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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
스피치 요약을 생성하는데 있어서 두 가지 중요한 측면은 스피치에서 핵심 내용을 추출하는 것과 추출한 내용을 효과적으로 표현하는 것이다. 본 연구는 강의 자료의 스피치 요약의 자동 생성을 위해서 스피치 자막이 없는 경우에도 적용할 수 있는 스피치의 음향학적 자질 즉, 스피치의 속도, 피치(소리의 높낮이) 및 강도(소리의 세기)의 세 가지 요인을 이용하여 스피치 요약을 생성할 수 있는지 분석하고, 이 중 가장 효율적으로 이용할 수 있는 요인이 무엇인지 조사하였다. 조사 결과, 강도(최대값 dB과 최소값 dB간의 차이)가 가장 효율적인 요인으로 확인되었다. 이러한 강도를 이용한 방식의 효율성과 특성을 조사하기 위해서 이 방식과 본문 키워드 방식간의 차이를 요약문의 품질 측면에서 분석하고, 이 두 방식에 의해서 각 세그먼트(문장)에 할당된 가중치간의 관계를 분석해 보았다. 그런 다음 추출된 스피치의 핵심 세그먼트를 오디오 또는 텍스트 형태로 표현했을 때 어떤 특성이 있는지 이용자 관점에서 분석해 봄으로써 음향학적 특성을 이용한 스피치 요약을 효율적으로 추출하여 표현하는 방안을 제안하였다.
Abstract
Two fundamental aspects of speech summary generation are the extraction of key speech content and the style of presentation of the extracted speech synopses. We first investigated whether acoustic features (speaking rate, pitch pattern, and intensity) are equally important and, if not, which one can be effectively modeled to compute the significance of segments for lecture summarization. As a result, we found that the intensity (that is, difference between max DB and min DB) is the most efficient factor for speech summarization. We evaluated the intensity-based method of using the difference between max-DB and min-DB by comparing it to the keyword-based method in terms of which method produces better speech summaries and of how similar weight values assigned to segments by two methods are. Then, we investigated the way to present speech summaries to the viewers. As such, for speech summarization, we suggested how to extract key segments from a speech video efficiently using acoustic features and then present the extracted segments to the viewers.
초록
온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론 규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고, 이 시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두 가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균 4.53, 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.
Abstract
Ontologies are formal theories that are suitable for implementing the semantic web, which is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, integration, and reuse of web resources. Ontologies provide a way of sharing and reusing knowledge among people and heterogeneous applications systems. The role of ontologies is that of making explicit specified conceptualizations. In this context, domain and generic ontologies can be shared, reused, and integrated in the analysis and design stage of information and knowledge systems. This study aims to design an ontology for international organizations, and build an Internet web retrieval system based on the proposed ontology, and finally conduct an experiment to compare the system performance of the proposed system with that of Internet search engines focusing relevance and searching time. This study found that average relevance of ontology- based searching and Internet search engines are 4.53 and 2.51, and average searching time of ontology-based searching and Internet search engines are 1.96 minutes and 4.74 minutes.