• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.177-184
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• 2011

본 연구에서는 영상음악의 물리적 관점에서 영상과 음악의 시간일치를 살펴보고 있다. 시간일치는 클릭트랙을 활용하여 영상의 시간과 음악의 마디 위치를 수학적 계산에 의해 나타내게 되는데, 음악적 강조지점인 Hit의 위치는 박자 당 프레임 수(FPB)를 산출하여 시간대별 음표의 위치를 가늠함으로써 찾아 낼 수 있다. Hit은 여린박에 위치 할 수 있으며, 음악의 특성상 센박에 위치하는 것이 작곡가에게 더욱 편리하기 때문에 본 연구에서는 음악과 영상 싱크를 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫째는 박자변환을 통한 싱크, 둘째는 템포변환을 통한 싱크이며, 마지막으로 오프셋을 통한 싱크 방법이 있다. 이 방법들은 각기 장단점이 있으므로, 이들 싱크의 선택 문제는 음악의 자연스러운 흐름을 기초로 판단해야 한다.

• CRM연구
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• 제4권1호
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• pp.55-68
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• 2011

최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.687-695
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• 2007

최근 인터넷 쇼핑몰 등을 통한 전자상거래가 증가하면서 웹페이지를 탐색하는 방문자의 관심도를 분석하여 개인화 등에 활용되는 예가 증가하고 있다. 웹사이트 방문자의 관심도 분석 방법으로는 클릭스트림 기반의 분석 방법이 이용되고 있지만, 이러한 기법은 인터넷 쇼핑 몰과 같이 많은 양의 정보를 제공하는 웹페이지의 경우에는 방문자가 어떠한 정보에 관심이 많은지에 대한분석이 어렵다. 웹페이지와 같이 많은 양의 정보를 제공하는 경우에 제한된 크기의 모니터로는 한 화면에 모든 정보를 표현하기가 어렵다. 따라서 웹페이지를 표현하는 웹브라우저는 이러한 표현의 한계를 극복하기 위하여 페이지 스크롤 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 웹브라우저 내에서 스크롤바 위치와 윈도우 커서의 움직임을 주기적으로 수집하여 사용자의 관심도를 분석하는 웹페이지 관심도 분석 시스템을 제안하고 분석 및 설계하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.