일반기술

장르 분류 택소노미 생성 시스템 및 그 방법, 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체

종래 기술의 문제점들 즉 Taxonomy수동 구축에 필요한 많은 비용과 높은 높은 복잡도를 해결하여 최상의 분류 성능을 가지는 Taxonomy를 자동으로 구축하기 위하여 새로운 자동 Taxonomy구축 시스템을 발명하였다. 즉 사용자의 요구에 적합한 장르를 분류 할 때 모든 가능한 장르 쌍들의 분류 확률 예측을 기반으로 계층구조를 자동으로 구축하여 자동분류 시스템의 분류 성능을 높이도록 하였다. 또한 계층구조의 분류 확률을 예측할 때 각 장르 쌍들에 가장 적합한 특징벡터를 선택하도록 함으로써 효율적인 시스템이 구축될 수 있도록 하였다. 발명된 자동 Taxonomy구축 알고리즘은 오디오 장르의 계층구조를 만들 때 모든 가능한 장르 쌍 들의 분류 확률 예측을 기반으로 자동으로 구축하여 자동 분류 시스템의 분류 성능을 높인다. 핵심적인 아이디어는 분류 성능을 예측하여 장르들간의 관계를 추론하는 것이다. 도 2는 발명된 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 포함한 트레이닝 시스템의 블록도 이다. 발명된 Taxonomy 구축 시스템은, 훈련데이터로부터 특징벡터를 추출하여 데이터베이스를 구축하는 특징벡터 추출 부(201); 여러 장르의 훈련 테이터로부터 모든 가능한 노드 들을 나누어 분류확률을 예측하는 분류 확률 예측 부(202); 예측된 분류성능 예측 값 중에 가장 높은 값을 가지는 노드를 Taxonomy로 구축하는 Taxonomy 구축 부(203); 훈련데이터로부터 구축된 Taxonomy를 훈련시키기 위한 트레이닝 부(204); 로 이루어 된다.