KR102255339B1 - 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치 - Google Patents

인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102255339B1
KR102255339B1 KR1020180042835A KR20180042835A KR102255339B1 KR 102255339 B1 KR102255339 B1 KR 102255339B1 KR 1020180042835 A KR1020180042835 A KR 1020180042835A KR 20180042835 A KR20180042835 A KR 20180042835A KR 102255339 B1 KR102255339 B1 KR 102255339B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
media object
media
information
iom
equation
Prior art date
Application number
KR1020180042835A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190119413A (ko
Inventor
이형극
김종환
이남경
이은준
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020180042835A priority Critical patent/KR102255339B1/ko
Publication of KR20190119413A publication Critical patent/KR20190119413A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102255339B1 publication Critical patent/KR102255339B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/957—Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치가 개시된다. 본 개시의 일 실시 예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법은 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터를 확인하는 과정과, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 결정하는 과정과, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기반으로, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정하는 과정과, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리와, 상기 가중치를 고려하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인하는 과정과, 상기 연관관계정보를 기준으로하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM) 정보를 설정하는 과정을 포함할 수 있다.

Description

인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치{METHOD FOR GENERATING INTERNET OF MEDIA INFORMATION AND APPARATUS FOR THE SAME}
본 개시는 미디어 콘텐츠 정보를 관리하는 기술에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 미디어 콘텐츠에 포함되는 미디어 객체 사이의 연관성을 설정 및 관리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
현존하는 통신 네트워크에서, 실사용자(end-user)는 미디어 콘텐츠 서버로부터 입수가능한 네트워크 기반의 콘텐츠(예로서, 텍스트, 영상, 오디오, 비디오 등)를 요청할 수 있다. 그러나 불리하게, 현존하는 미디어 콘텐츠 서버는 속도가 느릴 수 있으며, 따라서 고-대역폭 멀티미디어 서비스(예컨대, 온라인 비디오 대여(rental))에는 적합하지 않다. 또한, 이러한 고-대역폭 멀티미디어 서비스는 콘텐츠 스트리밍과 저장의 조합을 사용하기 때문에, 제한된 저장 및 프로세싱 성능을 갖는 실사용자 디바이스(예컨대, 휴대폰)는 다수의 고-대역폭 멀티미디어 서비스(예로서, 모바일 음악 및 비디오 다운로드)를 지원할 수 없다. 또한, 현존하는 멀티미디어 저장 솔루션은 실사용자 생성 콘텐츠를 저장하는 백-업 서비스를 제공하지 않는다.
나아가, 최근 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 만물인터넷 (Internet of Everything, IoE), 스몰 인터넷 (Internet of Small Things, IoST) 등의 기술이 널리 연구 및 보급되고 있다. 이러한 기술적인 경향에 맞추어, 미디어 콘텐츠에도 미디어 콘텐츠들 사이의 연결을 통해 사용자 정보와 미디어 콘텐츠의 자체 정보를 이용하여, 다채롭고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM)라는 기술이 제안되고 있다.
인터넷 오브 미디어는 미디어 콘텐츠, 사용자, 데이터 등의 특성과 연관정보를 고려하여 지능적으로 연결되는 객체를 중심으로 미디어를 처리할 수 있다. 특히, 인터넷 오브 미디어는 미디어 콘텐츠를 수집 및 학습하고, 지식베이스 등을 구축하여 자율적으로 미디어 객체 간의 연결을 수행할 수 있는데, 이를 위해서는 미디어 객체들을 정확하고 효율적으로 연결하는 기술이 요구된다.
