본 연구에서는 방송클립동영상 이용이 VOD 구매의도와 본방송 시청의도에 영향을 줄 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 방송클립동영상 이용자를 대상으로 설문조사를 통해 이용동기와 이용시간, 이용시점, 장르, 이용패턴 등의 이용경험 중심으로 살펴보았다. 연구결과를 요약하면, 방송클립동영상 이용동기 변인에서는 대인관계와 전체방송 대비이점이 높을수록, 방송클립동영상 이용경험 변인에서는 교육 장르, 게시된 영상보기, 게시된 영상 공유 및 추천을 이용하는 정도가 높을수록 VOD를 구매하고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 방송클립동영상 이용동기 변인에서는 이용유연성이 높을수록, 방송클립동영상 이용경험 변인에서는 드라마/영화 장르와 게시된 영상에 대한 댓글 읽기 및 작성 등과 같은 이용이 높을수록 본방송을 시청하고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다.
동영상 검색 시스템에서는 사용자가 전체 동영상 정보를 한눈에 파악하고, 필요한 경우 동영상의 원하는 지점부터 직접 재생할 수 있도록 하기 위하여 전체 동영상의 내용을 요약해 놓은 대표 프레임 리스트를 제공하며 대표 프레임 리스트를 작성하기 위하여 장면전환을 정확하게 검출할 필요성이 발생한다. 본 논문에서는 장면전환 지점을 추출하기 위하여 프레임을 일정한 블록으로 분할하고 다음 프레임의 동일 블록에서의 히스토그램 값을 비교하여 임계값을 넘지 못하면 다음 프레임을 컷으로 추출하였다.
참여, 공유, 개방으로 요약되는 Web 2.0 시대에는 이용자가 적극적으로 다양한 컨텐츠를 만들어가는 생산적인 역할을 하고 있다. 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 형태의 UCC(User Created Contents)가 대량 생산되고 있으며, 특히 UCC 동영상은 UCC라는 용어의 등장과 함께 새로운 문화의 트랜드로 자리를 잡았다. 교육현장에서 UCC를 이용하여 많은 교육적 효과를 거두리라 기대는 할 수 있으나 동영상을 제작하기 위한 학습 시스템은 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 이용자가 UCC에 대한 이해를 높이고 촬영에서 편집, 업로드까지 한 자리에서 학습할 수 있는 시스템을 구축하여 보다 쉽게 UCC를 제작할 수 있도록 도움을 주고자 한다.
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.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 사용자가 전체 동영상 데이터를 한눈에 파악할 수 있고, 필요한 경우 원하는 지점부터 동영상을 재생할 수 있도록 하기 위하여 동영상 데이터의 정보를 요약해 놓은 프레임 리스트를 제공하며, 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을.제안하고자 한다. 제안된 방법은 동영상 데이터를 대각선 방향으로 일정 픽셀의 칼라 값을 추출하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였으며, 샘플링 된 데이터는 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있었다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라 값은 행렬A에 i$\times$j 행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 MSE(Mean Square Error) 도입하여 각 프레임의 평균 오차를 계산한다. 평균오차와 일정 임계값을 초과하면 그 프레임을 장면 전환점으로 검출하고자 한다.
최근 비디오 데이터의 급격한 증가에 따라 원하는 동영상 정보를 검색하고자 할 때 막대한 시간과 노력의 낭비가 생긴다. 비디오 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요하다. 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 장면전환 검출이 된다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출한 후, 검출된 장면들 간의 변화를 참조하여 계층적 구조로 설정하여 동영상의 인덱스를 생성하는 방법을 소개한다. 컷으로 검출된 장면들을 비교하는데에는 전역적인 방법과 Bipartite 매칭을 이용한 국부적인 방법이 비교되었다. 컷 사이의 비교에 국부적인 방법을 사용함으로써 씬이 잘못 구분되는 오류를 줄일 수 있었다.
