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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
기업체의 경우 지식의 창출, 공유, 활용이 조직의 전 부서에서 발생하고 있기 때문에 자료실 정보시스템 또는 지식관리시스템이라는 제한된 공간에서 수동적으로 수집되는 정보, 지식만으로는 이용자의 요구를 제대로 만족시킬 수 없다. 따라서 본 연구에서는 BPM(Business Process Management)이 활성화 되어 있는 은행 환경에서 은행의 일반 업무 및 조사를 지원해 주는 지식, 정보, 문서 등의 암묵적 지식과 형식적 지식을 수집, 공유, 활용할 수 있는 온톨로지 기반 지식 리포지토리 모형을 구현해 보았다. 국내 일반 은행 환경에 맞는 모형을 제안하기 위해서 은행의 지식 관리의 현황, 문제점 및 개선점 등을 네 개의 일반 은행의 각 지식관리자와 자료실 사서 그리고 30명의 은행원들을 대상으로 한 면담과 설문지 조사를 통해서 파악한 후, 이러한 조사 결과를 기초로 하여 모형을 구현하였다.
Abstract
Many Korean financial firms have built knowledge management systems, however, most of the systems have fragmentary ideas or suggestions. This study proposes the model of ontology-based knowledge repository through which one could integrate knowledge for business use in the BPM environments. The knowledge includes implicit and explicit knowledge, library materials, documents, and information for experts as well. In order to get basic ideas for this model, case studies utilized interviews and surveys were conducted targeting at four Korean banks' knowledge managers, librarians and thirty staffs.
초록
본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.
Abstract
This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users’ cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.
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
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정 결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상 초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다 더 높게 나타나 영상 초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
Abstract
This study is designed to assess whether storyboard surrogates are useful enough to be utilized for indexing sources as well as for metadata elements using 12 sample videos and 14 participants. Study shows that first, the match rates of index terms and summaries are significantly different according to video types, which means storyboard surrogates are especially useful for the type of videos of conveying their meanings mainly through images. Second, participants could assign subject keywords and summaries to digital video, sacrificing a little loss of full video clips' match rates. Moreover, the match rate of index terms (0.45) is higher than that of summaries (0.40). This means storyboard surrogates could be more useful for indexing videos rather than summarizing them. The study suggests that 1)storyboard surrogates can be used as sources for indexing and abstracting digital videos; 2) using storyboard surrogates along with other metadata elements (e.g., text-based abstracts) can be more useful for users' relevance judgement; and 3)storyboard surrogates can be utilized as match sources of image-based queries. Finally, in order to improve storyboard surrogates quality, this study proposes future studies: constructing key frame extraction algorithms and designing key frame arrangement models.
초록
본 연구에서는 비디오의 의미를 잘 표현하고 있는 키프레임들을 추출하는 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 구체적으로 영상 초록의 키프레임 선정을 위한 이론 체계를 수립하기 위해서 선행 연구와 이용자들의 키프레임 인식 패턴을 조사하여 분석해 보았다. 그런 다음 이러한 이론 체계를 기초로 하여 하이브리드 방식으로 비디오에서 키프레임을 추출하는 알고리즘을 설계한 후 실험을 통해서 그 효율성을 평가해 보았다. 끝으로 이러한 실험 결과를 디지털 도서관과 인터넷 환경의 비디오 검색과 브라우징에 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.
Abstract
The purposes of the study are to design a key-frame extraction algorithm for constructing the virtual storyboard surrogates and to evaluate the efficiency of the proposed algorithm. To do this, first, the theoretical framework was built by conducting two tasks. One is to investigate the previous studies on relevance and image recognition and classification. Second is to conduct an experiment in order to identify their frames recognition pattern of 20 participants. As a result, the key-frame extraction algorithm was constructed. Then the efficiency of proposed algorithm(hybrid method) was evaluated by conducting an experiment using 42 participants. In the experiment, the proposed algorithm was compared to the random method where key-frames were extracted simply at an interval of few seconds(or minutes) in terms of accuracy in summarizing or indexing a video. Finally, ways to utilize the proposed algorithm in digital libraries and Internet environment were suggested.