본 개시의 기술적 과제는 미디어 콘텐츠에 구비되는 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관성을 정확하고, 빠르게 확인할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 양상에 따르면 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법이 제공될 수 있다. 상기 방법은 미디어 콘텐츠 정보를 관리하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터를 확인하는 과정과, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 결정하는 과정과, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기반으로, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정하는 과정과, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리와, 상기 가중치를 고려하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인하는 과정과, 상기 연관관계정보를 기준으로 하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM) 정보를 설정하는 과정을 포함할 수 있다.
본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.
본 개시에 따르면, 인터넷을 기반으로 획득할 수 있는 정보를 이용하여 미디어 콘텐츠사이의 연관성을 정확하게 확인할 수 있는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, 미디어 콘텐츠 사이의 연관성에 기초하여, 미디어 콘텐츠를 능동적으로 연결시킬 수 있으며, 관련된 다른 미디어 콘텐츠 또는 미디어 객체를 검출할 수 있는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법의 순서를 도시하는 흐름도이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법에서 사용되는 미디어 콘텐츠와 미디어 객체를 예시하는 도면이다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법에서 사용되는 미디어 객체에 대한 파라미터를 예시하는 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법에서 사용되는 미디어 객체의 위치를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치를 실행하는 컴퓨팅 시스템을 예시하는 블록도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 개시의 실시 예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 개시에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시 예에서의 제1 구성요소는 다른 실시 예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시 예에서의 제2 구성요소를 다른 실시 예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.
본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예들에 대해서 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법의 순서를 도시하는 흐름도이다.
인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법은 인터넷 오브 미디어 생성 장치에 의해 수행될 수 있다. 예컨대, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 통신 기능을 구비하는 전자장치 또는 서버 장치일 수 있다.
도 1을 참조하면, S101 과정에서, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 제공되는 미디어 콘텐츠로부터 적어도 하나의 미디어 객체를 확인할 수 있으며, 각각의 미디어 객체에 대한 파라미터를 확인할 수 있다.
예컨대, 도 2a에 예시되는 미디어 콘텐츠(200)가 제공될 경우, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 미디어 콘텐츠(200)에 대응되는 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)를 확인할 수 있으며, 각각의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)에 대한 파라미터를 확인할 수 있다.
예를 들어, 미디어 콘텐츠(200)는 텍스트 기반의 메인 뉴스 미디어 객체(202-1)를 포함할 수 있으며, 메인 뉴스 미디어 객체(202-1)와 관련된 연관 뉴스 미디어 객체(202-2, 202-3, 202-4)를 포함할 수 있다.
인터넷 오브 미디어 생성 장치는 이러한 미디어 콘텐츠(200)의 구조에서, 메인 뉴스 미디어 객체(202-1)와 연관 뉴스 미디어 객체(202-2, 202-3, 202-4)를 확인할 수 있으며, 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4) 각각에 대한 파라미터를 확인할 수 있다.
구체적으로, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는, 텍스트를 사용한 자연어 처리를 통해, 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4) 각각에 대해, 뉴스 제목, 뉴스 본문, 뉴스 생성 일시 및 뉴스 작성처 등을 확인할 수 있다. 그리고, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 확인된 정보를 사용하여, 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4) 각각에 대한, 주제어(keyword 또는 topic), 제목(title), 문단 별 주제어(keyword 또는 topic), 생성일(date) 및 작성자(publisher) 등의 파라미터(210)를 확인할 수 있다.
비록 본 개시의일 실시예에서, 미디어 콘텐츠가 텍스트 기반의 콘텐츠임은 예시하였으나, 본 개시가 이를 한정하는 것은 아니다. 미디어 콘텐츠는 이미지 또는 비디오 기반의 미디어 콘텐츠를 포함할 수 있다. 나아가, 비디오 기반의 미디어 콘텐츠의 파라미터는, 콘텐츠의 제목, 콘텐츠의 파일, 콘텐츠의 생성 일시, 콘텐츠의 작성처 등을 포함할 수 있다. 또한, 이미지 기반의 미디어 콘텐츠의 파라미터는, 콘텐츠의 제목, 콘텐츠의 자체 의미, 콘텐츠의 생성 일시, 콘텐츠의 작성처 등을 포함할 수 있다.
