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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.
Abstract
Generally, a user uses briefly summarized video data and text information to search video contents. To provide fast and accurate search tool for video contents in the process of searching video contents, this study proposes a method to search video clips which was partitioned from video contents. To manage and control video contents and metadata, the proposed method creates structural information based on XML on a video and metadata, and saves the information into XML database. With the saved information, when a user try to search video contents, the results of user's query to retrieve video contents would be provided through creating Xpath which has class structure information. Based on the proposed method, an information retrieval system for video clips was designed and implemented.
초록
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 동영상 검색 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 동영상의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포, 중복 동영상의 비중, 광고 동영상의 비중 및 특징, 검색 결과의 화질 등을 조사하고, 동영상의 적합도, 신뢰도, 최신성을 비교, 평가였다. 또한, 동영상의 적합도, 신뢰도에 영향을 미치는 요소들을 조사하였다. 마지막으로 동영상들 중 오류 동영상의 유형 및 특징도 조사하였다. 연구 결과, 구글이 네이버보다 동영상의 적합도가 높고, 네이버가 구글보다 동영상의 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 동영상의 화질은 구글이 네이버보다 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 중복되는 동영상의 비중이 높은 편이었으며, 광고 동영상은 네이버에서 구글보다 더 많이 노출되었다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 동영상 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study aims to analyze and evaluate video search services of major search portals, Naver and Google Korea. In particular, this study analyzed characteristics such as collection distribution, yearly distribution, the ratio of redundant search results, the ratio of advertising, and the quality of videos. This study also evaluated relevance, credibility, and currency of video search results, and investigated the factors that influence relevance and credibility. Finally, types and characteristics of error results were analyzed. The results of this study show that the relevance of Google’s video search results is higher than those of Naver, whereas currency of Naver’s search results is somewhat higher than those of Google. Google has more high resolution videos than Naver, and Naver has more advertising than Google. Both Google and Naver return many redundant videos in the search results. The results of this study can be implemented to the portal’s effective development of video search services.
초록
본 연구는 무형문화유산 기록물의 효과적인 관리, 검색, 활용을 위하여 FRBR 모형을 기반으로 한 메타데이터 요소들을 개발하였다. 무형문화유산은 추상적인 개념에서부터 이를 구현한 물리적 자료에 이르기까지 논리적 계층을 가지고 있고, 특정한 무형유산이 영상, 음향 등 여러 매체로 표현되기 때문에 다양한 연관 관계들을 충분히 표현하는 작업이 반드시 필요하다. 따라서 본 연구에서는 FRBR 모형에서 제시하는 제1집단 4계층 구조를 바탕으로 무형문화유산 및 관련 기록물을 저작, 표현형, 구현형, 개별자료의 4개 수준으로 나누어 각 수준에서 필요로 하는 메타데이터 요소를 제안하였다.
Abstract
This study develops metadata elements based on the FRBR model for effectively managing and retrieving intangible cultural heritage records. Since intangible cultural heritage has a logical layer from its abstract concept to a physical record that realizes the concept and it can be expressed in diverse formats such as video and audio, it is necessary to represent such rich relationships. Therefore, this study suggests a set of metadata elements at each of the four levels (work, expression, manifestation, and item) the FRBR Group 1 presents.
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.