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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이바도 (서울대학교) 석호식 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
434 - 438 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

드라마 동영상의 스토리 분석을 위한 계층적 은닉변수 모델
이바도 ,  석호식 ,  장병탁 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2012.05 학술저널

2011

드라마 동영상의 스토리 분석을 위한 계층적 은닉변수 모델
이바도 ,  석호식 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.11 학술대회자료

초록· 키워드

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통계기법을 이용한 기계학습 연구가 활발히 진행되면서 시간 정보가 포함된 동적 스트림(stream) 분석에 기계학습 기법을 적용하려는 시도가 주목 받고 있다. 그러나 기존 연구는 동일 이미지 반복이라는 사전 지식을 이용하여 이미지 구간을 분리하였으며 각 스토리 구간을 특정짓는 이미지/텍스트의 분포가 뚜렷하게 구분되는 데이터를 대상으로 하였기에, 다양한 동영상 데이터에 적용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이미지 반복 등의 사전 지식을 이용하지 않고 비디오 스트림을 설명할 수 있는 생성모델(Generative Model)을 구성한 후 구성된 모델이 관찰한 장면(frame)을 만들어 낼 수 있는 가능성(Likelihood)에 기반 하여 주어진 드라마의 스토리 구간을 추정할 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 각 스토리 구간의 은닉 구조 설명 모수 비교가 어렵다는 난점 해결을 위해 스토리 구간의 은닉 구조가 주어졌을 때 새로운 데이터의 설명 가능성을 계산하는 방법을 활용한다는 특징이 있다. 우리는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 방법론을 이용하여 스토리 구간 모델을 생성하였으며, 드라마 동영상에 제안 방법을 적용하여 추정한 결과를 인간 실험자의 스토리 구분 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 실험적으로 제시하였다.
#스토리 분절화 #LDA(Latent Dirichlet Allocation) #생성모델 #Story Segmentation #LDA(Latent DirichletAllocation) #Generative Model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 스토리 변환시점 추정
3. 스토리 지속구간 추정 방법 및 결과
4. 결론 및 토의
참고문헌

참고문헌 (0)

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