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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
허민오 (서울대학교) 김경민 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제3호
발행연도
2018.3
수록면
138 - 144 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.3.138

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

ViStoryNet: 비디오 스토리 재현을 위한 연속 이벤트 임베딩 및 BiLSTM 기반 신경망
허민오 ,  김경민 ,  장병탁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.03 학술저널

2017

ViStoryNet: 비디오 스토리 재현을 위한 연속 이벤트 임베딩 및 BiLSTM 기반 신경망
허민오 ,  김경민 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

2016

연속 이벤트 임베딩을 통한 유아용 비디오 스토리 학습 기법
허민오 ,  김경민 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. ‘뽀롱뽀롱 뽀로로’ 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.
#비디오 스토리 학습 #비디오 스토리 재현 #연속 이벤트 임베딩 #유아용 비디오 데이터집합 #video story learning #video story regeneration #successive event order embedding #kids video dataset

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 비디오 스토리 재현을 위한 신경망 프레임워크
4. 학습결과
5. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
B.-T. Zhang, SNU Videome Project: Human-level Machine Learning from Videos, Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 29, No. 2, pp. 17-31, 2011. (in Korean) M.-O. Heo, K.-M. Kim,, B.-T. Zhang, Story Learning Methods from Cartoon Videos via Consecutive Event Embedding, KIISE Winter Conference 2016, pp. 600-602, 2016. (in Korean) R. Kiros, Y. Zhu, R. Salakhutdinov, R. Zemel, R. Urtasun, A. Torralba, S. Fidler, Skip-thought Vectors, NIPS, 2015. S. Bengio, O. Vinyals, N. Jaitly, and N. Shazeer, Scheduled Sampling for Sequence Prediction with Recurrent Neural Networks, NIPS, pp. 1171-1179, 2015. B. Kybartas, and R. Bidarra, A Survey on Story Generation Techniques for Authoring Computational Narratives, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Game, 2016.

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