나아가, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 이미지 기반의 미디어 콘텐츠에 대해, scene Understanding 기법을 통해 이미지가 가지고 있는 의미를 텍스트로 변환하거나, 비디오 기반의 미디어 콘텐츠에 대해 Scene Understanding 또는 음성 분석을 통해 비디오가 가지고 있는 정보를 텍스트 기반의 미디어로 변환할 수 있다.
특히, 비디오 기반의 미디어 콘텐츠에 대해서는, 비디오의 의미 또는 맥락을 기반으로 Scene Cutting 등의 방법을 이용해 비디오를 씬 단위로 분리하고, 씬 단위에 대하여, 씬 단위가 가지고 있는 정보를 텍스트 기반의 미디어로 변환할 수 있다.
S102 과정에서, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)에 대한 파라미터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)의 가상 위치(310, 도 3참조)를 결정할 수 있다. 즉, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 상기 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)에 대한 파라미터를 이용하여 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)의 가상 공간 상에서의 좌표를 확인할 수 있다.
S102 과정에서, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)의 가상 위치를 기반으로, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정할 수 있다.
구체적으로, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기준으로 하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리를 산출할 수 있다. 미디어 객체 간의 거리를 계산하기 위해서는 각 미디어 객체의 위치 또는 좌표를 정의하여야 하는데, i 번째 미디어 객체의 좌표는 하기의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018036655299-pat00001
수학식 1에서
Figure 112018036655299-pat00002
는 i 번째 미디어 객체의 주제어가 단어의 집합을 나타내며,
Figure 112018036655299-pat00003
는 주제어 단어를 word2vec 방법을 수행한 후에 도출되는 좌표 값을 나타낸다. 즉,
Figure 112018036655299-pat00004
는 i 번째 미디어 객체의 주제어들이 가지고 있는 좌표의 평균값이며 이 값은 미디어 객체의 위치라고 정의할 수가 있다. 단어 임베딩을 통해 무수히 높은 차원의 평면 위에 복잡한 정보가 발생하는데, 추후 매니폴드 학습을 통해 불필요한 차원을 축소하는 Dimension Reduction 처리를 수행할 수 있다.
이렇게 각 미디어 객체의 위치를 정의한 후에 객체 간 거리를 하기의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018036655299-pat00005
미디어 객체 간 거리를 각 미디어 객체의 좌표를 이용해 유클리디안 거리를 구하는 방법으로 획득할 수가 있다. 그리고 임의의 임계값을 정의하여 임계값 보다 짧은 인근 거리에 위치한 미디어 객체를 미리 연결해 놓는다고 가정한다.
그리고, 각 미디어 객체 간 가중치
Figure 112018036655299-pat00006
는 그래프 이론을 이용하여 구할 수가 있는데, 목적에 따라 연결 중심성 (Degree Centrality), 고유벡터 중심성 (Eigenvector Centrality) 및 매개 중심성 (Between Centrality) 등을 이용하여 획득할 수 있으며, 연결 중심성에 의해 미디어 객체의 가중치를 정의할 수가 있다. 미디어 객체의 가중치는 하기의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018036655299-pat00007
수학식 3에서,
Figure 112018036655299-pat00008
는 i 번째 미디어 객체와 연결된 중심성을 계산한 값을 나타내고,
Figure 112018036655299-pat00009
는 계산된 중심성을 임의의 연산을 수행한다는 것을 나타낸다. 일례로 연결 중심성을 계산하려면 각 미디어 객체의 주제어에서 반복되는 단어의 수를 집계하는 것으로 정의할 수가 있다.
Figure 112018036655299-pat00010
는 객체 간 거리가 멀면 값이 작아지고, 중심성 또는 가중치가 커지면 값이 커지는 경향성을 가지기 때문에, 각 미디어 객체의 연관 관계를 대표할 수가 있다. 이를 고려하여, S103 과정에서, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리와, 가중치를 고려하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인할 수 있다.
즉, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 전체 미디어 객체에 대해서 모든
Figure 112018036655299-pat00011
값을 획득한 후에 다음과 같은 매니폴드 학습 과정을 거쳐 객체를 표현하는 데에 있어서 불필요한 또는 부가적인 차원을 줄여주는 Dimension Reduction 처리를 수행할 수 있다.
먼저, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 n개(n은 자연수)의 트레이닝 세트를 선택하여,
Figure 112018036655299-pat00012
가 주어졌을 때, 서로 충분히 가까운 두 미디어 객체 간 (일정
Figure 112018036655299-pat00013
값 이상)에만 엣지를 가지는 이웃 그래프(Neighborhood Graph)를 생성할 수 있다.
