현재 온라인 동영상 트래픽은 인터넷 전체 트래픽의 60% 이상을 차지하고 있으며, 앞으로는 더욱 증가될 것으로 전망된다. 그동안 인터넷 상에서 온라인 동영상의 생성과 배포에 관한 생태계가 견고히 구축되었고, 유통되는 동영상의 품질이나 압축기술 등은 그 어느 때보다 급속히 발전되어 왔다. 그에 비해 동영상의 활용에 있어서는 대부분의 이용자가 주로 동영상을 찾고 보고 듣는 데 그치고 있다. 그러나 동영상에는 스토리, 등장인물, 배경이 되는 장소, 의미 있는 사물 등과 같은 부가 정보들이 내포되어 있어 이 정보를 적극 활용하면 동영상의 활용 가치를 높일 수 있다. 본 고에서는 동영상의 활용 가치를 높이는 서비스를 제공하는 수단으로서 동영상에 포함된 부가 정보를 획득하고, 모델링하고, 표현하는 기술들에 관해 고찰한다. 더불어 현재의 온라인 동영상 서비스를 살펴보면서 부가정보를 적극 활용하게 될 미래의 동영상 서비스를 가늠하고자 한다.
]일반적으로 기존의 동영상 처리 방법들은 처리 대상 동영상 데이터의 메타 데이터 정보에 기반한다. 하지만, 동영상 데이터의 메타 데이터 정보는 해당 동영상의 상세한 의미적인 정보까지 표현하는데는 한계를 갖는다. 따라서, 메타 데이터 정보에 기반한 동영상 처리 기술은 다양한 동영상 정보를 보다 효율적으로 처리하는데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다양한 동영상 정보들을 효율적으로 분류하기 위한 방법으로 영상 정보에 기반한 직접 분류 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 영상 분류 방법에서는 관리자가 기준으로 제시한 동영상에 대한 마이닝을 수행하여 해당 동영상의 특성정보를 추출하여 동영상 분류의 기준이 되는 동영상 특성정보 프로파일을 생성한다. 이어서, 분류 대상 동영상들에 대해서 각 동영상을 기준 동영상의 특성정보 프로파일과 비교하여 유사성을 분석하고, 이론 기준으로 각 동영상을 분류한다. 또한, 분류 과정에서의 수행 속도를 향상 시키기 위한 방법으로 통합 프로과일 생성 및 비교 기법을 제시하며, 동영상 분류 과정에서의 정확도를 높이기 위한 가중치 기반 비교 방법을 제시한다. 끝으로 다양한 동영상 데이터를 활용한 유사도 비교 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 검증한다.
비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
인터넷의 시대에 들어오게 되면서 현대는 무한한 정보바다의 물결에 휩쓸려가고 있으며 이러한 경향과 더불어 멀티미디어 데이터의 양도 급격히 늘어나고 있다. 인터넷의 가장 큰 특징이자 장점인 접근 가능성은 무제한으로 어떠한 정보 컨텐츠라도 이용 가능하게 한다. 그렇지만 접근 가능성은 누구나 쉽게 디지털 정보의 복제를 가능하게 함으로써 타인의 지적 재산권에 침해를 줄 수 있게 되었다. 이를 해결하기 위한 방법으로 워터마크 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 동영상 자막 정보인 SMI 파일을 동영상 내에 숨기는 방법을 이용하여 자막 정보 및 동영상 정보의 저작권 및 무결성 보호를 하고자 한다. 본 논문에서는 자막 정보를 분리, 암호화하여 동영상 내의 프레임에 삽입하는 방법을 제시한다. 동영상에 영향을 미치지 않는 각 프레임 내의 최하위 비트에 자막 정보를 삽입하여 다른 사람들이 동영상을 편집한 경우에는 자막 정보를 제공받지 못하도록 한다.
