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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(B)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 267 - 270 (4page)
이용수
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통계기법을 이용한 기계학습 연구가 활발히 진행되면서 시간 정보가 포함된 동적 스트림(stream) 분석에 기계학습 기법을 적용하려는 시도가 주목 받고 있다. 특히 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 특성이 결합된 멀티모달 동영상을 지능적으로 분석하여 스토리 구간을 유추하려는 시도가 다양한 연구자에 의해 진행되어왔다. 그러나 기존 연구는 동일 이미지 반복이라는 사전 지식을 이용하여 이미지 구간을 분리하였으며 각 스토리 구간을 특정 짓는 이미지/텍스트의 분포가 뚜렷하게 구분되는 데이터를 대상으로 연구를 진행했기 때문에, 다양한 동영상 데이터에 적용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이미지 반복 등의 사전 지식을 이용하지 않고 비디오 스트림을 설명할 수 있는 생성 모델(Generative Model)을 구성한 후 구성된 모델이 관찰한 장면(scene)을 만들어 낼 수 있는 가능성(Likelihood)에 기반 하여 주어진 드라마의 스토리 구간을 추정할 수 있는 방법을 소개한다. 제안 방법은 드라마 스트림에 존재하는 스토리 구간의 은닉구조(Latent Structure)를 가정한 후 해당 구간의 이미지 및 텍스트 분포를 추정하는 방법으로 첫째, 기존 방법과 달리 스토리 구간 분포를 가정하지 않고도 여러 개의 스토리 구간을 구분할 수 있으며, 둘째, 분석 대상 드라마 스트림이 온라인으로 입력되는 상황을 처리할 수 있고, 셋째, 분석 대상 데이터에 대한 사전 지식이 필요하지 않다는 장점이 있다. 본 논문에서는 특히 각 스토리 구간의 은닉 구조 설명 모수 비교가 어렵다는 난점 해결을 위해 스토리 구간의 은닉 구조가 주어졌을 때 데이터를 설명할 수 있는 가능성을 계산하는 방법을 이용하여 스토리 구간을 추정하는 방법을 제안한다. 토픽이 스팬(span)하는 공간이 스토리를 설명한다는 가정 하에 새로운 데이터를 설명하는 스토리 공간이 기존의 공간과 같지 않으면 스토리가 변화했다고 가정하였다. 본 논문에서는 드라마 동영상에 제안 방법을 적용하여 획득된 추정 결과를 인간 실험자의 스토리 구분 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 실험적으로 제시하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 스토리 변환시점 추정
3. 스토리 지속구간 추정 방법 및 결과
4. 결론 및 토의
감사의 글
참고문헌
참고문헌 (0)
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