2014年度 森泰吉郎記念研究振興基金 成果報告書

研究課題名：A Video-oriented Multimedia Resource Integration System for Cross-disciplinary Knowledge Collection and Accumulation

中野理穂
学籍番号：81324882
ログイン名：nrihos
政策・メディア研究科 修士課程2年
所属プログラム： CI

研究要旨

本研究の目的は, ビデオをトピックとした, 広い視点の知識をから成るエンサイクロペディアを実現することにある, そのため, 学際的な知識を対象として, 専門家が所持している知識を状況に応じて適切に形式化することを誘発するメカニズムを提案した.

図１：研究のコンセプト
知識は具体的な状況やエピソードがトリガーとなって想起されることが多いため, 本研究では具体的な例や状況を提供している動画を利用し, 再生される動画の各シーンに対して複数の専門家から知識を断片的に収集するアプローチをとる. このため本研究では投稿された知識を視聴中のビデオにおける再生時間と結びつけることにより, 知識をビデオのシーンにマッピングする, 知識投稿の機能を提供する. 更に, 本研究では収集した知識の断片を参照関係によって統合するメカニズムを提供する. 具体的には他者が投稿した知識が記憶想起, 及び, 参照するためのトリガーとなるよう に次の二つの機能を提供する:一つは検索機能で、もうひとつは要約機能である. この二つの機能により. 専門家それぞれの興味や意図に依存して投稿された知識のリストが構成される.

図２：研究のアプローチ
本研究の特徴は, 複数の学問分野の観点から投稿された知識, 分野横断的に関連づける点にある. このため, 異種カテゴリー間における「投稿され た知識の関係性」を生成・貯蓄する, 動画の知識の収集と貯蓄システムを実装した. 本システムにおけるカテゴリーとは知識が展開していく場所の方向性であり, 事前 に知識収集の発案者によって指定されるため, 知識が拡散することなくカテゴリに 沿った恣意的な知識の拡大を実現している. また, 実験的な研究として, 提案方式の検索機能の有効性,および収集された知識の品質, およびシステムのユーザビリティについての検証実験を行った.

図３：研究システムのスクリーンショット

活動・成果報告

春学期は,主に、学会に提出するための論文の作成やプロトタイプの実装を行った.
秋学期は,上記学会,またOpen Research Forum（ORF）に参加し,修士の中間発表、修士論文の執筆を行った。
更に、本システムのプロトタイプの実装と、webでの公開、および、本プロトタイプシステムを利用して１２名の方々に協力していただいき実験を行った。

学会発表等

今年度,以下の学会において研究発表を行った.

・The Eleventh Asia-Pacific Conference on Conceptual Modelling (APCCM 2015) オーストラリア・シドニー　２０１4年1月２7日

・Australian Conputer Science Week 2015 (ACSW2015) Doctor Consortium　シドニー・オーストラリア　２０１5年　1月２7日

・SFC Open Research Forum　東京　２０１4年　11月２1〜２２日

発表テーマ

A Video-oriented Knowledge Collection and Accumulation System with Associated Multimedia Resource Integration

論文・発表概要

Knowledge-collection and accumulation are essential functions for realizing a knowledge-creation environment. Our system for an objective-video with a story on the Internet focuses on expert-knowledge collection and accumulation based video contents with multimedia, such as images, texts and audio data. The purpose of this system design is to generate “relationships of uploaded data” across heterogeneous categories in order to associate among uploaded contents in various categories related to specific topics included in objective-video, in a cross-disciplinary way. Our system creates two types of “relationships of uploaded data”. One type is automatically generated according to similarities among the contents of uploaded data. The other relationship is created by experts once they are shown a list of uploaded content in other categories in response to a query. An important feature of this system is a data structure for expressing uploaded multimedia data, as knowledge-collection related to an objective-video and is called a “multi-dimensional knowledge model” (MDKM). Our proposed MDKM can determine the similarity or association between two sets of uploaded data by computing the relevance score between uploaded data in various dimensions that are their corresponding metadata, such as tag, color histograms, and harmony. By using this system, experts upload knowledge in categories related to the objective-video and accumulate their knowledge. Our system is applicable to E-learning systems, Internet video-sharing platforms, and participatory entertainment systems.