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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
의료기술과 생활환경의 발달로 인해 급속하게 노령화 사회가 진행되면서 노년의 삶에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 32명의 노령이용자와의 심층면접을 통하여 정보요구와 이용행태를 파악하고 정보 접근 경로 및 온라인 커뮤니케이션 방식에 대하여 알아보고자 하였다. 면담내용 분석 결과 노령이용자들이 주로 정보를 찾고자 하는 주제들은 건강과 뉴스, 여가 및 취미 생활로 조사되었고, 주로 이용하는 매체는 TV, 라디오, 인터넷, 가족 및 친지, 그리고 신문 등이었으며, 온라인 커뮤니티, 블로그, 소셜 네트워크 사이트와 같은 소셜 컴퓨팅 서비스는 현재 노령이용자층의 이용률은 낮지만 가족 및 사회 구성원과의 접촉 및 커뮤니케이션 기회를 확대함으로써 삶에 대한 만족감과 정신적 행복감을 증가시킬 수 있는 효과가 있을 것으로 인지하고 있는 것으로 파악되었다.
Abstract
The population aging occurs rapidly due to the advancement of the medical technology and living conditions and this led increased interests in how the elderly manages their lives. This study attempted to understand the information needs and behavior of the elderly users as well as to find about their information access and online communications. Based on the analysis of the interviews with thirty-two elderly users, they mainly looked for information on the topics such as health, news, leisure, and hobby. In addition, they primarily used television, radio, Internet, family members, relatives, and newspaper to obtain information. Their current use of social computing services including online communities, blogs, social network sites were low. However, the elderly users were aware of the social computing services’ effectiveness in increasing the satisfaction and happiness of their lives by expanding the opportunities for them to communicate with family members and other social members.
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.