Music summarization refers to a technique which automatically extracts the most important and representative segments in music content. In this paper, we propose and evaluate a technique which provides the repeated part in music content as music summary. For extracting a repeated segment in music content, the proposed algorithm uses the weighted sum of similarity measures based on multi-level vector quantization for fixed-length summary or optimal-length summary. For similarity measures, count-based similarity measure and distance-based similarity measure are proposed. The number of the same codeword and the Mahalanobis distance of features which have same codeword at the same position in segments are used for count-based and distance-based similarity measure, respectively. Fixed-length music summary is evaluated by measuring the overlapping ratio between hand-made repeated parts and automatically generated ones. Optimal-length music summary is evaluated by calculating how much automatically generated music summary includes repeated parts of the music content. From experiments we observed that optimal-length summary could capture the repeated parts in music content more effectively in terms of summary length than fixed-length summary.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권1호
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pp.157-163
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2005
In the Web, the data is generally gathered automatically by Web servers and collected in server or access logs. However, as users access larger and larger amounts of data, query response times to extract information inevitably get slower. A method to resolve this issue is the use of summary tables. In this short note, we design a prototype of summary tables that can efficiently extract information from Web log data. We also present the relative performance of the summary tables against a sampling technique and a method that uses raw data.
The purposes of this study were to investigate the current status on stating a summary of assessments in the practical arts education and to analyze the problem and find out the reformation strategy for them. To achieve these purposes. 180 teachers working in all elementary schools located in Daegu-city was selected by systematic cluster sampling method. The data were collected by using the mailed questionnaire developed by the researcher, and there was a response rate of 91.7%. Findings showed that it was not realized the valid and reliable stating a summary of assessments because it was not fixed throughly in the elementary school. So many teachers had difficulties in assessing the practical arts subject and stating a summary of assessments. They used the computer programs of CMI(Computer Management Instruction) . Black Box. SA(Stand Along) for stating a summary of assessments. It was recommended that valid and reliable criteria of stating a summary of assessments should provided, and on-the-job training on the developing and selecting a good tools for stating a summary of assessments should required. And. it was also required that the various codes of stating a summary of assessments should developed. and the various materials. equipments. and systems should provided for teachers.
그간의 선행연구는 짧은 동영상, 숏폼 콘텐츠, 스낵 컬처 등에 한정되었으며, 원본 콘텐츠를 압축·요약한 형태의 서머리 콘텐츠에 대한 연구는 드물었다. 따라서 본 연구는 유튜브 서머리 콘텐츠 이용자의 몰입과 만족을 불러오는 유튜브 서머리 콘텐츠 특성과 콘텐츠 제공자 신뢰성의 요인 분석을 통해, 궁극적으로 이용자 만족도 제고 방안을 탐구하여 서머리 콘텐츠 시장의 활성화에 기여하고자 하였다. 이에 유튜브 서머리 콘텐츠를 이용해 본 경험이 있는 202명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 분석 결과 모든 몰입 세부속성에 유의한 영향을 주는 요인은 오락성인 것으로 나타났으며, 완전성과 독창성은 일부 몰입 속성에만 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 간결성과 정보성은 유의한 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브 서머리 콘텐츠의 특성을 정의하고, 방향성을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.
문서 추출 요약 연구에서는 문장 간 관계를 기반으로 중요한 문장을 선택하는 다양한 방법들이 제안되었다. 문장의 도합유사도를 이용한 한국어 문서 요약에서는 문장의 도합유사도를 문장 정보량으로 보고, 이를 기준으로 중요한 문장을 선택하여 요약문을 추출하였다. 그러나 이는 각 문장이 전체 문서에 기여하는 다양한 중요도를 고려하지 못한다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 문장의 정량적 정보량과 의미적 정보량을 기반으로 중요한 문장을 선택하여 요약문을 제공하는 문서 추출 요약 방법을 제안한다. 실험 결과, 추출 문장 일치도는 58.56%, ROUGE 점수가 34로 비교 연구보다 우수한 성능을 보였으며, 딥러닝 기반 방법과 비교해 추출 방법은 가볍지만 성능은 유사하였다. 이를 통해 문장 간 의미적 유사성을 기반으로 정보를 압축해 나가는 방식이 문서 추출 요약에서 중요한 접근 방법임을 확인하였다. 또한 빠르게 추출된 요약문을 기반으로 문서 생성요약단계를 효과적으로 수행할 수 있으리라 기대한다.
통계 데이타베이스의 효율적 이용을 위해 통계 분석을 위한 요약 정보를 미리 계산하여 저장함으로써 사용자에게 빠른 응답시간내에 통계 정보를 제공하려는 요약 데이타베이스와 이의 효율적인 관리와 사용의 편리를 위한 메타 데이타베이스가 생성되고 관리되어야만 한다. 요약 데이타베이스를 효율적으로 이용한 통계 분석 작업의 환경과 사용자의 편이성을 지원하기 위하여 계층 구조 형태인 데이타 사전/디렉토리의 형태로 독립적으로 운영되는 메타 데이타베이스와 관리기의 설계 및 구현 작업과 이를 이용한 운영 방법 등이 제시되었다.
