[논문 리뷰] Tagging multimedia stimuli with ontologies

Marko Horvat, Siniša Popović외 2명|ArXiv.org|2009. 03. 04.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 8인용 수 21

한 줄 요약

이 논문은 정서 컴퓨팅에서 다중미디어 자료를 태그 지정하는 데 온톨로지를 활용하여 정서적으로 주석이 달린 데이터의 정밀하고 의미 기반 검색을 가능하게 한다. 형식적 온톨로지를 사용해 메타데이터를 구조화함으로써 정서적 및 의미적 특성에 기반한 자료의 선택과 순서 배열에 대한 유연성과 효율성을 향상시키며, 의미 웹 및 사회적 의미 웹 시스템에서의 재사용을 지원한다.

ABSTRACT

Successful management of emotional stimuli is a pivotal issue concerning Affective Computing (AC) and the related research. As a subfield of Artificial Intelligence, AC is concerned not only with the design of computer systems and the accompanying hardware that can recognize, interpret, and process human emotions, but also with the development of systems that can trigger human emotional response in an ordered and controlled manner. This requires the maximum attainable precision and efficiency in the extraction of data from emotionally annotated databases While these databases do use keywords or tags for description of the semantic content, they do not provide either the necessary flexibility or leverage needed to efficiently extract the pertinent emotional content. Therefore, to this extent we propose an introduction of ontologies as a new paradigm for description of emotionally annotated data. The ability to select and sequence data based on their semantic attributes is vital for any study involving metadata, semantics and ontological sorting like the Semantic Web or the Social Semantic Desktop, and the approach described in the paper facilitates reuse in these areas as well.

연구 동기 및 목표

• 정서적으로 주석이 달린 다중미디어 데이터베이스에서 키워드 기반 태그 지정의 한계를 해결하기 위해.
• 정서 컴퓨팅 연구를 위한 데이터 추출의 정밀도와 효율성을 향상시키기 위해.
• 정서적 및 개념적 특성에 기반한 다중미디어 자료의 선택 및 순서 배열을 위한 융통성 있는 의미 기반 접근을 가능하게 하기 위해.
• 의미 웹 및 사회적 의미 웹 데스크톱 시스템 간에 주석이 달린 정서 데이터의 상호운용성과 재사용을 촉진하기 위해.
• 형식적 온톨로지를 사용하여 다중미디어 자료의 정서적 내용을 체계적이고 확장 가능한 프레임워크로 표현하기 위해.

제안 방법

• 다중미디어 자료의 의미적 및 정서적 특성을 표현하기 위한 형식적 온톨로지를 설계하기 위해.
• 기존의 키워드 태그를 표준화된 온톨로지 개념으로 매핑하여 의미적 풍부함을 향상시키기 위해.
• 정서 상태 및 의미 관계에 기반한 복잡한 질의를 지원하기 위해 온톨로지 추론을 활용하기 위해.
• 메타데이터 관리 시스템과 온톨로지를 통합하여 자료의 동적 필터링 및 검색을 가능하게 하기 위해.
• 다양한 정서 카테고리와 미디어 유형을 위해 모듈화된 온톨로지 구성 요소를 정의하여 확장성 확보하기 위해.
• 상호운용성과 기계 처리 가능한 표현을 위해 기존의 의미 웹 표준(RDF, OWL 등)을 활용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 온톨로지는 정서적으로 주석이 달린 다중미디어 자료를 검색하는 데 있어 정밀도와 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 정서 컴퓨팅 데이터베이스에서 키워드 기반 태그 지정의 한계는 무엇인가?
• RQ3 온톨로지는 정서적 자료의 구조적이고 의미 기반의 선택 및 순서 배열을 어느 정도 가능하게 하는가?
• RQ4 온톨로지는 의미 웹 및 사회적 의미 웹 시스템 간에 정서 데이터의 재사용과 통합을 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ5 다중미디어 자료의 정서적 내용과 의미 관계를 표현하기 위해 필요한 형식적 구조는 무엇인가?

주요 결과

• 키워드 기반 태그 지정에 비해 온톨로지는 정서적으로 주석이 달린 다중미디어 데이터에 대한 질의의 융통성과 정밀도를 크게 향상시킨다.
• 제안된 온톨로지는 정서 상태 및 개념적 관계에 기반한 복잡한 의미 인식 검색을 가능하게 한다.
• 의미 웹 기술과의 상호운용성을 지원하여 보다 넓은 지식 관리 시스템에서의 재사용을 가능하게 한다.
• 온톨로지 기반의 구조화는 다양한 다중미디어 유형에 걸쳐 정서적 내용의 동적이고 확장 가능한 조직을 가능하게 한다.
• 이 방법은 정서 컴퓨팅 응용 분야에서 재사용 가능하고 기계 처리 가능한 메타데이터 생성을 촉진한다.
• 기존 데이터베이스와 온톨로지를 통합함으로써 데이터 관리가 향상되고 정서 연구에서 고급 분석 워크플로우를 지원한다.