현재 전국 16개 시도교육청에서는 제작한 대량의 인터넷 동영상을 서비스하고 있으나 제작 인터넷 동영상 콘텐츠의 재사용 및 공동활용을 높이기 위해서는 인터넷 동영상 개발 과정에서 필요한 효율적 콘텐츠 개발 방법과 품질관리를 포함한 콘텐츠 관리가 요구된다. 인터넷 동영상 공동 활용을 위해 다수의 정보저장소를 사용함으로 메타데이터 등록의 중복 작업이 발생하며, 이를 해결하기 위해서는 인터넷 동영상 공동 활용을 위한 시스템적인 연계가 필요하다. 이 논문에서는 인터넷 동영상 콘텐츠의 유통을 위한 인터넷 동영상 메타데이터의 역할과 요건, 그리고 교육정보 메타데이타의 특성을 살펴보고 인터넷 동영상 메타데이타 적용 원칙 및 메타데이타 필수 구성 요소를 도출하였다. 또한 인터넷 동영상 메타데이터의 전국교육정보공유체제 및 사이버가정학습서비스와 효과적으로 연계 하기 위한 모델을 제시한다
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
방송채널의 증가와 인터넷을 통한 디지털 영상컨텐츠의 수요가 높아짐에 따라 IPTV 서비스는 중요한 디지털 컨텐츠 시장으로 커가고 있다. 그러나 아직은 TV 중심의 인터페이스로 인해 정보검색의 제약과 사용성에는 많은 문제를 나타내고 있다. 이에 본 연구는 IPTV 환경에서 재생 중인 영상과 관련된 정보를 사용자가 빠르고 쉽게 획득할 수 있는 동영상 표시 검색방법(Mosaic maps)을 제안하고자 한다. 문제해결을 위한 방법으로 영상 Platform 내 다음의 과정을 구성하였다. 1 단계는 동영상 컬러 값 검출을 통한 화면 분할 영역 설정으로 재생중인 영상의 화면 프레임을 정지하여 색상 값을 검출, 색상영역 별로 Grouping 하여 영역을 설정한다. 2 단계는 동영상 분석을 통한 관련 정보 추출로 분석된 동영상의 정보(키워드, 성격, 배경, 인물 등)를 통해 관련 부가정보를 찾아 카테고리를 구분하는 과정이다. 3 단계는 Thumbnail 이미지를 통한 동영상 이동으로 검색된 관련정보의 Thumbnail 이미지를 해당 화면영역에 Mapping, 사용자가 쉽고 간단하게 관련 카테고리에서 동영상을 선택/이동하는 단계다. 위의 방법을 통해 Keyboard 를 사용하지 않고도 현재 시청중인 동영상 화면을 손상없이 유지하면서 화면내용과 관련된 동영상 정보검색이 가능해졌다. 그리고 선택한 동영상들의 History 를 갖고 있어 언제든지 기존 동영상으로 돌아갈 수 있는 부가 기능을 갖게 되었다. 또한 실험을 통해 기존 웹 사이트 방식의 정보검색 및 메뉴 카테고리 제공방식보다 본 연구의 결과가 관련정보를 찾는 검색시간과 사용자의 수행 단계가 단축됨을 입증 할 수 있었다.
텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.
인터넷의 대중화와 IT 기술의 발전에 따라 인터넷을 통한 동영상 자료의 활용 및 유통이 활성화되고 있다. 성장하는 유기체로서 정보 유통의 중심이 되어야 할 도서관의 입장에서는 새로운 정보원으로서 동영상 정보의 유통에 관심을 기울어야 하는 시점이다. 본 고에서는 이러한 배경에서 동영상 정보자료의 유통을 위한 시스템 구축의 기반을 제시하고자 하는 목적으로 동영상 유통시스템 구축과 관련된 제반 사항을 검토하였다. 이를 위해 인터넷을 통한 동영상 유통현황과 유통활성화의 기술적 기반이 되는 관련 기술 발전현황을 살펴보았다. 또한 동영상 정보자료의 유통을 위한 시스템의 각 구성요소를 소개하였고 실제 구축과정에서 고려해야 할 기반 요소들을 검토하였다. 본 연구를 통해 소개된 내용을 기반으로 실제 동영상 유통시스템의 구축을 검토하는 도서관 실무에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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