양방향 방송 서비스로의 전환을 맞아 다양한 사용자 요구 및 기호에 적합한 컨텐츠를 제공하고, 증가하는 방송 컨텐츠를 효율적으로 관리, 이용하기 위해 비디오의 자동 에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용 구성이 잘 갖추어진 어학 교육 비디오의 자동 에 대한 방법을 제안한다. 내용 기반을 자동으로 생성하기 위해 먼저 디지털 비디오로부터 샷 경계를 검출한 후, 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 비주얼 특징들을 추출한다. 그리고 추출된 다중 비주얼 특징을 이용해 어학 교육 비디오의 세분화된 내용 정보를 결정한다. 마지막으로, 결정된 내용 정보를 기술하는 요약문을 MPEG-7 MDS(Multimedia Description cheme)에 정의된 계층적 (Hierarchical Summary) 구조에 맞추어 XML 문서로 생성한다. 외국어 회화 비디오에 대해 실험하여 제안한 자동 방법의 효율성을 검증하였으며, 제안한 방법이 교육 방송용 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리를 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
요약 글 작성 시, 세 가지 사전지식유형(영역관련지식, 요약글쓰기전략지식, 중립적 무관련 지식)과 두 가지 인지양식유형(분석형, 전체형기 요약 글의 질에 미치는 영향을 탐색하고자 실험이 실시되었다. 실험 결과, 영역관련지식은 주로 글 이해과정 촉진에 작용하고, 요약글쓰기전략지식은 요약 글 작성 시 계획하기과정과 문장생성하기과정 촉진에 주로 작용한다는 결과를 얻었다. 인지양식유형의 효과는 다소 제한적이지만, 요약 글 작성 시 계획하기과정에 주로 관련된다는 결과를 얻었다 그리고 요약 글 작성 과정에 따른 시간 경과자료의 특징들이 더 논의되었다.
최근, 인터넷 기술의 급격한 발전으로 인하여 다수의 정보원들을 처리 대상으로 하는 인터넷 질 의의 사용이 점차 확대되고 있다. 인터넷 질의 처리를 위해서는 여러 정보원들에 분산된 전체 데이타분포를 함축적으로 표현한 통합 요약정보가 필요하다 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 기반으로 한 통합 요약정보의 관리 및 이를 이용한 인터넷 질의 최적처리에 관하여 논의한다. 통합 요약정보의 구성을 위한 가장 단순한 방법은 각 정보원에 분산된 데이타분포들을 합병한 후, 이를 기반으로 퉁합 요약정보를 구성하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 용량의 데이타분포를 전송, 저장. 통합하는 비용이 매우 크므로 실용적이지 야다. 본 논문 에서는 이러한 문점을 극복하기 위하여 웨이블릿 변환을 기반으로 요약정보들을 합병함으로써 통합 요약 정보를 구성하는 새로운 방법과 이를 이용한 인터넷 질의 최적화 방안을 제시한다. 웨이블릿 요약정보는 합 병 조건을 만족하도록 변환되며. 합병 과정이 웨이블릿의 특성으로 인하여 매우 단순하다는 장점을 갖는다 본 논문에서는 제안된 방법으로 구성된 통합 요약정보의 오타 상한선을 정량적으로 유도한다. 제안된 방법에 대한 실험 결과에 의하면, 히스토그램 요약정보의 합병과 웨이블릿 요약정보의 합병을 비교한 선택률 추정 실험은 통합 히스토그램에 비해 퉁합 웨이블릿 요약정보가 1.6 ~ 5.5배 더 정확하다는 결과를 보였다 또한,56개개의 정보원이 참여하는 인터넷 top-N 질의를 처리할 때, 통합 요약정보를 사용하지 않는 방법과 비교하 여 이를 사용하는 경우 약 44배의 성능 개건 효과를 보였다.
Video Summary는 길이가 긴 Video를 고속으로 효율적으로 열람할 수 있도록 하는 도구의 하나이다. Video Summary는 대표 프레임(Key-frame)들의 집합으로 볼 수 있는데 대표 프레임은 Video의 Genre에 따라서 달리 정의 및 생성될 수 있다. 즉 모든 Genre의 Video에 대해서 획일적인 방법으로 Summary를 만드는 것은 적절하지 못한 결과를 초래할 수 있다. Video의 Genre를 구별해내는 기술은 위와 같이 효율적인 Video Summary 생성에 유용한 처리 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 효율적 Video 관리를 위해 MPEG 부호화 영역에서 MPEG Video의 Genre를 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임을 복호하지 않고 비트스트림을 직접 처리하여 기존 방법들에 비해 계산이 비교적 단순하고 처리시간을 단축시키는 장점을 가지고 있다. 또한 제안된 방법은 대부분의 작업을 시각 정보만을 이용하여 수행하며 이 정보들의 시, 공간적 해석을 통해 Genre를 확인하게 된다. 실험은 만화(Cartoon), 광고(Commercial), Music Video, 뉴스, Sports, Talk Show의 6개 Genre Video에 대하여 실행하였다. 실험 결과, 구조가 명확한 Talk Show와 Sports의 경우 90% 이상의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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