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어노테이션(annotation)은 문서에서 개인의 의견, 정리, 요약 등을 표현하기 위한 주석을 의미한다. 따라서 전자문서에서도 어노테이션은 중요하게 사용되며 특히 전자 잉크(digital inking)릉 이용한 이동 단말기 환경에서 효과적으로 사용된다. 그러나 기존 연구에서는 휴대용 단말기 환경의 단점인 적은 디스플레이 공간을 전혀 고려하지 않기 때문에 어노테이션 작성 및 활용이 매우 불편하다. 따라서 본 논문에서는 전자펜과 이동식 단말기 환경을 고려한 어노테이션 모델 및 시스템을 제안한다. 제안 어노테이션 모델은 다양한 컨텍스트(context)를 고려하고 이에 기반한 어노테이션 마크업 언어를 정의한다. 본 모델은 다양한 어노테이션 타입 및 의미(semantic) 모델, 펜 기반 어노테이션의 자동 인식 및 영역 보정 기능 등을 고려하며, 이것을 기반으로 CAML(Context-based Annotation Markup Language)를 정의한다. 또한 본 모델을 이용하여 XML 기반의 전자책문서 및 단말기 환경을 고려한 어노테이션 시스템을 구현하고 그 활용 가능성에 대하여 살펴본다. 본 연구의 결과는 eLearning, Cyber-Class, IETM(Interactive Electronic Technical Manuals) 에서 적절히 응용 가능하다.

For the accurate creation of annotation information in a free-form annotation environment, the ambiguity that arises in the analysis stage between the geometric information and annotations needs to be resolved. Therefore, this This paper identifies, analyzes, and proposes presents solutions methods for the ambiguity that can occur between free-form marking and various contexts in XML-based annotation environment. The proposed method is based on context which includes various textual and structure information between free-form marking and annotated part. The proposed method show that the annotated portions areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment. This study can be effectively applied to eLearning, Cyber-Class, and IETM

비디오에서 행동의 위치를 추정하기 위해 행동의 시작과 끝에 모두 주석을 다는 것은 많은 비용을 요구한다. 따라서 주석 생성 비용을 줄이기 위해 비디오 단위의 행동 카테고리만 존재하는 약지도 학습이 활발히 진행되고 있지만 약 지도 학습은 행동단위 주석의 부재에 따른 많은 한계가 존재한다. 최근에는 주석의 생성 비용은 줄이면서 약지도 학 습에 비해 훨씬 개선된 성능을 낼 수 있는 포인트 주석 기반 약지도 학습에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이는 행동구간 내의 포인트가 존재하는 위치에 많이 의존한다는 한계가 있다. 본 연구진은 이런 점을 보완하고자, 행동구 간을 나타낼 수 있는 확률분포를 설계하고 포인트 주석을 샘플링하여 학습이 진행됨에 따라 점차 포인트 주석을 행 동구간의 가운데 방향으로 움직일 수 있게끔 하는 포인트 업데이트 방식을 제안한다. 실험은 제안하는 방법이 기존 의 포인트 주석 기반 학습에서 치우친 포인트가 주어진 경우 성능의 한계를 개선함을 보여준다.

Labeling the starting and ending points of interesting actions in a video is labor-intensive and expensive. To reduce the labeling costs, many studies have been conducted on weakly supervised learning, where only video-level action labels exist, but it has limitations due to the absence of frame-level annotations. Recently, research has been conducted on point annotation-based learning, which can achieve much improved performance while reducing labeling costs. However, this has a limitation in that the performance depends the location of annotated points in the action interval. To compensate for this, we design a probability distribution that can represent action intervals, which allows us to sample point annotations and update them to gradually move point annotations toward the center of action intervals as learning progresses. Experiments show that the proposed method improves the performance limitation given biased points in a point annotation-based learning scheme.

This paper proposed context based annotation model and annotation ambiguity correction methods. The proposed model provides various annotation types, semantic models, and pen-based free drawing interface. Annotation correction method that is specifically based on the context which includes various textual and structure information between free-form marking and annotation. Also, interface for XML environment using the proposed model and correction methods is proposed and possibilities of application is looked at. The results from the implementation of the proposed method show that the annotated areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment

기존의 전자책 환경에서 종이책과 구별되는 특징은 네트웍을 통한 저자와 독자, 출판사간의 인터랙티브(interactive)한 정보 교환이 가능하다는 점이다. 이러한 교환은 기존의 종이책에서 사용하는 Annotation을 이용하면 가능하다. Annotation이란 원본 문서에 부가적으로 추가되는 정보를 의미한다. 그러므로 Annotation과 원본 문서는 밀접한 관계를 갖는데 기존의 Annotation 모델링은 원본 문서를 고려하지 않고 Annotation만을 별개로 모델링하였다. 이에 본 논문에서는 Annotation을 보다 효과적으로 활용하기 위하여 annotation과 원본 문서를 동시에 표현하는 모델링에 대해 제안한다. 그리고 본 모델링은 전자책 표준인 EBKS에 기반하며, 모델링 결과를 웹 자원을 기술하는 표준인 RDF를 이용하여 표현한다.

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주서 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 시각 데이터에 존재하는 객체들과 그 객체 사이의 개념관계를 Ontology의 한 형태인 WordNet을 이용하여 의미 정보로 표현할 수 있도록 한다. 이를 활용하면 영상 데이터의 자동 주석 시스템이나 검색 시스템에서 인간이 인식하는 개념적인 사고방식에 더욱 접근할 수 있는 결과물을 얻을 수 있을 것이다.