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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김명관 (을지대학교) 신영석 (한양대학교) 김영래 (건국대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제11권 제9호
발행연도
2008.9
수록면
1,195 - 1,203 (9page)

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한글 문서에서 의성어는 자연적 혹은 인공적 소리를 인간의 언어로 표현하는 것으로서, 대상과 가장 가깝게 느껴지는 의성어 단어로 표현할 수 있으며 또한 음향 도서관구축 등 멀티미디어 데이터를 분류하는 기준으로 활용할 수 있다. 이 연구에서 우리는 말뭉치에서 의성어들의 출현빈도를 구하고, 실험에서 사용할 의성어 100개를 선별하였다. 의성어의 관계를 분류하기 위하여 유사도 및 거리 매트릭스의 특징을 추출하고, 이후에 주성분 분석 방법(PCA)을 사용하여 의성어 특성의 차원을 낮추었으며 의성어들의 관계를 벡터 공간에 표현하였다. 비계층적 클러스터링 방법 들을 비교하여 k-means 알고리즘을 사용하였다. 결과로 의성어를 분류하였고 분류 결과를 통해 의성어들의 특성을 반영할 수 있었다.
#Sound Library(음향도서관) #K-means Clustering Algorithm(K-평균 클러스터링) #Onomatopoeia(의성어) #Principal Component Analysis(PCA)(주성분 분석)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 환경 구성 및 시스템 구조
3. 실험에 사용된 알고리즘
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - S. Sundaram / 2006 / Vector-based representation and clustering of audio using onomatopoeia words / In Proc. of AAAI 2006 Fall Symposia google schola 2. [인터넷자원] - V.Rice / / Audio and video retrieval based on audio content google schola 3. [단행본] - S. Sundaram / 2007 / Analysis of Audio Clustering using Word Description / Hawaii Convention Center Honolulu : 230 ~ 237 google schola 4. [학술대회논문] - 신형주 / 2000 / 대용량 문서분류에서의 비선형 주성분 분석을 이용한 특징 추출 / 한국정보과학회 학술발표회 : 146 ~ 148 dbpia 5. [학술대회논문] - 신중호 / 1999 / 단어의 유사성 척도와 클러스터링 알고리즘 / 제2회 디지털도서관컨퍼런스 : 78 ~ 81 google schola

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