175-178
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• 2023

본 논문은 영화의 스토리 인식을 위해 인물 간 상호작용 중 물리적 상호작용 즉, 물리접촉을 검출하는 방법을 제안한다. YOLO를 사용해 영상에서 인간객체를 탐지하고, Mediapipe를 사용해 골격 감지를 진행함으로써 인물의 뼈대를 랜드마크화 하고 타 객체 간의 랜드마크가 일정값 이하로 내려오면 Threshold를 적용해 객체 간의 물리적 접촉을 판단한다, 실험 결과, 50개 17,741 frame의 영상에서 정확도 99.66%의 정밀도 77.27%, 재현율 62.38%로 모델의 전반적인 성능을 나타내는 F1점수는 69%로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.308-314
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• 2004

AnyQuestion 1.0은 (주)두산의 '두산세계대백과 엔싸이버'의 인물분야만을 대상으로 한 질의응답형 정보검색 시스템이다. 본 시스템에서는 지식기반 질의응답, Logical Form 기반 질의응답, 단락 기반 질의응답을 통합한 3단계 정답 추출 방법을 제안하고 있다. 지식기반 질의응답은 본문의 구조화된 정보와 비구조화 된 정보로부터 정보추출 기술을 이용하여 구축한 지식베이스에 대한 질의응답을 목적으로 한다. "사용자의 질문에 대한 정답을 지식베이스에서 제시할 수 있는가?"와 "지식베이스에서 어떤 정보를 정답으로 제시해야 하는가?"는 3단계 정답 추출 방법에서는 상당히 중요하다 이를 위해서 질문 분석에서는 수동으로 구축한 지식베이스 속성 자질 정보와 다양한 규칙을 기반으로 질문 분석을 수행하였고, 이를 이용하여 지식기반 질의응답을 하였다. 실험결과, 지식기반 질의응답 할당 재현율은 65.4%, 지식기반 질의응답의 정확률은 81.25%였다. 백과사전 인물분야에 대한 지식기반 질의응답은 기존의 데이터베이스 분야에서 연구되어온 자연어 DB인터페이스를 활용한 질의응답으로 속도가 빠르며, 상대적으로 높은 정확률을 보였다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.2
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• pp.59-64
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• 2016

Storytelling techniques have been using for utilizing in various fields such as education, marketing and so on. In creative content sector, especially, the amount of creating the a newly story content from existing oral tales which are short and quite hard to understand the context has been increased. However, there are some limitations for creating the ideas of the story according to the expansion of the stories while the approach for new adaptation of existing stories is quite challenging. In this paper, therefore, we described the preliminary steps of text analysis and object extraction method for story development which can be applied to the storytelling authoring supported software.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.49-56
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• 2012

In this paper, we propose the method that decides the shot types using face detection technique. The shot types, such as close-up shot, medium shot, and long shot, can be applied as useful information for understanding narrative structure of movies. The narrative structure of movie is builded by characters. Also their mental and emotional changes become inextricably bound up with them of narrative. The shot types are decided by distance between character and camera. If put together above them, shot types can be found by using detection technique of face size of characters and understand narrative of movie. To do this, we propose the methodology to detect shot type by face detecting and implement the system to do it. Additionally, we evaluate the performance of the system. The implementation system has been evaluated as 95% for close-up shot detection and 90% for medium shot detection, while 53.3% is just detected for long shots.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.1076-1084
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• 2019

In this paper, we introduced a system that extracts metadata by recognizing characters and objects in media using deep learning technology. In the field of broadcasting, multimedia contents such as video, audio, image, and text have been converted to digital contents for a long time, but the unconverted resources still remain vast. Building media archives requires a lot of manual work, which is time consuming and costly. Therefore, by implementing a deep learning-based metadata generation system, it is possible to save time and cost in constructing media archives. The whole system consists of four elements: training data generation module, object recognition module, character recognition module, and API server. The deep learning network module and the face recognition module are implemented to recognize characters and objects from the media and describe them as metadata. The training data generation module was designed separately to facilitate the construction of data for training neural network, and the functions of face recognition and object recognition were configured as an API server. We trained the two neural-networks using 1500 persons and 80 kinds of object data and confirmed that the accuracy is 98% in the character test data and 42% in the object data.