• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.218-223
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• 2011

최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.373-375
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• 2023

본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.

• 디자인학연구
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• 제16권3호
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• pp.351-360
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• 2003

현재의 복잡한 커뮤니케이션 환경에서 장르의 융합현상 등 장르체계의 현상에 대한 인식이 효율적 커뮤니케이션 디자인의 지표가 될 수 있다. 장르는 예술분야에서 그 실체나 특성의 구분을 위해 적용되었던 개념으로 오늘날에는 다양한 커뮤니케이션 체계의 구조나 유형을 분석하기 위해 활용될 수 있다. 장르를 구분하기 위한 기준요소의 정의는 형태와 내용의 체계를 파악함으로써 이루어졌다. 그동안 새로운 커뮤니케이션 툴인 웹의 유형별 분류를 위해서 웹이 추구하는 목적에 따라 그 기준을 적용해 왔다. 본고에서는 커뮤니케이션 매체로써 웹의 유형분류를 위해 장르의 개념을 적용하여 웹 장르의 구성요소를 형태와 내용, 그리고 기능의 체계를 파악하였다. 형태와 내용에 의한 웹 장르의 특성을 정의함으로써 커뮤니케이션 차원의 웹 유형을 보다 명확하게 구분되도록 논하였다. 형태와 내용, 기능의 장르요소가 커뮤니케이션과정에서 상호 작용하는 이론적 체계를 정립해 보기 위해 기호와 기호대상, 해석체로 이루어지는 기호작용이론인 퍼스의 3항 기호론을 적용하였다. 기호자체는 웹의 고유 목적인 커뮤니케이션의 기능에 대입되고, 기호대상은 웹의 형태에 대입되고, 기호의 해석체에 해당하는 것은 의미의 발생과 작용을 하는 웹의 내용에 대입된다. 또한 기호는 기호대상을 정의하고 해석체에 의해 정의될 수 있으므로 이를 웹 장르 요소의 관계구조에 적용하면, 웹의 형태는 기능을 따르고, 기능은 웹의 내용을 따른다는 논리의 확장이 가능하다. 이러한 이론적 대입을 통하여 웹의 커뮤니케이션과정에서 장르요소가 체계를 가지고 의미작용을 한가는 개념이 정립되었다. 현재의 복잡한 커뮤니케이션 환경에서 장르의 융합 등, 장르체계의 현상에 대한 개념인식이 효율적 커뮤니케이션 디자인의 지표가 될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.325-332
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• 2014

일반적으로 자동분류는 학습문서의 개수에 영향을 받는다고 알려져 있지만 실제로 학습문서의 수가 텍스트 자동분류에 어떻게 영향을 주는지 입증한 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 학습문서 수가 자동분류에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 최근에 개발된 편차기반 분류방법을 중심으로 다른 분류 알고리즘과 비교하는데 초점을 두었다. 실험결과, 편차기반 분류모델은 학습문서의 수가 총 21개(7개 장르)인 상황에서 정확도가 0.8로 베이지안이나 지지벡터기계보다 우수하게 나타났다. 이것은 편차기반 분류모델이 장르내의 주제정보를 이용하여 학습하기 때문에 학습문서의 수가 적더라도 다른 학습방법보다 좋은 자질 선택 능력을 갖는다는 것을 입증한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.197-200
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• 2005

본 논문은 유해한 동영상을 실시간으로 분석하고 차단하기 위하여, 동영상의 비주얼 특징으로서 그룹 프레임(Group of Frame) 특징을 추출하여 SVM 학습모델을 활용하는 유해 동영상 분류에 관한 것이다. 지금까지 동영상 분류에 관한 연구는 주로 입력 동영상을 뉴스, 스포츠, 영화, 뮤직 비디오, 상업 비디오 등 사전에 정의한 몇 개의 장르에 자동으로 할당하는 기술이었다. 그러나 이러한 분류 기술은 미리 정의한 장르에 따른 일반적인 분류 모델을 사용하기 때문에 분류의 정확도가 높지 않다. 따라서, 유해 동영상을 실시간으로 자동 분류하기 위해서는, 신속하고 효과적인 동영상 내용분석에 적합한 유해 동영상 특화의 특징 추출과 분류 모델 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유해 동영상에 대하여 신속하고, 정확한 분류를 위하여 유해 동영상의 대표 특징으로서 그룹프레임 특징을 정의하고, 이를 추출하여 SVM 학습 모델을 생성하고 분류에 활용하는 매우 높은 성능의 분석 방법을 제시하였다. 이는 최근 인터넷 뿐만 아니라 다양한 매체를 통하여 급속도로 번지고 있는 유해 동영상 차단 분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.115-120
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• 2005

