링크드 데이터를 이용한 뉴스 비디오 클립 분류 프레임워크

초록

스마트폰의 등장과 SNS의 급부상으로 인해 이용자들이 뉴스를 이용하는 방식이 크게 변화하고 있다. 간단하고 빠르게 이용 할 수 있는 뉴스클립을 이용하는 비율이 증가하고 있으며 뉴스 콘텐츠 이용자들은 수동적으로 뉴스를 접하는 것이 아니라 능동적으로 자신이 원하는 뉴스를 탐색한다. 이런 변화에 따라 비디오 클립에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며 정확하게 비디오를 분할하여 비디오 클립을 생성하는 방법과 비디오 클립을 관리하는 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 뉴스 비디오의 대본 분석을 통해 뉴스를 자동으로 분할하고 분할된 뉴스 비디오 클립들과 Freebase에 구축된 지식 베이스와의 연결을 통해 뉴스 비디오 클립을 의미적으로 분류하는 프레임워크를 제안한다. 뉴스 분할 방법과 분류방법에 대한 비교 실험을 진행하여 제안하는 프레임워크의 성능을 평가하였다.