Subtitle Automatic Extraction System for Short-form Contents

Junyoung Jo; Jangwon Gim; Byung-Won On; Dongwon Jeong

doi:10.14801/jkiit.2021.19.6.29

Subtitle Automatic Extraction System for Short-form Contents

Recommendations

Search

Questions

숏폼 콘텐츠 자막 자동 추출 시스템

Type: Academic journal

Author: Junyoung Jo (군산대학교) Jangwon Gim (군산대학교) Byung-Won On (군산대학교) Dongwon Jeong (군산대학교)

Journal: Korean Institute of Information Technology The Journal of Korean Institute of Information Technology Vol.19 No.6 KCI Accredited Journals

Published: 2021.6

Pages: 29 - 37 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.6.29

Usage

📌

Topic

📖

Background

🔬

Method

🏆

Result

Subtitle Automatic Extraction System for Short-form Contents

Abstract· Keywords

Report Errors

Recently, short-form content, which means short and intense content, is rapidly increasing in YouTube and mobile platform environments. Short-form contents use special subtitles and general subtitles composed of a combination of images (objects, people) and Hangul letters to deliver key content to viewers in a short time and give high satisfaction compared to time investment. Therefore, a particular subtitle extraction method is needed in short-form contents. In this paper, we propose an automatic identification system for subtitles appearing in short-form content. Through the algorithm for identifying the shape of the subtitles of the proposed system, the subtitle extraction accuracy (95%) included in the short-form contents was shown to be excellent. Therefore, it is expected that the proposed system can apply to the user recommendation system and content curation service for short-form content in the future.

#shortform content #caption extraction #optical character recognition #neural network

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 동향
Ⅲ. 제안 시스템
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

References (16)

Add References

A. Kim / 2020 / A Study of the way of choosing a emoticon on Mobile Instant Messenger / Proceedings of Korea HCI Conferences :435~439

배소연 / 2020 / SNS <고독방>의 커뮤니케이션 양상 연구: 익명성이 보장된 공간에서 이미지로 대화하기 / 교과교육학연구 24(3):296~308

H. Kim / 2020 / A study on short-form trend / Excellence Marketing for Customer 54(7):60~69

전병태 / 2010 / 원 영상 복원을 위한 TV 자막 특성 분석에 관한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(4):177~182

H, Lim / 2018 / 90's are coming / Whalebooks :285~298

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

조준영

Affiliation 군산대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 5%

Articles 7 Usage 1,567

김장원

Affiliation 군산대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 0.5% Engineering > Computer Science

Articles 79 Usage 11,033

온병원

Affiliation 군산대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 0.1% Engineering > Computer Science

Articles 85 Usage 25,569

정동원

Affiliation 군산대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 0.1% Engineering > Computer Science

Articles 167 Usage 21,006

Frequently Viewed Together

Impact of social networks on the social network game property characteristics : in the Mobile Game

Jeon , Joon-Hyun The Journal of Culture Contents 2014 .12

Form Esthetics Seen in Jowoon’s Sijo

Lee , Jee-yeub , Yoo Literary Criticism 2014 .03

Factors Affecting the Characteristics of SNS on User Satisfaction and Intention

Byung Gon Kim Journal of Information Technology Applications & Management 2012 .12

CLES-BERT: Contrastive Learning-based BERT Model for Automated Essay Scoring

Daegon Yu , Yongyeon Kim , Sangwoo Han and others 1 The Journal of Korean Institute of Information Technology 2023 .04

University Reputation Evaluation based on AR-KNU+ Sentiment Dictionary using BERT

Juhyeon Jeong , Jangwon Gim , Byung-Won On and others 1 The Journal of Korean Institute of Information Technology 2022 .01

Comments(0)

Write first comments.

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (16)

Recommendations

Related Authors

Frequently Viewed Together

Recently viewed articles

Comments(0)