• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.163-168
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• 2005

본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.747-754
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• 2002

본 논문에서는 문서의 내용을 대표할 수 있는 주제어를 추출하는데 있어 다변량 통계 분석 기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 고유값과 고유벡터를 이용하여 문서 자체내의 단어의 흐름을 파악한 후 주제어를 추출하는 방법이다. 제안한 모델을 문서 요약에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 신문기사를 대상으로 실험한 결과 제안한 모델이 단어의 출현 빈도를 고려하는 방법, 시소러스를 이용하는 방법 모두에 비해 더 좋은 성능을 보였다. 제안한 모델은 정보검색, 정보추출, 문서요약 등에 이용될 수 있으리라 기대된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제26권2E호
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• pp.39-43
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• 2007

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.23-28
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• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.395-398
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• 2021

최근 방대한 양의 텍스트 정보가 인터넷에 유통되면서 정보의 핵심 내용을 파악하기가 더욱 어려워졌으며, 이로 인해 자동으로 텍스트를 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 자동 요약을 위한 다양한 기법 중 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 모델은 추상 요약(Abstractive Summarization) 과제에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 하지만 트랜스포머 모델은 매우 많은 수의 매개변수들(Parameters)로 구성되어 있어서, 충분한 양의 데이터가 확보되지 않으면 이들 매개변수에 대한 충분한 학습이 이루어지지 않아서 양질의 요약문을 생성하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 소량의 데이터가 주어진 환경에서도 양질의 요약문을 생성할 수 있는 문서 요약 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 한국어 사전학습 언어 모델인 KoBERT의 임베딩 행렬을 트랜스포머 모델에 적용하는 방식으로 문서 요약을 수행하며, 제안 방법론의 우수성은 Dacon 한국어 문서 생성 요약 데이터셋에 대한 실험을 통해 ROUGE 지표를 기준으로 평가하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.719-724
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• 2007

본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. in. out, stay, left, right, forward, backward와 관련된 11가지 행동을 추출하여 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 보여줌으로써 더 자세히 행동추적을 할 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제33권4호
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• pp.569-577
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• 2009

Mobile information retrieval is an evolving branch of information retrieval that is centered on mobile and ubiquitous environments. In general, mobile devices are characterized by lightweight, low power, small memory, small display, limited input/output, low bandwidth, and so on. Some of these characteristics make it impossible to apply general information retrieval to mobile environments without any modification. In order to relieve this problem, we design and implement an information retrieval system for mobile devices like wireless phones, PDA and handheld devices. We use document summarization techniques to alleviate the limitation of small display and user profiles to retrieve the most proper documents for each individual user for personalized search. Futhermore we use meta-search to lighten some burdens visiting several portal sites. In this paper, we have implemented and demonstrated the proposed mobile information retrieval system on the domain of travel and received good evaluation from users subjectively.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.295-298
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• 2011

스마트폰과 같은 소형 이동단말기의 보급이 확산됨에 따라서 이동단말을 통한 웹 접속이 크게 증가하고 있다. 따라서 작은 화면에 웹문서의 내용을 표현하기 위해 문서요약이 필요하다. 형태소 치환에 의한 문서요약 방법은, 문장해석에서 의미변화와 단축처리에서 일부 단락에 치우치는 문제가 발생한다. 본 논문에서는, 의미변화의 문제는 의미변화율이 낮은 순서에 따라 요약 규칙을 분류하고 이 순위에 따른 요약 알고리즘을 제안하였다. 치우치는 문제는 요약처리가 문서전체에 똑같이 적용되는 새로운 기준을 정의해 요약 알고리즘에 도입하였다. 제안방법의 유효성은 20명의 피실험자로 실험한 결과에 의해 입증되었다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.143-146
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• 2006

Music is now digitally produced and distributed via internet and we face a huge amount of music day by day. A music summarization technology has been studied in order to help people concentrate on the most impressive section of the song andone can skim a song as listening the climax(chorus, refrain) only. Recent studies try to find the climax section using various methods such as finding diagonal line segment or kernel based segmentation. All these methods fail to capture the inherent structure of music due to polyphonic and noisy nature of music. In this paper, after applying moving average filter to time domain of MFCC/chroma feature, we achieved a remarkable result to capture the music structure.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제4권2호
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• pp.33-45
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• 1998

Database summarization is the procedure to obtain generalized and representative descriptions expressing the content of a large amount of database at a glance. We present a top-down summary refinement procedure to discover database summaries. The procedure exploits attribute concept hierarchies that represent ISA relationships among domain concepts. It begins with the most generalized summary and proceeds to find more specialized ones by stepwise refinements. This top-down paradigm reveals at least two important advantages compared to the previous bottom-up methods. Firstly, it provides a natural way of reflecting the user's own discovery preference interactively. Secondly, it does not produce too large intermediate result that makes it hard for the bottom-up approach to be applied in practical environment. The proposed procedure can also be easily extended for distributed databases. Information content measure of a database summary is derived in order to identify more informative summaries among the discovered results.