본 연구에서는 Flickr에서 제공하는 어노테이션 기법 중 Note 서비스에 대한 다양한 분석 결과를 제공하고, 이를 기반으로 소셜 미디어 검색을 위한 Flickr Note의 응용 방안을 제안한다. Flickr Note는 기존의 태그 기반 검색에서 활용되는 태그와는 달리 이미지의 특정 영역 위에 직접적으로 할당되는 텍스트들의 집합이다. Flickr Note는 보다 지능적인 소셜 이미지 공유 및 검색 서비스를 위하여 다양한 정보들을 제공할 수 있는 중요한 데이터지만, 이를, 이미지 검색에 효과적으로 활용하기 위한 연구는 미미한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 Flickr Note에 대한 다양한 분석을 통하여 소설 이미지 검색에서 Note의 역할 및 활용 기능성을 제공하고자 하며, 이를 바탕으로 Flickr Note 기반의 이미지 분석 및 검색을 위한 다양한 연구들이 시도되기를 기대한다.
본 연구는 YouTube와 Flickr에서 비디오와 이미지자료를 웹사이트에 공유하는 이용자의 동기를 파악하는 데 목적이 있다. 소셜미디어 이용자의 정보공유모형에서 제시된 10가지 동기요소 - enjoyment(즐거움), self-efficacy(자기효율성), learning(학습), personal gain(개인적이익), altruism(이타심), empathy(감정이입), social engagement(사회적참여), community interest(공동체이익), reputation(평판), reciprocity(상호협조) - 를 정의하고 YouTube와 Flickr 이용자의 동기조사를 하였다. Amazon Mechanical Turk라는 서비스를 이용하여, YouTube와 Flickr를 사용하는 이용자들에게 온라인 설문을 실시하였고, 연구결과에 따르면, YouTube와 Flickr 이용자들은 learning과 social engagement에 가장 영향을 많이 받고 있으며, altruism과 reciprocity의 경우 상대적으로 낮은 동기로 나타났으나, 다른 동기요소들과의 연관성은 높게 나왔으며, personal gain의 경우 YouTube와 Flickr 이용자 모두에게 가장 낮은 동기요소가 되었으나, 두 이용자 그룹을 서로 비교했을 때는 Flickr 이용자들이 YouTube 이용자보다 personal gain에 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 이용자의 동기를 반영한 YouTube나 Flickr와 같은 서비스디자인이나 인터페이스업그레이드 등에 반영될 수 있다.
이미지의 내용을 설명하는 캡션을 자동으로 생성하는 기술은 이미지 인식과 자연어처리 기술을 필요로 하는 매우 어려운 기술이지만, 유아 교육이나 이미지 검색, 맹인들을 위한 네비게이션 등에 사용될 수 있는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성을 위해 Convolutional Neural Network(CNN)으로 인코딩된 이미지 정보를 입력으로 갖는 이미지 캡션 생성에 최적화된 Recurrent Neural Network(RNN) 모델을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 모델이 Flickr 8K와 Flickr 30K, MS COCO 데이터 셋에서 기존의 연구들보다 높은 성능을 얻음을 보인다.
본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.
이미지는 비주얼 특성과 다의적 해석 때문에 색인 전문가가 구성한 텍사노미와 같은 전통적인 메타데이터만으로는 효율적인 검색을 기대하기 어려운 경우가 있다. 본 연구는 폭소노미를 이미지 검색에 활용하기 위해서, 폭소노미를 분석하기 위한 5개의 카테고리와 17개의 서브 카테고리로 구성된 태그카테고리 모형을 설계하였다. 설계된 모형을 플리커 이미지 자료인 141개 인기태그들, 3개의 개인 태그 구름들에 있는 105개 태그들 및 156개 개별적인 이미지들에 부여된 3,848개 태그들에 적용하여 이용자 태깅 행태를 분석하였다. 끝으로, 이러한 분석 결과에 기초하여 이미지 자료의 검색 효율성을 높이는 세 가지 방안, 즉, 온톨로지에 기반한 폭소노미 확장법, 폭소노미와 내용 기반 이미지 검색을 결합한 검색 효율성 개선법 및 폭소노미에 기반한 텍사노미 확장법을 제안하였다.
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
태깅은 사용자들이 공유된 콘텐츠에 키워드의 형태로 메타 데이터를 추가하는 과정이다. 최근 이러한 태깅은 웹 상 에서 더 많은 사용자들에게 사용되어지고 있는 추세인데, 이런 태깅 사이트는 사용자가 북마크, 사진, 비디오 등의 콘텐츠에 태그를 추가할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 사용자의 참여를 바탕으로 하는 태깅 시스템의 구조와 배경 지식 또 이런 시스템이 가지는 다양한 의미와 한계들을 분석한다. 또한 WordNet 데이터베이스의 동의어 집합을 태그의 검색에 적용한 TagPlus 시스템을 제안하고 Flickr 이미지 공유 시스템으로부터 동의어 태그 검색을 가능하도록 구현하였다.
