웹에서 정보 구매자들의 성향은 가성비에서 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 멀티미디어 콘텐츠 추천에도 그러한 흐름이 있는데, 바로 폭소노미 (Folksonomy) 기반의 분위기를 이용한 추천 방법이다. 하지만 이런 방법의 경우 동의어를 고려하지 못한다는 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 연구에서는 Thayer모델의 12 분위기를 AV(Arousal and Valence)값으로 정의하여 그 문제점을 해결하였지만, 추천 성능이 재현 수준 0.1에서 키워드 기반 검색 방법보다 떨어지는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 재현 수준 0.1에서도 키워드 기반 검색 방법과 동일한 추천 성능을 유지하면서 동의어 문제를 해결할 수 있도록 멀티미디어 콘텐츠의 분위기 벡터를 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 추천 성능 분석을 위해 기존 AV값 기반 방법과 키워드 기반 방법과 비교 분석하였다. 추천 성능 분석결과, 본 논문에서 제안한 방법이 전체적으로 기존 방법들 보다 우수한 추천 성능을 보였다.
기술의 발전으로 인하여, 대용량의 음악 데이터들을 저장하고 검색하는 것이 중요하게 되었다. 그러나 음악데이터들을 손쉽게 분류하고 검색하기 위한 방법론에 대한 집중적인 연구는 이루어 지지 않고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 음악 분류/검색에 대한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 분류화 (classification) 방법들이 음악파일 전체에 대해서 수행하는데 비해 음악파일의 부분만을 분석하여 비슷한 성능을 낼 수 있다는 것을 보여 주었고, 소리의 톤(tone) 표현에 기반한 새로운 피쳐를 제안하여 기존의 피쳐들에 비해 효과적으로 분류를 할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 속도향상을 위한 여러가지 방법론들을 적용하여 실 제품 적용 시 보다 효과적인 방법론이 될 수 있음을 보여주었다. 제안한 방법론을 MuSE (Music Search/Classification Engine)엔진으로 구현함으로써 PC와 PDA상에서 잘 동작함을 보여주었다.
This study is intended to analyze colors felt in TV commercials among video contents, to provide basic resources of color plan that can be applied to production of contents and to help acceptors to change their mood and to lower depression levels. Many studies have revealed the obvious correlation between depression and suicide, so the World Health Organization(WHO) recommends the importance of media by recognizing public that depression is a serious risk factor that leads to suicides and by asserting the necessity of establishing social environment for active treatment. Contents production companies have social and cultural responsibility to convey correct information and to make acceptors have positive emotions. If the result of colors that emotionally healthy people feel through this study is used for production of video contents, it will be helpful to lower the depression scale and to prevent and treat depression by providing visual comfort. In addition, it is expected to be used as an important basic resource for not only production of video contents but also color plan of industrial fields.
Most recent web search engines perform effective keyword-based multimedia contents retrieval by investigating keywords associated with multimedia contents on the Web and comparing them with query keywords. On the other hand, most music and compilation albums provide professional artwork as cover art that will be displayed when the music is played. If the cover art is not available, then the music player just displays some dummy or random images, but this has been a source of dissatisfaction. In this paper, in order to automatically create cover art that is matched with music contents, we propose a music album cover art creation scheme based on music contents analysis and result synthesis. We first (i) analyze music contents and their lyrics and extract representative keywords, (ii) expand the keywords using WordNet and generate various queries, (iii) retrieve related images from the Web using those queries, and finally (iv) synthesize them according to the user preference for album cover art. To show the effectiveness of our scheme, we developed a prototype system and reported some results.
In 2013, Academy Award for Best Animated Short Film was granted to Walt Disney's short animation, (2012). With various aspects of its excellence, I focus on the very effective use of digital lightings and underscores for storytelling as its success factors. In this respect, this paper aims at analyzing the roles of the visual factors, especially tone, contrast, etc. created by lightings, and audio factors, especially underscores, in the film's story development. I find that can be characterized by the well-built story structure with distinct three acts. The main stream of the story is expressed with the overall mood that is created by the fine adjustments of brightness of the main light, and contrast. And the direction and the intensity of the lighting successfully describe the emotions of the characters in each scene. In addition, I find that properly chosen and positioned underscores make the development of the story more dynamic and more harmonized.