본 논문에서는 multi-feature clustering(MFC) 방법을 이용한 강인한 내용 기반 음악 장르 분류 알고리즘을 제안한다. 기존 연구와 비교하여 본 논문에서는 입력 질의 패턴(또는 구간)과 입력 질의 길이의 변화에 따라 나타나는 불안정한 시스템 성능을 개선하는데 노력하였고, k-means clustering 기법에 기반한 multi-feature clustering(MFC)이라는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 질의 음악 파일의 서로 다른 여러 구간에서 질의 길이를 다변화하여 음악 특징 계수를 추출하였고, MFC 방법을 사용한 시스템과 MFC 방법을 사용하지 않은 시스템에 대한 장르 분류 성공률을 비교하여 제안 알고리즘의 성능을 비교${\cdot}$분석하였다. 모의실험 결과 MFC 방법을 사용한 시스템의 장르 분류 성공률이 높게 나타났고, 시스템의 안정성 역시 높게 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2009

통계기계번역에서 도메인에 특화된 번역을 시도하여 성능향상을 얻는 방법이 있다. 이를 위하여 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행한다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 문장 사이의 문법적 구조 유사성으로 문장을 유형별로 분류하는 새로운 기법을 제시하였고, 단어 유사도 정보로 문서의 장르를 구분하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조의 유사성과 단어 유사도 계산을 위하여 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정은 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.89-98
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• 2007

비디오와 브라우징, 검색, 조작을 위해서 비디오 내용을 기술하는 색인이 요구된다. 지금까지 색인의 구성은 대부분 비디오 내용에 제한된 키워드를 수작업으로 할당하는 전문가에 의해 수행되었는데 이는 비용과 시간을 소비하는 사업이므로 비디오 내용을 자동으로 분류하는 것이 필요하다. 이 연구는 축구, 골프, 야구, 농구, 배구 등 5종의 스포츠 뉴스 비디오의 분석과 요약을 위해서 자동적이고 효율적인 방법을 제안한다. 우선, 스포츠 뉴스 비디오를 앵커 장면과 스포츠 기사 장면으로 분류한다. 장면 분류는 앵커 장면의 영상 전처리와 색상 특정을 기반으로 한다. 그리고 필드의 우세색상과 모션 방향을 특징으로 이용하여 스포츠 장면을 5개의 장르로 분류한다. 241개의 스포츠 뉴스 장면에 대한 실험에서 75%의 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 기법은 향후 개별 스포츠 뉴스와 스포츠 하이라이트를 위한 뉴스 비디오를 검색하는데 이용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.555-562
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• 2004

스타일 또는 장르는 문서의 주제와는 다른 문서를 보는 또 하나의 관점이 될 수 있다. 그렇기 때문에 문서의 스타일은 문서 분류의 기준으로 사용될 수 있다. 문서의 스타일에 따른 자동 분류 시스템에 대한 여러 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 이런 연구들의 대부분이 일반 문서를 대상으로 수행하였으며, 몇몇 일부의 연구만이 웹 문서를 대상으로 스타일 분류에 대한 연구를 수행하였다. 웹 문서는 일반 문서와는 달리 URL HTML을 갖고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 URL과 HTML로부터 추출한 자질들을 웹 문서의 스타일 분류에 사용해 보고자 한다. 실험을 통해서 이와 같은 자질들이 웹 문서의 스타일 분류에 어떤 영향을 미치는지를 밝혀보고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.61-71
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• 2010

본 연구에서는 사회통계학적 분류 또는 게임 장르 구분에 따른 온라인 게임의 이용특성을 분석하였다. 기존의 유사 연구 사례에서는 주로 설문에 의한 접근 방법을 사용하였으나, 본 연구에서는 실제 게임 접속 기록에 대한 객관적인 데이터 분석을 수행하였고, 일부 요인의 분석을 위해서는 모수적 모델링 및 수리적 접근 방법을 사용하였다. 본 연구에서 제시한 가설의 검정 결과, 다음과 같은 사실이 확인되었다. 온라인 게임 이용 인구는, 성별 기준으로 남자>여자, 직업분류에서는 학생>화이트칼라>주부>블루칼라>자영업>무직/기타, 학력 기준에서는 대졸>초중고생>고졸>대학(원)생, 월 소득 수준별 구분에서는 300∼500만>100∼300만>500만이상>100만(원) 미만, 그리고 결혼여부에 있어서는 미혼자>기혼자의 관계가 성립되었다. 장르 구분에서는 웹보드>RPG>시뮬레이션>(액션, 레이싱, 슈팅)>스포츠 순으로 이용자가 많았고, 최대동시접속자 측면에서는 RPG가 타 장르보다 MCR(Max Concurrent User Ratio)이 높은 것으로 확인되었다, 한편, 장르별 지속이용율의 차이에 대한 가설은 기각되었다. 온라인 게임의 이용 인구 구성에 있어서 성별${\times}$연령, 장르${\times}$성별, 장르${\times}$연령의 상호작용의 존재가 확인되었고, 이들 각 상호작용에 대하여 사후분석을 수행하여 그 결과를 제시하였다.