최근 스마트폰의 급속한 보급으로 인해 모바일 소셜 네트워크 서비스가 점차 확산되고 있다. 본 논문은 소셜 응용을 위한 크로스-플랫폼 모바일 시스템 구조를 제안한다. 본 논문의 설계 목표는 1) 다양한 소셜 네트워크 서비스가 제공하는 데이터를 통합하고 사용자의 문맥(context)에 따라 정보를 필터링함으로써 개인 맞춤형 데이터를 제공하고 2) 다양한 스마트폰에 공통적으로 적용할 수 있는 응용을 개발하기 위한 크로스-플랫폼 구조를 제공한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 Flickr와 Picasa와 같은 소셜 서비스로부터 사진을 수집 및 필터링하여 스마트폰에 출력하는 응용을 구현하였다.
본 연구는 인터넷의 진화 및 이미징 디바이스 전반의 발달에 따른 디지털 카메라의 진화 전략을 다룬 논문이다. 오늘날의 카메라 기술은 하루가 다르게 발전해 나가고 있다. 수동 필름 카메라에서부터 최첨단 하이브리드(hybrid) 카메라에 이르기 까지 카메라는 끊임없이 진화해 왔으며 사용자 계층 역시 다양해지고 있다. 디지털이 적용된 디지털 카메라의 경우, 웹의 발전과 더불어 활용도가 다양해 짐에 따라서 기존에는 전문가와 비전문가 계층으로 명확하게 나뉘던 사용자 계층도 그 경계가 모호해졌으며 사용자의 수 역시 비약적으로 증가하였다. 수많은 사업자들이 디지털 카메라 시장에 진출함에 따라, 높은 성장세가 지속되던 컴팩트 카메라 (compact camera)시장은 과포화기에 접어들어 성장성이 점차 감소하는 추세에 있으며, 전문가의 영역으로 여겨졌던 DSLR 시장 역시 선발업체의 높은 진입장벽과 이를 극복하기 위한 후발업체의 지속적인 도전으로 인해 경쟁은 치열하고 이익은 내기 어려운 레드 오션(red ocean)이 되었다. 이러한 상황 속에서 디지털 카메라가 활용될 수 있는 대표적 매체인 웹 역시 '웹 2.0' 이라는 용어가 생길 정도로 발전했다. 웹2.0시대가 본격화되어 서로 다른 사용자들이 자유롭게 컨텐츠를 공유하고 누구든지 쉽게 정보의 생산에 동참할 수 있게 됨으로써 기존의 웹에서 일어나지 않았던 다양한 변화들이 생겨나게 되었다. 본 연구에서는 변화의 특징들을 살펴보기 위해 웹 2.0 시대의 대표적인 컨텐츠 공유 커뮤니티로 자리매김한 야후(Yahoo)사(社) 플리커(Flickr)의 사례를 통해 디지털 카메라 사용자들의 디지털 카메라 사용패턴을 살펴보고 이를 통해 디지털 카메라의 진화를 설명하고자 한다. 인터넷이 발전하며 디지털 카메라와 관련 되어 나타난 대표적인 변화는 일반 소비자가 진화하는 점 이라고 볼 수 있다. 컨텐츠의 공유가 자유로운 웹 플랫폼의 등장, 카메라 기술이 결합된 소형 디지털 단말기의 발전 등으로 인해 비전문가 영역에 속해있던 일반 소비자 계층에 Flickr와 같은 웹 커뮤니티에서의 활동을 통해 준전문가 계층으로 진입하려는 욕구가 생기게 되었는데, 이렇게 형성된 욕구에 따라 디지털 카메라 시장 역시 새로운 수요를 만나게 되었다. 본 연구에서는 경쟁이 치열한 시장 상황 속에서 디지털 카메라의 향후 발전 방향을 알아보기 위해 우선 디지털 카메라 기능을 나누어 본 후, 이미징 디바이스 시장과 웹의 발전 형태에 대해 분석해보았다. 이어 본 연구에서는 분류된 디지털 카메라의 기능을 바탕으로 웹 2.0 시대에 시장을 주도할 수 있는 디지털 카메라의 변화방향에 대해서 알아보았다. 본 연구는 감성적 및 이성적 측면에서 디지털 카메라의 향후 전개방향을 살펴보았다는 점에서 이론적 실무적 함의를 가지는 논문이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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