- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 심미적 인상을 이미지 검색의 고수준 자질로 이용하였다. ‘심미적’이라는 용어는 심리학, 예술, 문학 등에서 연구되어 왔다. 이 용어는 시각적 지각과 감정의 무의식적이고 즉각적인 측면을 의미한다. 심미적 인상과 관련된 문헌 연구를 통해 4 가지 종류의 심미적 인상을 조작적으로 정의하였다: 강한 인상, 부드러운 인상, 중후한 인상, 세련된 인상. 66개의 회화 이미지 파일을 1,000개의 회화 이미지 중에서 무작위로 추출하였으며 시지각 색상 모형을 이용하여 이 이미지 파일들로부터 저수준 색상 자질을 추출하였다. 이미지의 고수준 자질인 4가지 종류의 심미적 인상은 4명의 평가자가 리커트 7점 척도로 평가한 것을 평균내었다. 검색 실험에서 2명의 피험자는 심미적 인상이나 주제어에 대한 예제 이미지 질의를 이용해서 이미지 검색을 수행하였다. 피험자들은 심미적 인상 기반 이미지 검색 시스템에 대해서 보통 정도의 수준으로 만족했다. 그리고 색상 자질과 심미적 인상 자질을 모두 이용한 이미지 검색의 R-정확률이 색상 자질만을 이용한 이미지 검색의 R-정확률보다 높았다. 그러나 이 연구결과의 일반화를 위해서는 큰 실험 집단을 대상으로 보다 많은 검색 질의를 통한 추후 연구들이 필요할 것으로 생각된다.
Abstract
In this study, aesthetic impressions were used for a high-level feature of image retrieval. The term, “aesthetic" has been studied in psychology, art, and literature. It means unconscious, instantaneous parts of visual perception and emotion. The literatures related to aesthetic impressions were reviewed and four kinds of aesthetic impressions were defined operationally: strong impression, soft impression, courteous impression, and refined impression. 66 image files of paintings were sampled randomly from 1100 paintings and low-level color features were extracted from them by a using perceptual color model(Lai, & Tait, 1998). The high-level features of an image, that is, four kinds of aesthetic impressions of each painting were measured by 4 subjects and averaged. In CBIR, 2 subjects performed image retrievals using example queries. They were asked to retrieve images by using the aesthetic impressions or the keywords. In evaluations, subjects showed that they were satisfied with the aesthetic impression-based image retrieval system on the average. And R-precision of the image retrieval with both color features and aesthetic impressions was higher than that of the image retrieval with color features only. But further studies with larger test collections and query sets should be followed for generalization of the result of this study.
초록
본 연구에서는 기존의 시스템 중심의 방식에서 벗어나 각 이용자 집단에게 효율적이고 만족스러운 내용기반 음악정보검색(Music Information Retrieval: MIR)의 질의인터페이스를 설계하고자 각 집단의 음악정보탐색행위를 연구하였다. 연구대상 집단은 음악분야의 전문 지식 여부에 따라 2개의 전공자 집단(작곡전공, 성악/기악전공)과 2개의 비전문가 집단(아마추어 비전문가, 순수 비전문가)으로 구분하여 모집하였다. 모집방법은 연구대상자 선정과정을 포함한 누증표집(snowball sampling) 기법과 이론적 샘플링(theoretical sampling) 기법을 이용하였고 최종적으로 전공자 집단 7명, 비전문가 집단 7명 모두 14명이 실험에 참가하였다. 탐색실험, think-aloud, 참여관찰, 탐색후 질문지법과 심층 인터뷰를 통해 얻은 자료를 분석 및 통합하여 결과를 도출하였다. 작곡 전공의 전문가 집단은 정확한 음렬로 질의를 입력할 수 있는 인터페이스(건반, 텍스트, 악보 입력)를 선호하였고, 비작곡 전공의 전문가 집단과 비전문가 집단은 허밍 질의 인터페이스를 선호하였다. 각 질의 방법의 입력오류를 최소화시키기 위한연구가 더 필요하다.
Abstract
The purpose of this study is to observe and analyze information searching behaviors of various user groups in different access modes for designing user-centered query interface of content-based Music Information Retrieval System(MIRS). Two expert groups and two non-expert groups were recruited for this research. The data gathering techniques employed in this study were in-depth interviewing, participant observation, searching task experiments, think-aloud protocols, and post-search surveys. Expert users, especially majoring in music theory, preferred to input exact notes one by one using such devices as a keyboard and a musical score. On the other hand, non-expert users preferred to input melodic contours by humming.
초록
정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.
Abstract
Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.