최근 음악 검색 연구에서 일반적으로 사용되는 방법은 키워드 중심의 텍스트 기반 검색방식, 음원의 특징 정보나 허밍 질의 처리 등을 이용하는 내용기반 검색 방식 등이 있다. 그러나 이러한 검색 방식은 단순히 원하는 음악을 질의에 따라 검색해 주며 인간의 감성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 질의에 의한 검색뿐만 아니라 질의한 음원과 감성정도가 같은 음원을 추천하는 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템을 제안한다. 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템은 크게 2가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 사용자가 질의한 질의어를 분석하는 감성기반 검색추론엔진과 두 번째는 음원의 특징 정보 및 감성 정보를 가지고 있는 음원 감성 정보 데이터베이스로 구성된다. 사용자의 감성에 따라 음악을 검색하고 추천한다는 것은 향후 음반 산업에 큰 발전에 기여할 것으로 기대한다.
정보통신망 및 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 정보의 형태는 단순한 텍스트 데이터에서 멀티미디어 데이터로 전환되고 있다. 멀티미디어 기술은 저장, 재생, 압축 등 관련 기술의 빠른 발전과 미디어의 사회, 문화적 역할이 계속 증가함에 따라 우리 사회 전반에 걸쳐 매우 광범위하게 사용되고 있으며, 이로 인해 동영상 검색등의 많은 검색을 요구 하고 있으나, 동영상 검색의 문제점은 생산되는 컨텐츠에서 동영상이 가지고 있는 비중은 계속해서 높아지지만 쌓아진 데이터를 검색하기엔 몇 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 데이터의 중복성이고 두 번째는 제목, 내용 그리고 Keyword가 일치하지 않으며, 세 번째는 저자권 침해 등이 있다. 본 연구에서는 본 논문에서는 빠르게 변화되고 있는 정보화 시대에 맞게 동영상에서 음성과 얼굴영역을 검출하여, 검색 시 효율적이고 정확한 데이터의 검색이 이루어 질 수 있도록 검색 알고리즘을 제안하고 소개하며, 이중 두 번째의 문제점인 제목, 내용 그리고 Keyword의 불일치한 점에 두어 검색 시 영상의 이미지 검색과 음성을 통하여 keyword를 찾아 효율적이고 검색율의 높일 방법을 연구한다.
본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.
최근 인터넷상에는 매일 방대한 양의 정보가 창출되어 유포되고 있으며, 수많은 정보 제공 사이트들이 늘고 있다. 이용자들은 필요한 정보를 찾고 활용하기 위해 야후(Yahoo), 알타비스타(AltaVista) 등 국외 검색엔진(search engine)들과 심마니, 미스 다찾니 등 국내 검색엔진 등 인터넷상에 운용되고 있는 이들 시스템들을 이용하고 있지만, 대부분의 시스템들은 자체 정보 제공보다는 로봇 에이전트를 이용하여 인터넷 사이트에 등록되어 있는 다양한 분야의 홈페이지 정보들을 수집/분석하여 관련 사이트를 연결해주는 방식의 메타 검색엔진들로서 불필요한 정보들까지 제공함에 따라 이용자들이 필요로 하는 정보를 찾기에는 너무 많은 노력과 시간을 소모하게 되는 문제점을 안고 있다. 이에 본 고에서는 형태소 분석 및 시소러스 사전을 이용하여 검색의 정확성 및 재현율 향상을 고려하고, 주제어 중심의 불리언 검색뿐만 아니라 하이퍼텍스트 기반의 주제어 카탈로그 검색, 각기 다른 사이트의 검색엔진들로부터 질의한 결과를 통합하여 제공하는 지능형 통합검색, 이용자 프로파일에 근거하여 최신 업데이트된 정보를 주기적으로 제공해주는 맞춤정보서비스(Selective Dissemination of Information Service: SDI) 등을 통합한 인터넷 기반의 한글 정보검색시스템의 구현에 대한 내용을 기술하고자 한다.
정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.
본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.
스마트폰의 보급량이 증가하면서 이동성과 휴대성이 강조된 모바일 검색이 주목 받고 있다. 그러나 모바일 검색을 위한 일반적인 키워드 입력 수단은 키패드로 제한되어 있다. 키패드는 모바일 기기가 갖는 이동성과 휴대성에 적합하지 않다는 단점을 갖는다. 이를 보완하기 위해 음성을 이용한 검색이 등장 하였지만, 이 또한 단점을 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상 시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다. 실험을 통해 인식 가능한 이미지의 특성을 분석하고, 본 콘텐츠의 기능을 소개한다.
본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.
현재 웹(Web)환경에서 운영되고 있는 많은 데이터베이스 중 대부분은 텍스트를 기반으로 운영되고 있다. 이러한 데이터베이스들은 많은 정보들을 제공한다는 장점을 가지고 있지만 텍스트를 기반으로 하고 있기 때문에 사용자들에게 지루함을 제공하고 있고, 하이퍼링크로 정보를 제공하고 있어 사용자들이 직접 원하는 정보들을 찾아다녀야만 한다는 단점을 가지고 있다. 현재 데이터베이스의 흐름은 텍스트 위주의 데이터베이스에서 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스로 변해가고 있고, 직접 정보를 찾는 하이퍼링크 방식에서 질의(Query)를 이용하여 사용자들이 원하는 정보를 검색하는 방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 남도 문화 축제를 중심으로 기존의 텍스트 데이터베이스와 더불어 동영상, 음향 등의 멀티미디어 데이터를 제공하는 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스를 설계하고자 한다. 본 연구에서는 먼저 텍스트 기반의 데이터베이스를 비교ㆍ분석한 후에, 이를 토대로 하여 남도 문화축제의 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스 설계를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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