• Title/Summary/Keyword: 동인

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딥러닝 기반 동영상 객체 분할 기술 동향

  • Go, Yeong-Jun
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.25 no.2
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    • pp.44-51
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    • 2020
  • 동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

온라인 동영상 부가정보 처리 기술

  • Park, Yu-Mi;Heo, Se-Yeong;Lee, Jin-U;Choe, Wan
    • Information and Communications Magazine
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    • v.32 no.3
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    • pp.18-28
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    • 2015
  • 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.

Quantitative Analysis Method for Encrypted Video (암호화된 동영상 비식별화율의 정량적 분석 방법)

  • Deok-Han Kim;Young-Gab Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.193-195
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    • 2023
  • 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.

판도라TV vs 엠군

  • O, Byeong-Min
    • Digital Contents
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    • no.9 s.160
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    • pp.84-86
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    • 2006
  • 일반적으로 동영상 UCC(User Created Content)는 사용자에 의해 재생산된 동영상과 사용자가 캠코더나 디지털카메라를 통해 직접 만든 동영상으로 나뉜다. 이러한 특성을 반영하듯 동영상UCC의 대표주자인 판도라TV는 재생산 된 동영상에 주력하고 있고, 후발주자이자 다크호스인엠군의 경우 누리꾼들이 직접찍은 생활과 밀접한 동영상에 주력하고 있다. 인터넷 업계의 관심이 집중되고 있는 동영상UCC의 세계로 빠져보자.

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The Problems of UCC business and the future direction: from the Perspective of UCC service providers (동영상 UCC문제점과 발전 방향 연구(동영상 UCC 사업자 중심으로))

  • Lee, Chul-Kyun
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2009.11a
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    • pp.273-278
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    • 2009
  • 동영상 제작 기술 및 네트워크 기술의 발전 그리고, 다양한 미디어의 출현과 더불어 네티즌의 창의적이고, 능동적인 성향이 어우러지면서 동영상 User Created Contents(UCC) 시장이 커지고 있다. 이에 동영상 UCC 전문 업체들은 시장을 주도하기 위해 치열한 기술 경쟁을 벌이고 있으나, 높은 서비스 유지비용과 광고 수입 의존도의 한계를 넘지 못하면서 파산하는 업체들이 속출하고 있다. 위와 같은 상황에서 본 연구는 동영상 UCC 활성화를 저해하는 요인 및 개선 방안들을 설문하고 이를 해석하여 동영상 UCC 발전 방향 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 직접 동영상 UCC업체에 종사하는 사람들을 대상으로 설문 조사를 하였으며, 배포조사법을 이용하여 설문조사 표본 133명을 대상으로 빈도분석을 이용하여 실시하였다. 분석 결과 동영상 UCC를 활성화하기 위해서는 동영상 UCC를 이용하는 이용자, 기업, 국가가 하나가 되어 의식, 기술, 정책이 변화 될 수 있도록 더욱 더 노력해야 동영상 UCC는 활성화 될 수 있는 것으로 나타났다.

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A Dynamic Video Adaptation Scheme based on the Predictions of the Size and the Quality of Encoded Video Streams (동영상 크기 및 품질 예측에 기반한 동적 동영상 어댑테이션)

  • 김종항;남기용;이상민;낭종호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.538-540
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    • 2004
  • Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.

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유튜브 동영상 콘텐츠 시청이 제품 및 서비스 구매의도에 미치는 영향에 대한 실증적 연구

  • 임권순;하규수
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 2023.04a
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    • pp.11-13
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    • 2023
  • 대기업 등을 비롯한 중소기업들은 여러 광고 매체를 이용해 자사의 상품이나 브랜드 이미지를 홍보하는 것 이외에 유튜브와 같은 온라인 동영상 서비스 플랫폼에서 제품이나 서비스를 동영상으로 제작하여 다채로운 방법으로 가공, 소개하며 마케팅 효과를 극대화하고 있다. 이는 기업의 제품 및 서비스의 동영상 마케팅이 소비자들에게 어떤 영향을 미치고 직접적인 매출과 상관관계가 있는지를 이미 파악하고 접근하고 있다는 증거이다. 상대적으로 소상공인들은 동영상의 필요성에 대한 인식이 부족한 상태이다. 이에 유튜브와 같은 온라인 동영상 서비스 플랫폼에서 효과적으로 제품 및 서비스에 대해 관심과 흥미를 불러 일으키기 위해 동영상 마케팅을 시행하고자 할 때 동영상은 어떤 요소들이 충족되어야 하는지를 연구하려고 한다. 그리고 정확하게 동영상의 어떤 요소들이 소비자들의 구매 욕구를 상승시키는지와 같은 소비자들의 구매 행동 부분에 밀접한 영향을 미치는 동영상의 요소들에 대해 연구하고자 한다. 소비자들이 느끼는 구매 의지에 영향을 미치는 동영상의 요소들을 역설적으로 소상공인들에게 영상의 필요성을 인식시키기 위함이다.

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Design and Implementation of a Digital Storyboard System for Efficient Video Contents Production (효율적인 동영상 콘텐츠 제작을 위한 디지털 스토리보드 설계 및 구현)

  • Choi, Jun-Ho;Hwang, Myung-Gwon;Kim, Pan-Koo
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.548-551
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    • 2008
  • Recently, general user is making a lots of contents but it's difficult what using professional video editing system. and also video editing system is consist of effect of contents so user can't make a video contents easily. Therefore, we construct a system and make a application that user can make a video oneself using each sample video elements in this paper. For the this one, we used the semantic property about each element and we also construct to story, the story is matching to low level data in video.

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Analysis and Evaluation of Video Search Services of Korean Search Portals: Naver versus Google Korea (검색 포털들의 동영상 검색 서비스 분석 평가: 네이버와 구글을 중심으로)

  • Park, Soyeon
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.31 no.3
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    • pp.181-200
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    • 2014
  • This study aims to analyze and evaluate video search services of major search portals, Naver and Google Korea. In particular, this study analyzed characteristics such as collection distribution, yearly distribution, the ratio of redundant search results, the ratio of advertising, and the quality of videos. This study also evaluated relevance, credibility, and currency of video search results, and investigated the factors that influence relevance and credibility. Finally, types and characteristics of error results were analyzed. The results of this study show that the relevance of Google's video search results is higher than those of Naver, whereas currency of Naver's search results is somewhat higher than those of Google. Google has more high resolution videos than Naver, and Naver has more advertising than Google. Both Google and Naver return many redundant videos in the search results. The results of this study can be implemented to the portal's effective development of video search services.

Video Understanding through Video Analysis based on Deep Learning (동영상 분할 및 분석 기술을 통한 딥 러닝 기반의 동영상 이해)

  • Kim, Kuekyeng;Lim, HeuiSeok
    • Proceedings of The KACE
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    • 2017.08a
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    • pp.65-68
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    • 2017
  • 동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.

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