그리고, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 이웃 그래프(Neighborhood Graph)로부터 각 미디어 객체 간의 연관 관계 행렬
Figure 112018036655299-pat00014
을 아래의 수학식 4와 같이 산출할 수 있다.
Figure 112018036655299-pat00015
다음으로, S104 과정에서, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 상기 연관관계정보를 기준으로하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM)를 설정할 수 있다. 즉, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 전술한 학습 과정을 수행하여 결과적으로, 객체들 간에 상대적인 거리 또는 유클리디안 거리로 매핑된 인터넷 오브 미디어의 그래프를 생성해낼 수가 있다. 구체적으로, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 하기의 수학식 5와 같이 Centering Matrix를 정의할 수 있으며, 하기의 수학식 5와 같이, 전술한 연관 관계 행렬
Figure 112018036655299-pat00016
의 좌우에 곱셈 연산할 수 있다.
Figure 112018036655299-pat00017
이후, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 해당 행렬의 Eigenvalue Decomposition을 하기의 수학식 6과 같이 수행하고, Eigenvalue의 분포를 고려하여 적당한 r 값을 정한 후에, r 차원의 유클리다안 공간 상에 새로운 데이터, 즉, 인터넷 오브 미디어를 하기의 수학식 7과 같이 산출할 수 있다.
Figure 112018036655299-pat00018
Figure 112018036655299-pat00019
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 인터넷 오브 미디어 정보 생성 장치(40)는, 미디어 객체 검출부(41), 파라미터 확인부(42), 가상 위치 확인부(43), 연관관계정보 확인부(44), 및 IoM 확인부(45)를 포함할 수 있다.
미디어 객체 검출부(41)는 제공되는 미디어 콘텐츠로부터 적어도 하나의 미디어 객체를 검출 또는 확인할 수 있으며, 검출 또는 확인된 미디어 객체를 파라미터 확인부(42)에 제공할 수 있다. 그리고, 파라미터 확인부(42)는 미디어 객체 단위에 대한 파라미터를 확인할 수 있다.
예컨대, 도 2a에 예시되는 미디어 콘텐츠(200)가 제공될 경우, 미디어 객체 검출부(41)는 미디어 콘텐츠(200)에 대응되는 적어도 하나의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)를 확인할 수 있으며, 파라미터 확인부(42)는 각각의 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4)에 대한 파라미터를 확인할 수 있다.
예를 들어, 미디어 콘텐츠(200)는 텍스트 기반의 메인 뉴스 미디어 객체(202-1)를 포함할 수 있으며, 메인 뉴스 미디어 객체(202-1)와 관련된 연관 뉴스 미디어 객체(202-2, 202-3, 202-4)를 포함할 수 있다.
파라미터 확인부(42)는 이러한 미디어 콘텐츠(200)의 구조에서, 메인 뉴스 미디어 객체(202-1)와 연관 뉴스 미디어 객체(202-2, 202-3, 202-4)를 확인할 수 있으며, 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4) 각각에 대한 파라미터를 확인할 수 있다.
구체적으로, 파라미터 확인부(42)는, 텍스트를 사용한 자연어 처리를 통해, 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4) 각각에 대해, 뉴스 제목, 뉴스 본문, 뉴스 생성 일시 및 뉴스 작성처 등을 확인할 수 있다. 그리고, 파라미터 확인부(42)는 확인된 정보를 사용하여, 미디어 객체(202-1, 202-2, 202-3, 202-4) 각각에 대한, 주제어(keyword 또는 topic), 제목(title), 문단 별 주제어(keyword 또는 topic), 생성일(date) 및 작성자(publisher) 등의 파라미터(210)를 확인할 수 있다.
비록 본 개시의일 실시예에서, 미디어 콘텐츠가 텍스트 기반의 콘텐츠 임을 예시하였으나, 본 개시가 이를 한정하는 것은 아니다. 미디어 콘텐츠는 이미지 또는 비디오 기반의 미디어 콘텐츠를 포함할 수 있다. 나아가, 비디오 기반의 미디어 콘텐츠의 파라미터는, 콘텐츠의 제목, 콘텐츠의 파일, 콘텐츠의 생성 일시, 콘텐츠의 작성처 등을 포함할 수 있다. 또한, 이미지 기반의 미디어 콘텐츠의 파라미터는, 콘텐츠의 제목, 콘텐츠의 자체 의미, 콘텐츠의 생성 일시, 콘텐츠의 작성처 등을 포함할 수 있다.
나아가, 미디어 객체 검출부(41)는 이미지 기반의 미디어 콘텐츠에 대해, Scene Understanding 기법을 통해 이미지가 가지고 있는 의미를 텍스트로 변환하거나, 비디오 기반의 미디어 콘텐츠에 대해 Scene Understanding 또는 음성 분석을 통해 비디오가 가지고 있는 정보를 텍스트 기반의 미디어로 변환할 수 있다.
특히, 비디오 기반의 미디어 콘텐츠에 대해서는, 비디오의 의미 또는 맥락을 기반으로 Scene Cutting 등의 방법을 이용해 비디오를 씬 단위로 분리하고, 씬 단위에 대하여, 씬 단위가 가지고 있는 정보를 텍스트 기반의 미디어로 변환할 수 있다.
가상 위치 확인부(43)적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 결정할 수 있다. 즉, 가상 위치 확인부(43)상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터를 이용하여 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 공간 상에서의 좌표를 확인할 수 있다.
연관관계정보 확인부(44)는 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기반으로, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정할 수 있다.
