멀티미디어 서비스 수요의 증가는 네트워크 상에서 기존의 문자기반의 컨텐츠 제공 서비스의 수요를 이미 앞질렀으며 네트워크와 시스템 자원의 발전에 따라 사용자 요구는 그에 따라 더욱 폭 넓게 증가하고 있다. 우수한 품질의 동영상 데이터를 온라인 상에서 품질 저하 없이 서비스 받을 수 있는 것을 넘어 사용자는 컨텐츠에 파생되는 부가의 서비스를 요구하게 되었고 이는 기존의 텍스트 정보에 의한 양방향 서비스가 아닌 사용자의 요구에 따른 멀티미디어 컨텐츠 자체에 대한 서비스를 위한 정보시스템이 필요하게 되었음을 의미한다. 본 논문에서는 객체 단위의 동영상을 실시간으로 합성하여 이를 사용자에게 즉시 서비스하는 양방향 멀티미디어 서버 시스템의 설계와 구현에 대해 기술하였다. 구현된 시스템은 사용자에게 일방적인 데이터를 전송하는 기존의 시스템과 달리 적용 가능한 객체 단위 동영상을 합성 전송하고 자동 추출된 실시간 오브젝트를 다양한 배경화면과 함께 합성하여 서비스 할 수 있는 기능 구조를 가진다. 또한 멀티미디어 서버의 주요 목표를 반영하여 확장과 성능을 고려한 클러스터 On-Demand 서버를 구성하였으며 서버와 서비스 관리를 위한 모든 구성요소를 포함하여 실제 서비스가 가능한 완전한 미디어 시스템을 설계 구현하였다.
컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 요약된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 된 프레임의 짓 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임의 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하였다 동영상 데이터의 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(j, i)행렬로 i는 프레임 수. j는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 프레임간의 색상차의 자승합을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정화하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 빠른 인터넷 속도를 이용하여 SNS (Social Network Service), 인터넷 방송 등의 엔터테인먼트를 즐기는 사용자가 증가하였다. 이와 함께 직접 사진, 동영상 등의 멀티미디어를 직접 제작해 제공하는 사례도 크게 증가함에 따라 영상처리 기술이 발전하였다. 이에 따라 셀프촬영이 점점 증가하고 있지만, 동영상의 경우는 셀프촬영을 하는데 있어 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 영상처리를 이용할 수 있다. 하지만 현재의 기술은 고성능에 초점이 맞춰있기 때문에 시스템 구현을 위해 비용 낭비가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 셀프 동영상 촬영 분야의 적외선 영상처리 기반 저비용 사용자 추적 시스템을 제안한다. 실제 단순히 인식률을 측정한 결과 80%를 보였으며, 속도에 따라 1.5m/s에서 76%의 인식률을 보였다.
최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위를 표현할 수 있는 High Dynamic Range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 밝기가 다른 프레임들로 구성된 Low Dynamic Range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 간에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반으로 정렬을 해 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그리고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임을 생성한다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 전자상거래 쇼핑몰 운영자나 밴드 운영자, 유튜브 크리에이터들이 본인들이 제작한 영상 이외에 연관 동영상 콘텐츠를 함께 미디어에 게재하여 온·오프라인 홍보에 시너지를 발현할 수 있도록 할 수 있는 모바일 뉴미디어 솔루션을 개발하였다. 플랫폼 분야의 영상들을 직접 찾지 않고 제공함으로써, 이용자에게는 흥미와 정보를 제공하면서 자신의 플랫폼을 홍보할 수 있는 새로운 유형의 마케팅 수단을 제공할 수 있다. 영상을 생산하는 국내외 예비 크리에이터들은 영상의 오픈마켓과 같은 유튜브, 아프리카TV 이외에 자신만의 영상을 업로드 할 수 있고, 유·무료 과금 체계를 활용하여 독립적인 고객 관리(CRM)와 자기 브랜딩, 콘텐츠 관리 시스템을 탑재한 모바일 기반의 뉴미디어를 활용할 수 있을 것이다.
