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[국내논문] 사진 콘텐츠 분류를 위한 태그 클러스터링 기법 및 태그 추천
A Tag Clustering and Recommendation Method for Photo Categorization 원문보기

인터넷정보학회논문지 = Journal of Korean Society for Internet Information, v.14 no.2, 2013년, pp.1 - 13  

원지현 (Dept. of Multimedia Science, Sookmyung Women's University) ,  이종우 (Dept. of Multimedia Science, Sookmyung Women's University) ,  박희민 (Dept. of Computer Software Engineering, Sangmyung University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent advance and popularization of smart devices and web application services based on cloud computing have made end-users to directly produce and, at the same time, consume the image contents. This leads to demands of unified contents management services. Thus, this paper proposestag clustering m...

주제어

#태그 분류   #태그 추천   #클러스터링   #사진 콘텐츠   #사진 관리  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스마트 기기에는 무엇들이 있는가? 스마트 미디어 환경에 따라 스마트 폰, 태블릿, 스마트 TV 등 스마트 기기가 대중적으로 보급됨에 따라 개인 사진이 다수의 기기와 저장장치에 분산되어 있으므로 사진 콘텐츠 모음의 파편화, 중복성이 발생하여 효율적인 검색, 열람이 어려워지게 되었다. 사람들은 매일의 일상을 기록해 두고 싶어 하며 쉽게 찾아서 꺼내보거나 인화 혹은 인터넷 상 업로드를 원하기 때문에 산재해있는 사진 콘텐츠를 통합하여 관리할 수 있도록 하는 통합 관리 서비스에 대한 요구사항이 증가하였다.
본 논문에서 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 어떤 방법을 제안하였는가? 개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다.
GeoLife의 기대효과는 무엇인가? 먼저 메타데이터 중 위치 데이터의 연관성을 이용하여 콘텐츠를 추천하는 시스템의 예로 GeoLife [1]가 있다. 이 연구는 GPS (Global Positioning System) 정보를 이용하여 여행자의 위치 패턴을 저장하고 여러 사람의 위치 패턴을 분석하여 연관성을 찾아내 다른 여행자에게 여행 코스를 추천해준다. 사용자의 GPS 로그로 사용자의 궤적을 저장하고 위치와 사용자 그래프, 각 사용자간의 관계 그래프, 위치와 위치간의 그래프를 통해 추천 여행코스를 추론하게 된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. Yu Zheng, Longhao Wang, Ruochi Zhang, Xing Xie and Wei-Ying Ma, "GeoLife: Managing and Understanding Your Past Life over Maps", Mobile Data Management, pp. 211-212, 2008. 

  2. Song, Tae Houn, Jeong, Soon Mook, Kim, Hyung Min, Kwon, Key Ho, Jeon, Jae Wook, "Direct Share: Photo Management System Based on Round-robin Concept-driven User Preference Feedback", KSII, the Korean Society for Internet Information, pp. 1346-1367, 2011. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Picasa Web Album [Online]. Available: https://picasaweb.google.com/ 

  4. Flickr [Online]. Available: http://www.flickr.com/ 

  5. Till Quack , Bastian Leibe , Luc Van Gool, "World-scale Mining of Objects and Events from. Community Photo Collections", Proceedings 7th ACM international conference on image and video retrieval - CIVR '08, pp. 47-56, 2008. 

  6. Hong M. Chen, Ming H. Chang, Ping C. Chang, Ming C. Tien, Winston H. Hsu, Ja L. Wu, "SheepDog - Group and Tag Recommendation for Flickr Photos by Automatic Search-based Learning", In MM '08: Proceeding of the 16th ACM international conference on Multimedia, pp. 737-740, 2008 

  7. Mianwei Zhou, Shenghua Bao, Xian Wu and Yong Yu, "An Unsupervised Model for Exploring Hierarchical Semantics from Social Annotations", ISWC'07/ASWC'07, pp. 680-693, 2007. 

  8. Grigory Begelman et. Al, "Automated Tag Clustering: Improving search and exploration in the tag space", In Proc. of the Collaborative Web Tagging Workshop at WWW'06, 2006. 

  9. Onur Kucuktunc, Sare G. Sevil, A. Burak Tosun, Hilal Zitouni, Pinar Duygulu, and Fazli Can, "Tag Suggestr: Automatic Photo Tag Expansion Using Visual Information for Photo Sharing Websites", SEMANTIC MULTIMEDIA, pp. 61-73, 2008. 

  10. Hyunwoo Kim, Kangpyo Lee, Hyung-Joo Kim, "Tag Recommendation Algorithms in Tagging System", Journal of KIISE: Computing Practices and Letters, Vol. 16, No. 9, pp. 927-935, 2010. 

  11. WordNet::Similarity [Online]. Available:http://marimba.d.umn.edu/cgi-bin/similarity/similarity.cgi 

  12. Siddharth Patwardhan, Satanjeev Banerjee, Ted Pedersen, "Using Measures of Semantic Relatedness for Word Sense Disambiguation", Springer, Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, pp 241-257, 2003. 

  13. Christiane Fellbaum, "WordNet", Springer, Theory and Applications of Ontology: Computer Applications, pp 231-243, 2010. 

  14. Genetic algorithm [Online]. Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm. 

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