구체적으로, 연관관계정보 확인부(44)는 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기준으로하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리를 산출할 수 있다.
미디어 객체 간의 거리를 계산하기 위해서는 각 미디어 객체의 위치 또는 좌표를 정의하여야 하는데, i 번째 미디어 객체의 좌표는 전술한 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 1에서
Figure 112018036655299-pat00020
는 i 번째 미디어 객체의 주제어가 단어의 집합을 나타내며,
Figure 112018036655299-pat00021
는 주제어 단어를 word2vec 방법을 수행한 후에 도출되는 좌표 값을 나타낸다. 즉,
Figure 112018036655299-pat00022
는 i 번째 미디어 객체의 주제어들이 가지고 있는 좌표의 평균값이며 이 값은 미디어 객체의 위치라고 정의할 수가 있다. 단어 임베딩을 통해 무수히 높은 차원의 평면 위에 복잡한 정보가 발생하는데, 추후 매니폴드 학습을 통해 불필요한 차원을 축소하는 Dimension Reduction 처리를 수행할 수 있다.
이렇게 각 미디어 객체의 위치가 확인되면, 연관관계정보 확인부(44)는 전술한 수학식 2를 기반으로 미디어 객체 간 거리를 확인할 수 있다. 예컨대, 연관관계정보 확인부(44)는 미디어 객체 간 거리를 각 미디어 객체의 좌표를 이용해 유클리디안 거리를 구하는 방법으로 획득할 수가 있다. 그리고 임의의 임계값을 정의하여 임계값 보다 짧은 인근 거리에 위치한 미디어 객체를 미리 연결해 놓는다고 가정한다.
그리고, 각 미디어 객체 간 가중치
Figure 112018036655299-pat00023
는 그래프 이론을 이용하여 구할 수가 있는데, 목적에 따라 연결 중심성 (Degree Centrality), 고유벡터 중심성 (Eigenvector Centrality) 및 매개 중심성 (Between Centrality) 등을 이용하여 획득할 수 있으며, 연결 중심성에 의해 미디어 객체의 가중치를 정의할 수가 있다. 미디어 객체의 가중치는 전술한 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 3에서,
Figure 112018036655299-pat00024
는 i 번째 미디어 객체와 연결된 중심성을 계산한 값을 나타내고,
Figure 112018036655299-pat00025
는 계산된 중심성을 임의의 연산을 수행한다는 것을 나타낸다. 일례로 연결 중심성을 계산하려면 각 미디어 객체의 주제어에서 반복되는 단어의 수를 집계하는 것으로 정의할 수가 있다.
Figure 112018036655299-pat00026
는 객체 간 거리가 멀면 값이 작아지고, 중심성 또는 가중치가 커지면 값이 커지는 경향성을 가지기 때문에, 각 미디어 객체의 연관 관계를 대표할 수가 있다. 이를 고려하여, 연관관계정보 확인부(44)는 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리와, 가중치를 고려하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인할 수 있다.
즉, 연관관계정보 확인부(44)는 전체 미디어 객체에 대해서 모든
Figure 112018036655299-pat00027
값을 획득한 후에 다음과 같은 매니폴드 학습 과정을 거쳐 객체를 표현하는 데에 있어서 불필요한 또는 부가적인 차원을 줄여주는 Dimension Reduction 처리를 수행할 수 있다.
먼저, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 n개(n은 자연수)의 트레이닝 세트를 선택하여,
Figure 112018036655299-pat00028
가 주어졌을 때, 서로 충분히 가까운 두 미디어 객체 간 (일정
Figure 112018036655299-pat00029
값 이상)에만 엣지를 가지는 이웃 그래프(Neighborhood Graph)를 생성할 수 있다.
그리고, 연관관계정보 확인부(44)는 이웃 그래프(Neighborhood Graph)로부터 각 미디어 객체 간의 연관 관계 행렬
Figure 112018036655299-pat00030
을 전술한 수학식 4와 같이 산출할 수 있다.
IoM 확인부(45)는 상기 연관관계정보를 기준으로하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM)를 설정할 수 있다. 즉, IoM 확인부(45)는 전술한 학습 과정을 수행하여 결과적으로, 객체들 간에 상대적인 거리 또는 유클리디안 거리로 매핑된 인터넷 오브 미디어의 그래프를 생성해낼 수가 있다. 구체적으로, 인터넷 오브 미디어 생성 장치는 전술한 수학식 5와 같이 Centering Matrix를 정의할 수 있으며, 전술한 연관 관계 행렬
Figure 112018036655299-pat00031
의 좌우에 곱셈 연산할 수 있다.
이후, IoM 확인부(45)는 해당 행렬의 Eigenvalue Decomposition을 전술한 수학식 6과 같이 수행하고, Eigenvalue의 분포를 고려하여 적당한 r 값을 정한 후에, r 차원의 유클리다안 공간 상에 새로운 데이터, 즉, 인터넷 오브 미디어를 전술한 수학식 7과 같이 산출할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치를 실행하는 컴퓨팅 시스템을 예시하는 블록도이다.
도 5를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본 개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시 예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시 예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시 예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.