사용자 콘텐트 소비 중 동영상 콘텐트가 차지하는 비중이 매우 높아지고 있지만, 그로 인해 사용자들은 동영상 콘텐트의 홍수 속에서 초기 로딩 지연 및 콘텐트 소비에 필요한 시간의 부족, 특히 모바일 장치에서의 과도한 트래픽 발생, 그리고 재생 시간에 따른 콘텐트 소비 시간의 부족 등의 문제로 문제 등으로 동영상 콘텐트 재생을를 꺼리게 되는 경우도 발행한다. 제안하는 V2I(Video to Images) 기술은 동영상 콘텐트를 콘텐트 제공자나 사용자의 별도 노력 없이도 연속된 이미지 형태의 요약된 콘텐트로 변환하여 사용자에게 동영상 콘텐트 소비를 위한 새로운 사용자 경험을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 V2I 기술을 통해 사용자가 어떻게 동영상 콘텐트를 새로운 형태로 소비할 수 있는지, 이러한 새로운 사용자 경험의 장점은 무엇인지에 대해 소개하고, 또 V2I 전체 시스템의 구조에 대해서도 설명한다.
방송 환경의 디지털화와 더불어 단순히 단방향 방송 정보만을 시청하던 기존의 방식을 넘어 사용자의 다양한 욕구를 수용할 수 있는 대화형 방송 서비스(interactive broadcasting service)가 시작되고 있다. 대화형 방송 환경에서는 특히 사용자 측에 제공된 방대한 양의 디지털 멀티미디어 자료에 대한 효과적인 접근이 요구되는데, 본 논문에서는 이를 위하여 방송 비디오를 효과적으로 브라우징(browsing) 및 검색하고 전체의 내용을 짧은 시간 내에 개관할 수 있도록 하는 동적 비디오 요약(dynamic video abstraction) 기법에 관하여 고찰한다. 동적 비디오 요약에 의한 요약 비디오(skim video)는 전체 비디오를 내용에 기반하여 효과적으로 표현할 수 있도록 동영상 내의 주요 구간만으로 구성된 것으로, 대화형 방송에서 새로운 형태의 프로그램 안내 및 사용자 저장 자료에 대한 브라우징 도구 등으로써 매우 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 비디오 요약을 구현하기 위한 접근 방법과 전체 기능 구성 및 각 기능들의 구현 방법에 대하여 기술한다.
동영상 데이터 서비스가 나날이 증가함에 따라 특정 동영상 장면에 적합한 광고를 보여주거나 추가적인 정보를 제공하려는 요구가 커지고 있다. 장면에 적합한 광고를 보여주기 위하여 동영상의 영상이나 음성 정보를 직접 이용하는 방법은 현재의 기술력으로 한계가 있고, 제목, 카테고리 정보, 요약 등의 메타데이터도 계속해서 변화하는 장면의 내용을 반영하지 못한다. 본 연구는 동영상의 대본 자막에서 추출한 장면의 상황 정보를 이용하여 주어진 동영상 장면에 적합한 광고를 자동으로 부착해 주는 새로운 동영상 문맥 광고 시스템을 제안한다. 대본 자막에서 추출한 상황 정보를 광고 검색에 이용했을 때 높은 성능 향상을 확인할 수 있었고, 이를 이용하여 사용자에게 더 적합한 광고를 보여줄 수 있다.
DMB에서 사용되는 H.264/AVC (이하 H.264)는 새로운 기술들의 적용으로 높은 압축율과 화질을 제공하는 가장 앞선 동영상 압축 표준이다. 그러나 그 기술들로 인해 기존의 압축 표준에서 적용되던 알고리듬들이 H.264에 그대로 적용되지 않은 문제를 가지고 있다. 그 중 한가지로 압축 비트열에서 영상의 축소와 확대에 대한 새로운 연구가 필요하며, 본 연구에서는 그 문제의 해결방법으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 기존의 H.264 복호과정을 최대한 이용하면서도 연산량을 50%와 70%를 줄이면서 1/16 크기의 요약영상을 추출함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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