• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.874-886
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• 2019

To delve into the semantic gap problem of the automatic video summarization, we focused on an endogenous ERP responses at around 400ms and 600ms after the on-set of audio-visual stimulus. Our experiment included two factors: the topic exploration of experimental conditions (Topic Given vs. Topic Exploring) as a between-subject factor and the topic relevance of the shots (Topic-Relevant vs. Topic-Irrelevant) as a within-subject factor. For the Topic Given condition of 22 subjects, 6 short historical documentaries were shown with their video titles and written summaries, while in the Topic Exploring condition of 25 subjects, they were asked instead to explore topics of the same videos with no given information. EEG data were gathered while they were watching videos in real time. It was hypothesized that the cognitive activities to explore topics of videos while watching individual shots increase the amplitude of endogenous ERP at around 600 ms after the onset of topic relevant shots. The amplitude of endogenous ERP at around 400ms after the onset of topic-irrelevant shots was hypothesized to be lower in the Topic Given condition than that in the Topic Exploring condition. The repeated measure MANOVA test revealed that two hypotheses were acceptable.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.25-36
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• 2020

Topics calculated using LDA topic modeling have to be labeled separately. When labeling a topic, we look at the words that represent the topic, and label the topic. Therefore, it is important to first make a good set of words that represent the topic. This paper proposes a method of calculating a set of words representing a topic using TextRank, which extracts the keywords of a document. The proposed method uses Relevance to select words related to the topic with discrimination. It extracts topic keywords using the TextRank algorithm and connects keywords with a high frequency of simultaneous occurrence to express the topic with a higher coverage.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.155-167
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• 2006

인터넷을 사용하는 사람들에게 그들의 관심사와 부합하는 웹 페이지를 제공하는 것은 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 각 웹 페이지의 주제와 연관된 정도를 계산하여 웹 페이지 군(cluster)을 형성하며, 단어빈도/문서빈도 엔트로피(entropy) 및 컴파일된 규칙을 이용하여 수집된 웹 페이지를 정제하는 주제 기반 웹 수집기를 제안한다. 실험을 통하여 주제 기반 웹 수집기에 대한 분류의 정확성, 수집의 효율성 및 수집의 일관성을 평가하였다. 첫째, C4.5, 역전패(back propagation) 및 CN2 기계학습 알고리즘으로 컴파일한 규칙을 이용하여 실험한 웹 수집기의 분류 성능은 CN2를 사용한 분류 성능이 가장 우수 하였으며, 둘째, 수집의 효율성을 측정하여 각 범주별로 최적의 주제 연관 정도에 대한 임계값을 도출할 수 있었다. 마지막으로, 제안한 수집기의 수집정도에 대한 일관성을 평가하기 위하여 서로 다른 시작 URL을 사용하여 수집된 웹 페이지들의 중첩정도를 측정하였다. 실험 결과에서 제안한 주제 기반 웹 수집기가 시작 URL에 큰 영향을 받지 않고 상당히 일관적인 수집을 수행함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1258-1270
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• 2017

'Semantic gap' has been a year-old problem in automatic video summarization, which refers to the gap between semantics implied in video summarization algorithms and what people actually infer from watching videos. Using the external EEG bio-feedback obtained from video watchers as a solution of this semantic gap problem has several another issues: First, how to define and measure noises against ERP waveforms as signals. Second, whether individual differences among subjects in terms of noise and SNR for conventional ERP studies using still images captured from videos are the same with those differently conceptualized and measured from videos. Third, whether individual differences of subjects by noise and SNR levels help to detect topic-irrelevant shots as signals which are not matched with subject's own semantic topical expectations (mis-match negativity at around 400m after stimulus on-sets). The result of repeated measures ANOVA test clearly shows a 2-way interaction effect between topic-relevance and noise level, implying that subjects of low noise level for video watching session are sensitive to topic-irrelevant visual shots, while showing another 3-way interaction among topic-relevance, noise and SNR levels, implying that subjects of high noise level are sensitive to topic-irrelevant visual shots only if they are of low SNR level.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.333-353
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• 2022