기존 방송 콘텐츠 대비 더욱 생생한 현장감을 주는 초고해상도 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 기존의 방송 서비스에서 초고해상도 콘텐츠를 제공하기 위해서는 영상 획득 장치의 화각 및 개별 해상도 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러대의 입력 장치를 통한 영상합성 방법인 스티칭에 대한 연구가 다수 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 스티칭 연구에서의 단점 중 하나인 수평방향으로 촬영된 영상들 정합과정에서 이동하는 물체의 시불변성 훼손을 극복하기 위해, 최소 오류 경계를 활용한 동적 물체 기반 동영상 정합 방안을 제안한다.
VOD(Video On Demand) 시스템은 실시간으로 사용자의 요구를 받아들여 동영상 서비스를 제공하는 시스템으로서 크게 서비스를 제공하는 서버와 사용자의 요구를 처리하는 클라이언트로 구성된다. 하나의 서버에서 다수의 사용자에게 1:1로 서비스를 제공하기에는 네트워크 대역폭의 제약이 크기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되어왔다. 그 동안 제안된 다양한 멀티캐스트 기반의 VOD시스템들 중에서 Batching방식의 VOD시스템이 단순하면서 네트워크 부하가 적은 것으로 알려져 있다. 하지만 Batching방식에 의한 VOD시스템에서는 VCR(Video Cassette Recorder)기능을 제공하기 어렵기 때문에 VOD시스템의 On-Demand 특성을 제대로 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 대표적인 동영상 압축표준인 MPEG의 특성을 이용하여 VCR기능을 제공하기 위해 필요한 대역폭을 최소화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 MPEG로 압축된 동영상에서 독립적 재생이 가능한 I픽쳐만 추출하여 빠른 재생을 위한 데이터를 별도로 구성한다. 이렇게 구성된 빠른 재생을 위한 데이터와 일반적인 재생을 위한 데이터 모두 Batching방식으로 멀티캐스팅으로 전송한다. 성능분석을 통하여 제안된 기법을 사용할 경우 클라이언트의 버퍼요구량과 네트워크 사용량을 줄이고 이와 더불어 CPU사용량도 줄어드는 것을 확인하였다.
출판, 영화, 방송, 인터넷 등 멀티미디어 정보통신 분야에서는 새로운 영상 매체인 3차원 입체 영상 및 가상현실을 차세대 영상정보의 현실감 부여와 정보전달의 리얼리티를 제공하기 위해 다양한 기술들이 활발히 연구되고 있다. 또한 현대의 정보 통신 분야는 방송, 통신 및 컴퓨터가 통합되고, 무선과 유선이 융합되는 새로운 정보 통신 기술로 진화하고 있다. 이러한 변화의 영향으로 영상 서비스에 대한 기술 개발 경향도 영상 정보의 효율적인 전달 및 저장이라는 기존의 동영상 압축 표준이 갖는 기능 이외에, 보다 더 향상된 기능을 제공하는 방향으로 나아가고 있다. MPEG-4는 현재 각광받고 있는 인터넷 등의 멀티미디어 서비스에 있어서 필수적인 핵심기술이다. 본 논문에서는 MPEG-4 표준을 기반으로 하여, Dual 스트림이 입력되는 멀티미디어 데이터 즉, 입체 영상 재현을 위한 데이터를 효율적으로 인코딩하는 방식을 제안하고, 이에 대한 인코더를 분석, 설계하였다. 제안하는 방식은 MPEG-4를 이용한 입체영상 관련 응용에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 적응적 상호작용 기반의 동영상 강의계획서 템플릿을 정의하고 있다. 대학에서의 강의계획서는 교수학습 설계도로서 매우 중요한 의미를 가지고 있으나 단편적인 구조내용, 타서비스 연계 부족, 재사용성 부족 등으로 형식적인 문서로 여겨지고 실제로는 단순한 조회에 그치고 있다. 본 논문에서는 교수학습과 관련된 실질적인 정보를 제공하고 교수자와 학습자의 상호학습 정보공유가 가능한 입체적인 강의계획서를 설계한다. 제안하는 기법은 강의계획서의 계층구조 정의, 학습자의 선호도에 맞는 미디어 콘텐츠 적용, 정보전달의 실시간 변동 기능 등을 포함하여 교수학습 중심의 강의계획서 서비스를 가능하게 한다. 실제 LMS를 통해 제공된 동영상 강의계획서는 편의성을 강화해서 사용자들의 활용도를 높이고 교수학습의 유용성과 신뢰성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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