온라인 활동 데이터를 활용한 영상 콘텐츠의 하이라이트와 검색 인덱스 추출 기법에 대한 연구

하세용; 김동환; 이준환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하세용 (University of Toronto) 김동환 (서울대학교) 이준환 (서울대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제19권 제8호

발행연도: 2016.8

수록면: 1,564 - 1,573 (10page)

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With the spread of social media and mobile devices, people spend more time on online than ever before. As more people participate in various online activities, much research has been conducted on how to make use of the time effectively and productively. In this paper, we propose two methods which can be used to extract highlights and make searchable media indexes using online social data. For highlight extraction, we collected the comments from the online baseball broadcasting website. We adopted peak-finding algorithm to analyze the frequency of comments uploaded on the comments section of the website. For each indexes, we collected postings from soap opera forums provided by a popular web service called DCInside. We extracted all the instances when a character’s name is mentioned in postings users upload after watching TV, which can be used to create indexes when the character appears on screen for the given episode of the soap opera The evaluation results shows the possibility of the crowdsourcing-based media interaction for both highlight extraction and index building.

#Social Computing #Digital Media Interaction #Highlight #Media Indexing

참고문헌 (17)

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[인터넷자원] - / / NIELSEN: State of the Media: The Social Media Report Q3 2011

[학술지(정기간행물)] - J. Howe / 2006 / The Rise of Crowdsourcing / Wired Magazine 14 (6) : 1 ~ 4

[학술대회논문] - L.V. Ahn / 2009 / Human Computation / Proceeding of Design Automation Conference : 418 ~ 419

[학술대회논문] - M.S. Bernstein / 2010 / Soylent: A Word Processor with a Crowd Inside / Proceedings of the 23nd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology : 313 ~ 322

[학술대회논문] - A. Tang / 2012 / #EpicPlay: Crowdsourcing Sports Video Highlights / Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems : 1569 ~ 1572

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