본 연구는 '물리학' 수업에서 교과독서 활동으로 작성된 독후감상문의 교육과정 연계성을 분석하는데 목적이 있다. 연구를 수행하기 위해 교과독서 활동으로 작성한 332편의 물리학 독서감상문을 수집하여 키워드와 키워드들의 연결 관계를 분석하고, STM(Structural Topic Modeling)을 적용하여 토픽을 추출하였다. 분석 결과, 물리학 독서감상문의 주요 키워드는 '생각', '내용', '설명', '이론', '사람', '이해' 등으로 나타났으며, 도출된 키워드의 영향력과 연결 관계를 살펴보기 위해 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성을 제시하였다. 토픽모델링 분석 결과, 물리학 교육과정과 관련된 11개 토픽이 추출되었으며, 3과목(물리학I, 물리학II, 과학사), 6개 영역(힘과 운동, 현대물리, 파동, 열과 에너지, 서양과학사, 과학이란 무엇인가)에서 교육과정 연계성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 추후 교과 특성을 반영한 교과독서를 보다 체계적으로 시행할 수 있는 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제14권2호
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• pp.123-141
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• 1997

본 논문에서는 문헌의 전문을 대상으로 얻어진 4개의 상이한 적합성 판정 세트가 전문검색시스템의 검색효율성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 각 적합성 판정 세트간의 검색효율성에는 주목할 만한 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 이는 적합성 개념에 대한 다양한 관점이 검색효율성의 평가에는 커다란 영향을 미치지 못하고 있음을 암시하는 것이다. 그러나, 적합성 정보를 효과적으로 이용하는 정교한 검색기법인 적합성 피이드백을 통합한 검색실험은 계속 연구되어야 할 과제로 제시하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1260-1274
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• 2016

To obtain good summarization algorithms, we need first understand how people summarize videos. 'Semantic gap' refers to the gap between semantics implied in video summarization algorithms and what people actually infer from watching videos. We hypothesized that ERP responses to real time videos will show either N400 effects to topic-irrelevant shots in the 300∼500ms time-range after stimulus on-set or P600 effects to topic-relevant shots in the 500∼700ms time range. We recruited 32 participants in the EEG experiment, asking them to focus on the topic of short videos and to memorize relevant shots to the topic of the video. After analysing real time videos based on the participants' rating information, we obtained the following t-test result, showing N400 effects on PF1, F7, F3, C3, Cz, T7, and FT7 positions on the left and central hemisphere, and P600 effects on PF1, C3, Cz, and FCz on the left and central hemisphere and C4, FC4, P8, and TP8 on the right. A further 3-way MANOVA test with repeated measures of topic-relevance, hemisphere, and electrode positions showed significant interaction effects, implying that the left hemisphere at central, frontal, and pre-frontal positions were sensitive in detecting topic-relevant shots while watching real time videos.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.113-133
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• 2012

본 연구는 한국 통합 검색 환경에서의 이용자 적합성 판단 기준에 관한 탐색적 연구이다. 이를 위해 10명의 참가자들을 대상으로 반구조화(semi-structured) 인터뷰를 수행하여 데이터를 수집하였다. 참가자들은 네이버, 다음 등과 같은 통합 검색 환경에서 본인들이 관심 있거나 필요로 하는 다양한 검색을 수행하고, 그 과정에서 문서가 적합한지와 그 판단 기준에 대해 기술하였다. 연구 결과 8개의 적합성 판단 기준과 비적합성 판단 기준, 그리고 검색 환경이 변화하여도 이용자가 적합성을 판단하는 기준들이 크게 변화하지는 않지만 데이터 증가와 이용자 요구의 고도화로 특수성과 구체성이 중요한 적합성 판단 기준으로 부각되는 점을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.75-87
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• 2020

본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 '인공지능'을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.