• 말소리와 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.89-96
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• 2019

본 논문에서는 방송 콘텐츠에서 음성 구간 검출을 효과적으로 할 수 있는 심층 학습 모델 구조를 제안한다. 또한 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하기 위한 다중 스케일 시간 확장 합성곱 층을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능을 검증하기 위하여 여러 개의 비교 모델을 구현하고, 프레임 단위의 F-score, precision, recall을 계산하여 보여 준다. 제안 모델과 비교 모델은 모두 같은 학습 데이터로 학습되었으며, 모든 모델은 다양한 장르(드라마, 뉴스, 다큐멘터리 등)로 구성되어 있는 한국 방송데이터 32시간을 이용하여 모델을 학습되었다. 제안 모델은 한국 방송데이터에서 F-score 91.7%로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 또한 영국과 스페인 방송 데이터에서도 F-score 87.9%와 92.6%로 가장 높은 성능을 보여주었다. 결과적으로 본 논문의 제안 모델은 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하여 음성 구간 검출 성능 향상에 기여할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.637-641
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• 2015

최근 SNS, 블로그 등 사용자 참여형 인터넷 매체가 늘어나면서, 방송 콘텐츠에 대한 사용자의 재생산이 활발히 일어나고 있다. 특히, 드라마와 같은 장르에서는 배우가 착용한 옷, 시계 등에서부터, 자동차, 촬영 장소 등 다양한 종류의 정보들이 블로그를 통해 다른 사용자에게 전달되고 있다. 이러한 정보들은 방송 콘텐츠에 대한 직접적인 부가 정보가 되기 때문에, 이를 활용할 경우 양질의 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해, 블로그 포스팅을 이용하여 방송 콘텐츠의 특정 타임라인에 태그 클라우드를 생성하는 기술을 제안한다. 제안한 방법에서는 방송 콘텐츠에 대한 블로그 포스팅을 수집하고, 수집된 포스팅으로부터 이미지 주변 단어를 활용하여 태그 셋을 구축한다. 구축된 태그 클라우드는 방송 콘텐츠 프레임과의 이미지 매칭을 통해 특정 타임라인에 태깅된다. 실험에서는 이미지 매칭의 성능과 생성된 태깅된 태그 클라우드를 보임으로써 제안한 방법의 성능을 입증한다.

• 한국조리학회지
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• 제21권4호
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• pp.309-324
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• 2015

최근 한국에서 방송에서 쉽게 접할 수 있는 제품간접광고, 즉 Product Placement(PPL)는 영화 또는 TV 프로그램이 방영되는 중에 자연스럽게 노출됨으로 다른 종류의 광고에 비해 노출수준이 높다. 또한, PPL이 비용대비 높은 효과를 보임에 따라 외식업체들은 적극적으로 PPL을 이용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 드라마 속에 등장하는 외식업체 PPL에 대한 한국과 중국 소비자의 인식 차이를 파악하고, PPL에 대한 인식이 기업의 브랜드 이미지와 구매의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구는 한국 TV드라마를 통해 PPL 광고를 시청한 경험이 있는 20세 이상 중국인과 한국인을 조사대상으로 하였으며, 총 한달 동안 두 가지 온라인과 오프라인 설문조사 방법을 병행하여 양적 연구를 실시하였다. 연구 결과, 한국 소비자들의 경우 PPL에 대한 친숙도가 높고, 그 소비유도 특성을 잘 이해하고 있을 때 브랜드이미지와 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 PPL의 부정적인 면을 잘 인식하고 있는 소비자들의 브랜드이미지와 구매의도는 낮추는 것으로 조사되었다. 반면에 중국 소비자들의 경우 PPL에 대해 긍정적이고 친숙할수록 브랜드이미지와 구매의도 모두에 긍정적인 영향을 주었다. 그러나 PPL에 대한 부정적인 면을 인식하고 있더라도 브랜드이미지와 구매의도에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 따라서 드라마 속 PPL에 대한 한국과 중국 소비자의 인식 차이가 있음을 고려하여 PPL 활용 전략을 차별화하여야 할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.63-73
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• 2018