지금까지 멀티미디어 기기들의 대 부분의 콘텐츠 접근성은 사용자 중심으로 특화되어 있지 않고 제작자의 의도에 집중 하였다. 이런 이유에서 실제 시스템을 사용하면서 생기는 문제점과 이용자의 요구를 분석하기란 쉽지 않다. 물론 일부에서는 사용자 중심에서 UT, UI 연구를 진행 해 오고 있는 상태이다. 또한 일부 많은 혁신을 가져오지만 아직 기대만큼 많은 효과를 거두지는 못하고 있다. 이유는 개별적인 인간 본연의 욕구와 정서를 해석하고 적용하기란 쉽지 않을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 인간 본연의 심리적인 특성을 분석하고 이해하려고 노력하였으며 스마트 디바이스 의 접근성의 문제점은 단순히 기술, 기능을 향상 시키는 것이 아니라 인간의 본연의 내면을 얼마만큼 분석 하는지 와 얼마만큼 이해하는지에 따라 사용성에 도움이 될 것으로 생각한다. 따라서 본 연구는 이러한 사용자가 중심에서 스마트 디바이스를 이용함에 있어서 좀 더 나은 접근성에 도움 되고자 연구를 진행하였으며 특히 인간의 내면의 감정과 성향에 따라서 어떤 장르의 콘텐츠를 선호하며 소비하는지를 분석하고 인간과 콘텐츠의 상호작용을 집중적으로 연구 분석하였다. 본 연구 결과로 감정과 콘텐츠 사이의 관계에서 일부 유효한 결과는 기쁜(HAPPY) 감정의 정도에 따라 더욱 더COMEDY 프로그램을 선호함을 알 수 있었으며 남자가 여자 보다 더 선호도가 높은 것으로 나타났습니다. 슬픈 감정(SAD)일 때는 유효한 결과 값은 나오지 않았지만 흥겨운 콘텐츠를 미미하게 선호하는 것으로 나타났으며 여자 보다 남자가 좀 더 선호도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 원인은 Zilinman의mood based management 이론인 슬픈 감정의 소유자는 그 감정을 감쇠하기 위해서 흥겨운 콘텐츠를 더 선호하며 추가적으로 Oliver 2009따르면 콘텐츠의 쾌락적인 요소보다는 통찰(insight), 의미(meaningfulness), 이해(understanding)및 반응(reflection)에 모두 충족이 되어야 만족도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 사용자 감정과 성향에 따른 콘텐츠의 연구는 향후 새로운 스마트 디바이스 콘텐츠 접근성 측면에서 좀 더 만족도와 방향을 제시 할 수 있을 것이다.
사용자는 일반적으로 멀티미디어 소셜 서비스로부터 다른 사람들과 같은 결과를 제공받는다. 따라서 소셜 네트워크 안에 개인의 어려운 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 의사 결정 시스템 구축을 사용자의 활동, 사용자의 기분과 소셜 네트워크를 통한 사용자의 친구 관계 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 사용자의 현재 기분 상태에 따라 시스템은 사용자에게 가장 적합한 영상을 유추한다. 이 시스템은 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 데이터베이스에서 추출한 추천 방법의 집합을 측정하고, 가중치에 따라 모호한 값이 각각의 방법에 할당한다. 본 논문에 시스템에서는 퍼지 수집 솔루션을 찾아서 하위 집합들로 방법들을 분류하고, 가장 적절한 방법을 선택하기 위해 퍼지로직을 기반으로 상기 하위 집합을 결정한다. 마지막으로, YouTube API와 다양한 영상을 이용하여 시뮬레이션 실험을 진행하였다. 이 실험에서 채널 추천 시스템은 사용자 특성에 맞는 적절한 결과를 보여주며, 이것은 여러 사용자의 평가에 기반하는 현재 유투브 보다 더 좋은 만족감을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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