Claims (10)

  1. 적어도 하나의 프로세서 및 적어도 하나의 저장매체를 포함하는 컴퓨팅 장치가 미디어 콘텐츠 정보를 관리하는 방법에 있어서,
    적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터를 확인하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 결정하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기반으로, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리와, 상기 가중치를 고려하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인하는 과정과,
    상기 연관관계정보를 기준으로하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM) 정보를 설정하는 과정을 포함하고, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 IoM 정보를 설정하는 과정은,
    상기 연관관계정보를 기반으로 이웃 그래프(Neighborhood Graph)를 구성하는 과정과,
    상기 이웃 그래프에 기초하여 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관 관계 행렬을 산출하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관 관계 행렬을 기반으로 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 IoM 정보를 생성하되, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관 관계 행렬에 대한 고유값 분해(Eigenvalue Decomposition)를 수행하고, 상기 고유값(Eigenvalue)의 분포를 고려하여 상기 IoM 정보를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인하는 과정은,
    i번째 미디어 객체와 j번째 미디어 객체의 연관관계정보를 확인하되, 하기의 수학식 1의 연산을 통해 연관관계정보를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112019010514027-pat00038

    Figure 112019010514027-pat00039
    은 상기 i번째 미디어 객체와 j번째 미디어 객체의 연관관계정보를 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00040
    는 상기 i번째 미디어 객체와 j번째 미디어 객체 사이의 거리를 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00041
    는 상기 i번째 미디어 객체와 j번째 미디어 객체 사이의 가중치를 나타를 나타내고, a는 미리 정해진 상수를 나타냄.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 i번째 미디어 객체와 j번째 미디어 객체 사이의 거리를 하기의 수학식 2의 연산을 통해 산출하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112019010514027-pat00042

