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권진만(JinMan Kwon),정명범(MyungBum Chung),성보경(BoKyung Sung),김정수(JungSoo Kim),고일주(IlJu Ko) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
The purpose of this paper is to propose a powerful alternative in designing knowledge portals using Topic Maps(TM). All information is processing for one topic, about each topics define to association and composite flow of information, and all topics about add occurrence to use in the OpenAPI. Also represent to UI of graphic for intuitional representation, and using JavaScript for Cross-Browsing, so that not using XTM of a standard Topic Maps(TM) and using JSON for a simple represent to data. The results made for intuitional process UI and extensive limits to display for new information before until now musician search system. In future positive to musician search for music. 본 논문의 목적은 기존의 단순한 표현 방법을 가지고 있는 뮤지션 정보검색 시스템에서 지식을 표현하는 방법 중 토픽맵을 사용하여, 모든 정보를 하나의 토픽으로 처리하였고, 각각의 토픽들에 대해서 연관관계를 정의하여 정보와 정보를 연결 할 수 있는 흐름을 구성하였다. 그리고 모든 토픽들에 대해서 OpenAPI를 이용하여 추가적인 어커런스 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 직관적인 표현을 위해 텍스트가 아닌 그래픽적인 미로 표현했으며, 크로스 브라우징을 위해 순수 JavaScript를 이용하였다. 그로 인해 토픽맵 표현법인 XTM을 사용하지 않고 보다 간편하게 데이터를 표현 할 수 있는 JSON을 사용하였다. 구축결과 기존 뮤지션 검색시스템에서보다 한 화면에 다양하고 새로운 정보(관련된 뮤지션)를 얻을 수 있는 범위도 넓어졌고 직관적으로 처리할 수 있는 UI도 만들 수 있었다. 추후 음악에 대한 데이터를 강화하여 음악으로 뮤지션을 검색할 수 있는 방안도 가능할 것이다.
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김정수(Jungsoo Kim),정명범(MyungBum Chung),성보경(BoKyung Sung),권진만(JinMan Kwon),구광효(KwangHyo Koo),고일주(Ilju Ko) 한국HCI학회 2009 한국HCI학회 학술대회 Vol.2009 No.2
This paper proposed the content-based method of classifying filthy Phornographic video, which causes a big problem of modern society as the reverse function of internet. Audio data was used to extract the features from Phornographic video. There are frequency spectrum, autocorrelation, and MFCC as the feature of audio used in this paper. The sound that could be filthy contents was extracted, and the Phornographic was classified by measuring how much percentage of relevant sound was corresponding with the whole audio of video. For the experiment on the proposed method, The efficiency of classifying Phornographic was measured on each feature, and the measured result and comparison with using multi features were performed. I can obtain the better result than when only one feature of audio was extracted, and used. 본 논문에서는 인터넷의 역기능으로 현대 사회에 큰 문제를 야기 시키는 음란성 유해 동영상을 내용기반으로 판별하기 위한 방법을 제안하였다. 유해 동영상에서 오디오 데이터를 이용하여 특징을 추출하였다. 사용된 오디오 특징은 주파수 스펙트럼, 자기상관, MFCC이다. 음란성의 내용이 될 수 있는 소리의 특징을 추출하였고 동영상 전체 오디오에서 해당 소리의 특징과 일치하는지를 측정하여 유해성을 판별하였다. 제안한 방법의 실험은 각 특징마다 유해 판별 측정 결과와 다중 특징을 이용한 측정 결과를 비교 수행하였다. 하나의 오디오 특징만을 추출하여 사용하였을 때 보다 다중 특징의 사용이 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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