멀티미디어 통신기술을 이용한 통신 환경의 구축은 초고속, 광대역으로 발전하는 통신기술의 발전과 날로 고도화 되는 컴퓨터 기술의 발달에 힘입어 그 적용범위가 확산되고 있다. 특히 이러한 환경에서 동영상의 통신은 기존의 문자, 그래픽 혹은 정지화상을 이용한 통신에서 보다는 더욱 많은 정보를 사용자에게 이해하기 쉽게 전달한다는 점에서 그 응용분야가 증대되고 있다. 그러나 기존의 동영상 통신에서는 동영상이 화상회의 등의 예에서 보듯이 사용자에게 단순히 영상정보를 제공하는 수단으로서만 이용이 되었다. 진정한 의미의 양방향 통신을 위해서는 이러한 동영상에 대한 사용자의 제어가 가능한 인터페이스가 필요한데, 본 연구에서는 이러한 인터페이스의 구축을 위한 기반기술로써 동영상내의 물체 추적방법에 대해 소개한다. 개발된 방법은 영상의 밝기나 형태변화에 민감하지 않고 추적물체의 모델링을 자동적으로 할 수 있다는 점에서 기존의 영상처리 방법과는 구별된다.
본 논문에서는 양방향 인터넷 방송을 위하여 연구되고 있는 고품질 동영상 콘텐츠의 객체 분할 기술을 이용하여 컴퓨터와 사용자간의 인터랙션을 개선하여 학습 몰입도를 높이고 고품질의 서비스를 제공하는 H2M(Human to Machine) e-learning 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 고품질 동영상 콘텐츠 및 기타 정보를 한눈에 볼 수 있으며 에듀테인먼트를 가미한 H2M e-learning시스템에 적합한 새로운 인터페이스를 제공하고자 한다.
인터넷 환경의 변화에 따라 텍스트 기반의 정보 전달에서 멀티미디어 기반의 스트리밍 방식으로 바뀌어가고 있다. 또한 대용량의 동영상 데이터뿐 아니라 Shorts, Clip Reels 또는 등 다양한 방식의 동영상 형태로 배포되고 있으며 서비스 플랫폼에서는 손쉽게 편집할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 대용량 콘텐츠, TV, Youtue 콘텐츠를 포함하여 소용량 동영상 편집에 필요한 영상 제작 기술에서 가장 인력과 시간이 많이 소요되는 부분은 편집 단계로 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용하여 자동화하고 있으며 영상편집에서 가장 기본이 되는 단위인 씬검출 기법을 개발하였다. 키프레임 검출 기법과 유사도 기법을 이용하여 씬을 추출하였으며 블록 Cost Function을 이용하여 최적화하여 0.5214의 정확도를 도출하였다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 컨텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물론 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 접속 횟수 및 접속시간 등의 빈도수에 따른 사용자 개인 가중치를 이용하여 사용자에게 보다 친숙하고 흥미를 유발할 수 있는 비디오 데이터 서비스를 제공하고자 하였으며, 카테고리 기반 및 키워드 기반에 따른 사용자 접근 정보를 이용하여 비디오 데이터를 분류하고 선별한 검색 서비스를 제공하고자 하였다. 또한 비디오 브라우징 시스템을 이용하여 사용자가 원하는 항목에 대한 비디오 검색을 장면 검색에서 샷 검색까지 프레임단위로 동영상을 이용하여 브라우징 할 수 있도록 하였으며, 해당 영역의 텍스트 및 관련 정보를 보다 세밀하고 정확하게 브라우징 할 수 있도록 정보를 제공하고자 하였다.
스마트 단말에 장착된 센서들로부터 단말의 상황 정보를 수집하고 분석하여, 상황에 적절한 동영상을 단말에게 스트리밍해 주는 서비스 구조를 제안한다. 스마트 단말은 NFC 또는 QR 코드 기반으로 전시물이나 특정 사물에 기등록된 동영상 정보를 획득하고, 저밀도 기반 WiFi 무선 실내 측위 기술을 사용하여 단말이 위치한 실내 공간 정보를 서버에 제공한다. 상황인지형 스트리밍 서버는 단말이 요청한 정보를 토대로 단말의 해상도에 적절한 동영상을 스트리밍 한다. 설계된 상황인지형 비디오 스트리밍 서비스 구조는 전시와 컨벤션, 대형 기관 및 테마파크의 안내 및 홍보 등의 용도로 활용될 수 있다.