    Figure 112019010514027-pat00043
    는 상기 i번째 미디어 객체의 가상 위치를 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00044
    는 상기 j번째 미디어 객체의 가상 위치를 나타냄.
  4. 제1항 또는 제3항에 있어서, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 결정하는 과정은,
    하기의 수학식 3의 연산을 통해 i번째 미디어 객체의 가상 위치를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
    [수학식 3]
    Figure 112019010514027-pat00045

    Figure 112019010514027-pat00046
    는 상기 i번째 미디어 객체의 가상 위치를 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00047
    는 상기 i번째 미디어 객체의 파라미터의 집합을 나타내며,
    Figure 112019010514027-pat00048
    는 j번째 파라미터를 word2vec 방법을 수행한 후에 도출되는 좌표 값을 나타냄.
  5. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정하는 과정은,
    i번째 미디어 객체(IoMi)와 j번째 미디어 객체(IoMj) 사이의 가중치를 결정하되, 하기의 수학식 4의 연산을 통해 상기 i번째 미디어 객체와 상기 j번째 미디어 객체 사이의 가중치를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
    [수학식 4]
    Figure 112019010514027-pat00049

    Figure 112019010514027-pat00050
    는 상기 i번째 미디어 객체(IoMi)와 j번째 미디어 객체(IoMj) 사이의 가중치를 나타를 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00051
    는 상기 i번째 미디어 객체와 연결된 중심성을 계산한 값을 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00052
    는 상기 j번째 미디어 객체와 연결된 중심성을 계산한 값을 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00053
    는
    Figure 112019010514027-pat00054
    과
    Figure 112019010514027-pat00055
    사이의 연관성을 나타내는 함수임.
  6. 제1항에 있어서, 상기 이웃 그래프(Neighborhood Graph)를 구성하는 과정은,
    미리 정해진 임계값 이상을 구비하는 i번째 미디어 객체(IoMi)와 j번째 미디어 객체(IoMj) 사이의 연관관계정보를 추출하는 과정과,
    상기 추출된 연관관계정보를 기반으로 이웃 그래프(Neighborhood Graph)를 구성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서, 상기 IoM 정보를 생성하는 과정은,
    상기 고유값(Eigenvalue)의 분포를 고려하여 유클리디안 공간 상에 존재하는 상기 IoM 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 고유값 분해를 수행하는 과정은, 하기의 수학식 5의 연산을 통해 상기 고유값 분해를 처리하고,
    상기 IoM 정보를 산출하는 과정은, 하기의 수학시 7의 연산을 통해 상기 IoM 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법.
    [수학식 5]
    Figure 112019010514027-pat00056

    여기서,
    Figure 112019010514027-pat00057
    는 상기 연관 관계 행렬을 나타내고,
    Figure 112019010514027-pat00058
    는 중심 맞춤 행렬(Centering Matrix)로서, 하기의 수학식 6의 연산을 통해 산출되는 값임.
    [수학식 6]
    Figure 112019010514027-pat00059

    [수학식 7]
    Figure 112019010514027-pat00060

    여기서,
    Figure 112019010514027-pat00061
    은 IoM 정보를 나타내며, r은 유클리디안 공간이 차원을 나타냄.
  10. 미디어 콘텐츠 정보를 관리하는 전자장치에 있어서,
    미디어 콘텐츠에 포함된 적어도 하나의 미디어 객체를 검출하는 미디어 객체 검출부와,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터를 확인하는 파라미터 확인부와,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 파라미터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 결정하는 가상위치 확인부와,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체의 가상 위치를 기반으로, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 가중치를 결정하고, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 거리와, 상기 가중치를 고려하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체의 연관관계정보를 확인하는 연관관계정보 확인부와,
    상기 연관관계정보를 기준으로하여, 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 인터넷 오브 미디어(Internet of Media, IoM) 정보를 설정하는 IoM 확인부를 포함하고,
    상기 IoM 확인부는,
    상기 연관관계정보를 기반으로 이웃 그래프(Neighborhood Graph)를 구성하고,
    상기 이웃 그래프에 기초하여 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관 관계 행렬을 산출하고,
    상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관 관계 행렬을 기반으로 상기 적어도 하나의 미디어 객체에 대한 IoM 정보를 생성하되, 상기 적어도 하나의 미디어 객체 사이의 연관 관계 행렬에 대한 고유값 분해(Eigenvalue Decomposition)를 수행하고, 상기 고유값(Eigenvalue)의 분포를 고려하여 상기 IoM 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 인터넷 오브 미디어 정보 생성 장치.
KR1020180042835A 2018-04-12 2018-04-12 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치 KR102255339B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180042835A KR102255339B1 (ko) 2018-04-12 2018-04-12 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180042835A KR102255339B1 (ko) 2018-04-12 2018-04-12 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190119413A KR20190119413A (ko) 2019-10-22
KR102255339B1 true KR102255339B1 (ko) 2021-05-24

