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저자정보
최성호 (서울대학교) 온경운 (Kakao Brain) 허유정 (서울대학교) 장유원 (서울대학교) 서아정 (서울대학교) 이승찬 (서울대학교) 이민수 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.1.7

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

다수준 등장인물 주의집중을 통한 비디오 스토리 이해 기법
최성호 ,  온경운 ,  허유정 외 4명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료
DramaQA: 계층적 질의응답과 함께하는 등장인물 중심 비디오 스토리 이해
최성호 ,  온경운 ,  허유정 외 5명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2021.01 학술저널

2019

DramaQA: 다수준 질의응답을 통한 인간 수준의 비디오 스토리 이해 평가
최성호 ,  온경운 ,  허유정 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 비디오 스토리의 포괄적 이해를 위한 새로운 비디오 질의응답 데이터셋 DramaQA를 제안한다. DramaQA 데이터셋은 1) 인간지능의 인지 발달 단계에 기초한 인공지능 시스템에 대한 평가 지표로서의 계층적 질의응답 데이터셋과 2) 스토리의 지역적 일관성을 모델링하기 위한 등장인물 중심의 비디오 주석을 제공하는 것을 목표로 한다. DramaQA 데이터셋은 TV 드라마 “또 오해영”을 이용하여 제작되었으며, 23,928개의 다양한 길이의 비디오로부터 각각 4개의 난이도 중 하나에 포함되는 17,983개의 질의응답 쌍을 포함한다. 데이터셋은 등장인물 중심 시각적 주석이 되어있는 217,308장의 이미지들과 상호참조가 해결된 스크립트를 제공한다. 또한, 우리는 비디오 질의응답에 대한 등장인물중심의 표현을 효과적으로 학습하기 위한 Dual Matching Multistream 모델을 제안하고 DramaQA 데이터셋에 적용하여 등장인물 중심의 비디오 스토리 이해 방법을 제시한다.
#비디오 질의응답 #비디오 스토리 이해 #질의응답 평가지표 #등장인물 중심 비디오 주석 #video question and answering #video story understanding #evaluation metric for QA #character-centered video annotation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. DramaQA 데이터셋
3. Dual Matching Multistream 모델
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Szilas, N., Interactive Drama on Computer: Beyond Linear Narrative, Proc. of the AAAI fall symposium on narrative intelligence, pp. 150-156, 1999. google schola Winston, P.H., The Strong Story Hypothesis and the Directed Perception Hypothesis, 2011 AAAI Fall Symposium Series, 2011. google schola Tapaswi, M., Zhu, Y., Stiefelhagen, R., Torralba, A., Urtasun, R., Fidler, S., MovieQA: Understanding Stories in Movies through Question-Answering, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. google schola Kim, K.M., Heo, M.O., Choi, S.H., Zhang, B.T., Deepstory: Video Story QA by Deep Embedded Memory Networks, IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 2016-2022, 2017. google schola Lei, J., Yu, L., Bansal, M., Berg, T.L., TVQA: Localized, Compositional Video Question Answering, EMNLP, 2018. google schola

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