사실적 동영상 콘텐츠를 제작하기 위해 개발된 동영상 기반 모델링 / 렌더링은 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구주제 중 하나이다. 원본 입력 동영상 클립과 3차원 그래픽 모델을 부드럽게 합성하기 위해, 실세계 장면 촬영에 사용된 광원과 카메라의 기하학적인 정보가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원본 동영상 클립에서 나타나는 물체들의 위상과 그림자들의 윤곽 정보로부터 최적의 광원에 대한 위치와 방향을 추정하는 간단한 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 추정된 광원을 이용함으로써 삽입된 모델에 대한 렌더링뿐만 아니라 잘 어울리는 그림자의 생성을 하는 기능을 제공한다. 그림자는 경험적으로 3차원 공간에 존재하는 물체들 사이의 상대적인 위치를 보여주는 중요한 시각적 요소로 알려져 있다. 따라서 본 기법은 제안된 실시간 그림자 생성과 렌더링 알고리즘을 통해 최종적 합성된 동영상의 사실성을 높일 수 있다.
모바일 서비스에서 음성인식을 활용한 애플리케이션이 가져다 주는 편리함으로 레시피 애플리케이션에 접목시켜 데이터베이스를 사용한 레시피 추천, Google Video Intelligence API를 사용하여 객체 영상분할, Google Assistant를 활용한 음성인식을 기반으로 한 레시피 애플리케이션을 제공한다.
2020년 기준 대표적인 온라인 동영상 플랫폼인 유튜브에는 1분에 약 500시간의 동영상이 업로드되고 있다. 이에 업로드된 다수의 다양한 동영상을 통해 정보를 획득하는 사용자의 수가 늘고 있어 온라인 동영상 플랫폼들은 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 현재 사용되고 있는 추천 서비스는 사용자의 시청 기록을 기반으로 사용자에게 동영상을 추천하는데 이는 교육용 동영상과 같이 특정 목적 및 관심사를 다루는 동영상 추천에 좋은 방법이 아니다. 최근 추천 시스템은 사용자의 시청 기록뿐만 아니라 아이템의 콘텐츠 특징을 함께 활용한다. 본 논문에서는 유튜브를 기반으로 교육용 동영상 추천을 위한 교육용 동영상의 콘텐츠 특징을 추출하고, 이를 활용하는 추천 시스템을 설계하여 웹 애플리케이션으로 구현한다. 사용자들의 만족도를 조사하여 추천 시스템의 추천 성능의 만족도 85.36%, 편의성 만족도 87.80%를 보인다.
현재 웹(Web)환경에서 운영되고 있는 많은 데이터베이스 중 대부분은 텍스트를 기반으로 운영되고 있다. 이러한 데이터베이스들은 많은 정보들을 제공한다는 장점을 가지고 있지만 텍스트를 기반으로 하고 있기 때문에 사용자들에게 지루함을 제공하고 있고, 하이퍼링크로 정보를 제공하고 있어 사용자들이 직접 원하는 정보들을 찾아다녀야만 한다는 단점을 가지고 있다. 현재 데이터베이스의 흐름은 텍스트 위주의 데이터베이스에서 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스로 변해가고 있고, 직접 정보를 찾는 하이퍼링크 방식에서 질의(Query)를 이용하여 사용자들이 원하는 정보를 검색하는 방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 남도 문화 축제를 중심으로 기존의 텍스트 데이터베이스와 더불어 동영상, 음향 등의 멀티미디어 데이터를 제공하는 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스를 설계하고자 한다. 본 연구에서는 먼저 텍스트 기반의 데이터베이스를 비교ㆍ분석한 후에, 이를 토대로 하여 남도 문화축제의 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스 설계를 제안하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 기반으로 다시점 동영상 재생을 위한 전송방법을 제안한다. 그리고 MP4 파일포맷을 분석하여 OSMO4에서 제공하는 MP4BOX를 이용해서 동영상을 MP4 파일로 변환한다. 기존의 MPEG4 플레이어는 다시점 동영상을 전송하기 위한 정보들이 부족하여 활용하지 못하지만, 새로운 객체 기술자와 BIFS 구조를 추가하여 OSMO4 플레이어에 입력되는 MP4 파일이 다시점 동영상임을 알 수 있게 하여 OSMO4에서 다시점 동영상 시점 전환이 가능하도록 한다. 실험은 여러 개의 영상에 대한 시점의 스위칭을 수행했으며, N개의 다시점 동영상으로도 확장이 가능함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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