Family

ID=68420286

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180042835A KR102255339B1 (ko) 2018-04-12 2018-04-12 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102255339B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000339350A (ja) 1999-01-26 2000-12-08 Xerox Corp マルチモード情報アクセス
KR100929151B1 (ko) * 2001-03-16 2009-12-01 톰슨 라이센싱 그룹의 계산에 의해 네비게이팅하는 방법, 상기 방법을수행하는 수신기 및 상기 방법을 표시하는 그래픽인터페이스
KR100963885B1 (ko) * 2010-03-30 2010-06-17 한국과학기술정보연구원 Ｒｄｆ 네트워크 기반 연관검색 서비스 시스템 및 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101819028B1 (ko) * 2011-07-11 2018-01-16 삼성전자주식회사 초음파 영상 처리 방법 및 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000339350A (ja) 1999-01-26 2000-12-08 Xerox Corp マルチモード情報アクセス
KR100929151B1 (ko) * 2001-03-16 2009-12-01 톰슨 라이센싱 그룹의 계산에 의해 네비게이팅하는 방법, 상기 방법을수행하는 수신기 및 상기 방법을 표시하는 그래픽인터페이스
KR100963885B1 (ko) * 2010-03-30 2010-06-17 한국과학기술정보연구원 Ｒｄｆ 네트워크 기반 연관검색 서비스 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190119413A (ko) 2019-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11308942B2 (en) Method and apparatus for operating smart terminal
US20170187737A1 (en) Method and electronic device for processing user behavior data
TW201917601A (zh) 使用者意圖識別方法及裝置
WO2015139539A1 (zh) 一种视频信息推送方法及装置
WO2020143186A1 (zh) 推荐系统训练方法、装置、计算机设备及存储介质
JP2019145093A (ja) 情報を生成するための方法及び装置
WO2019019645A1 (zh) 信息推送任务执行方法、装置、计算机设备和存储介质
US10623450B2 (en) Access to data on a remote device
US9208392B2 (en) Methods and apparatus for progressive pattern matching in a mobile environment
WO2020257993A1 (zh) 内容推送方法、装置、服务端及存储介质
US20200218760A1 (en) Music search method and device, server and computer-readable storage medium
CN110737891A (zh) 一种主机入侵检测方法和装置
WO2022257604A1 (zh) 一种用户标签的确定方法和装置
CN110347900B (zh) 一种关键词的重要度计算方法、装置、服务器及介质
CN116049109A (zh) 一种基于过滤器的文件校验方法、系统、设备和介质
CN109982158B (zh) 一种ugc视频的分发方法、装置及服务器
CN110245684B (zh) 数据处理方法、电子设备和介质
US9946712B2 (en) Techniques for user identification of and translation of media
CN110852057A (zh) 一种计算文本相似度的方法和装置
WO2021103594A1 (zh) 一种默契度检测方法、设备、服务器及可读存储介质
CN112883088B (zh) 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质
KR102255339B1 (ko) 인터넷 오브 미디어 정보 생성 방법 및 장치
CN110020040B (zh) 查询数据的方法、装置和系统
WO2020073493A1 (zh) Sql注入漏洞检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN113590447B (zh) 埋点处理方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant