숏폼 콘텐츠 자막 자동 추출 시스템

조준영; 김장원; 온병원; 정동원

doi:10.14801/jkiit.2021.19.6.29

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조준영 (군산대학교) 김장원 (군산대학교) 온병원 (군산대학교) 정동원 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제6호(JKIIT, Vol.19, No.6)

발행연도: 2021.6

수록면: 29 - 37 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.6.29

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최근 유튜브와 모바일 플랫폼 환경에서 짧고 강렬한 콘텐츠를 뜻하는 숏폼(short-form) 콘텐츠가 급증하고 있다. 콘텐츠의 홍수 속에서 핵심 내용 파악이 용이하여 시간 투자 대비 높은 만족감을 얻을 수 있기 때문이다. 숏폼 콘텐츠에서 핵심 내용의 간결하고 효율적인 표현을 위해 이미지(사물, 사람)와 한글 자모의 조합으로 구성된 특수 자막을 사용한다. 그러므로 일반적인 형태의 자막이 아닌 특수한 형태로 표현되는 특수 자막을 추출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 숏폼 콘텐츠들에 존재하는 자막 자동식별 시스템을 제안한다. 숏폼 콘텐츠에 포함된 자막 데이터를 기계 학습하여 특수 및 일반자막의 식별 및 추출 결과 기존 방법보다 추출 정확도(95%)가 우수함을 보였다. 따라서 다양한 자막 형태가 포함된 숏폼 콘텐츠에 대한 사용자 추천 시스템 및 콘텐츠 큐레이션 서비스에 다양하게 활용할 수 있을 것으로 보인다.

#shortform content #caption extraction #optical character recognition #neural network

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

A. Kim / 2020 / A Study of the way of choosing a emoticon on Mobile Instant Messenger / Proceedings of Korea HCI Conferences :435~439

배소연 / 2020 / SNS <고독방>의 커뮤니케이션 양상 연구: 익명성이 보장된 공간에서 이미지로 대화하기 / 교과교육학연구 24(3):296~308

H. Kim / 2020 / A study on short-form trend / Excellence Marketing for Customer 54(7):60~69

전병태 / 2010 / 원 영상 복원을 위한 TV 자막 특성 분석에 관한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(4):177~182

H, Lim / 2018 / 90's are coming / Whalebooks :285~298

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