웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
동영상으로부터 원하는 정보를 검색하려는 다양한 연구들이 있어왔다. 하지만 기존의 연구들은 동영상의 스토리에 대한 고려 없이 특정한사물의 인식이나 사물간의 관계 정보만을 추출하여 검색에 이용하였다. 동영상에서 정확한 정보를 검색하기 위해서는 스토리의 주축이 되는 등장인물과 등장인물의 커뮤니티에 기반을 둔 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문은 등장인물에 기반을 둔 동영상 정보검색 방법을 기술한다. 등장인물들은 서로 대화를 통해 관계를 맺으며 스토리를 진행시킨다. 등장인물들 간의 관계는 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 구분하여 스토리에 형성되어 있는 관계를 분석할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서 등장인물들의 관계를 묘사할 수 있는 Character-net을 제안하고 Character-net으로부터 등장인물들의 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 클러스터링 하는 방법에 대해 기술하고 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
인터넷과 컴퓨터 기술이 발전되면서 수많은 콘텐츠 속에서 문화와 역사, 전통 관련 자료를 효과적으로 검색하고 창작에 도움이 될 수 있는 전통문화 융·복합 지원이 필요하다. 본 연구는 이를 위한 RDF 기반 온톨로지 검색 서비스 플랫폼을 구축하고 사용성 및 타당성 검증을 수행하였다. 본 플랫폼은 트리플 검색, 키워드 간 관계 검색, 네트워크 그래프 검색, 스토리 탐색 및 관리, 큐레이션 관리 모듈로 구분된다. 이를 기반으로 데이터 간의 관계를 중심으로 검색 결과를 시각화하고 네트워크 그래프 검색과 스토리 검색을 통해 키워드 간의 관계를 쉽게 파악하고 키워드 간의 복잡한 관계 분석 및 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검증을 위해 자문 평가를 수행하였고 기존의 검색 기능보다 정보 간의 관계를 쉽게 파악하고 분석 및 검색 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 향상된 검색이 가능하다는 평가를 받았다.
We proposed "Table Mediator" which is a tabletop system for digital storytelling that uses web-retrieved information for the students' educational field trip. Students can perform their storytelling for their virtual pre-field trip to build up a sequential path as a story with web-retrieved documents, satellite images, geographical information, and group discussion. The proposed system was designed to lessen the limitation of individual interaction such as restricted viewpoint and biased inclination by group digital storytelling. Local interactions also have the limitation such as insufficient information and knowledge and the system supplied the rich live information such as subjective critiques or recently discovered history, or new updates for building a story that makes users arrange their own idea as a consistent story to lessen the limitation of the local interactions. The system can be used for various applications such as travel, education and other collaborative works with group interaction.
영화의 스토리에 대한 분석은 영화의 설계도와 같은 스크립트를 분석하여 용이하게 이루어질 수 있다. 영화의 스크립트는 파이널 드래프트(Final Draft)의 형식화된 구조로 기술되어 있지만, 웹상에 공개된스크립트들은 대부분 형식이 파괴되어 문장 내용에 대한 분석이 없으면 형식을 복원하기 힘든 상황이다. 이를 위해 자동으로 스크립트를 파싱한 후에 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 자유롭게 점검하고 수정할 수 있도록 웹기반의 스크립트 분석 소프트웨어를 개발하고 제공할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에 의해 스크립트의 형식 오류가 수정되고 걸러지게 하여 완성도 높은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 구조를 제시하고, 구현 결과에 대한 성능평가를 진행하였다. 실험을 통해 자동 파싱 성공률이 64.95%로 나타났고, 협업적 오류 수정은 5단계를 거친 후에 대부분의 오류가 수정되어 99.58%의 파싱 정확도를 보여주었다.
최근 하드웨어와 압축기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 요구가 급증하고 있다. 비디오 데이터는 비정형으로 되어있고 용량이 커서 내용기반 등 다양한 검색 기법이 요구된다. 비디오에 인위적으로 추가된 자막(Superimposed caption)은 비디오 내용을 분석하는데 중요한 역할을 하며 다양한 검색을 위한 색인 정보로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 비디오 프레임 내의 자막영역이 가지고 있는 텍스처 특성을 분석하여 자막영역을 분할하고 프레임들 간에 자막영역의 연속성을 이용하여 정확한 자막프레임구간과 대표자막영역 및 색상을 추출하는 방법을 기술한다.
본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.
초고층건물 구조설계를 효율적으로 수행하고 설계정보를 합리적으로 처리하기 위해서 통합설계에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 또한 기존의 설계사례를 D/B화하여 초기 설계단계에 적용하는 연구가 필요하다. 구조설계 초기 단계에서는 주재료와 구조형태를 선정하고 대략적인 부재치수를 선정하게 되는데, 이것은 건물높이, 사용하중, 기본풍속, 설계가속도, 최대수평변위, 기둥간격, 층고 등과 같은 정보와 유사 사례에 대한 정보를 토대로 결정하게 된다. 그리고 초기 개념설계 단계에서 주어진 문제를 해결하는 방법은 과거 유사한 문제의 해결지식이 유용하게 적용된다. 본 논문에서는 초고층건물의 통합설계시스템에서의 개념구조설계법을 소개하고, 초기 설계단계에서의 적합성을 초고층건물 적용 예제를 이용하여 검토하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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