최근 VR 콘텐츠 제작은 크게 3가지 방법이 사용된다. CG를 이용한 방법, 게임엔진을 이용한 방법 그리고 실사촬영 방법이다. 이중 가장 보편적인 제작방법은 실사촬영이다. 하지만 지금까지 실사촬영은 대부분 액션캠(actioncam)을 이용한 촬영으로 영화, 드라마 같은 전문적인 영상 제작 방식과는 차이가 있다. 본 논문에서는 영상제작 전문가 방식과 액션캠 촬영 방식의 차이를 지적하고 대안을 제시하고 있다. 제안된 방법은 log 촬영을 통해 HDR이 가능한 촬영과 이를 활용한 편집 방법이다. 실험 촬영, 편집 결과 제안한 방법이 기존 액션캠 촬영 방법보다 더 많은 색정보를 확보할 수 있고 이를 통해 액션캠이 구현하기 어려운 고화질 영상을 구현하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.19-29
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• 2018

We propose to use independent component analysis (ICA) and deep neural network (DNN) to detect music sections in broadcast drama contents. Drama contents mainly comprise silence, noise, speech, music, and mixed (speech+music) sections. The silence section is detected by signal activity detection. To detect the music section, we train noise, speech, music, and mixed models with DNN. In computer experiments, we used the MUSAN corpus for training the acoustic model, and conducted an experiment using 3 hours' worth of Korean drama contents. As the mixed section includes music signals, it was regarded as a music section. The segmentation error rate (SER) of music section detection was observed to be 19.0%. In addition, when stereo mixed signals were separated into music signals using ICA, the SER was reduced to 11.8%.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.299-302
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 음악의 temporal 특징을 이용한 검색 방법을 제안한다. 방송환경에 적용하기 위해 검색 범위를 드라마나 영화의 배경 음악으로 사용되는 OST 앨범으로 제한하였다. 오디오의 특징 벡터로써 UFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하였으며 이 특징 벡터를 이용하여 VQ(Vector Quantization)로 부호화한 codeword로 오디오 신호의 시변 특성을 표현한다. 본 논문에서는 제안한 음악의 temporal 특성을 반영한 codeword-sequence를 이용하는 방법을 pitch-histogram을 기반으로 하는 방법 및 MFCC codeword-histogram을 기반으로 하는 방법과 비교하고 성능 개선을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.423-424
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• 2019

인공지능 기술의 발전으로 딥러닝, 자연어처리 기술이 챗봇(채팅+로봇)에 적용되어 금융, 헬스케어, 여행, 방송 등의 분야를 중심으로 챗봇 시장이 확대되고 있다. 이러한 디지털 환경의 변화에 따라 전통문화 관련 개방 데이터를 활용한 전통문화 콘텐츠의 활성화 방안에 대해 살펴보고자 한다. 전통문화 소재는 영화, 드라마, 애니메이션 등의 소재로 활용 폭이 꾸준히 확대되고 있으나 현대적인 재창조의 폭넓은 대상이 되지는 못하고 있다. 팩트를 다루는 역사적 사실은 물론, 그 당시 살았던 사람들의 이야기 발굴에 대한 창작자들의 수요에 부응할 수 있는 체계적인 정보서비스로서의 전통문화 분야 인공지능(AI) 챗봇 서비스는 예비창작자와 일반인에게 창작의 유용한 가이드가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1339-1341
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• 2010

디지털 TV 시대를 맞아 다양한 형태의 사용자와 상호작용할 수 있는 콘텐츠의 개발이 활성화되고 있고, 이에 따른 IPTV 의 활성화와 함께 방송 콘텐츠의 2 차 이용에 사용되는 VOD 의 제작과 활용이 높아지고 있다. 제작되는 VOD 는 2 차 이용을 위해 영화, 드라마, 다큐 등 다양한 콘텐츠를 포함하고 있는데, 이를 시청하기 위해서는 반드시 다운로드를 받아야 한다. 이러한 다운로드는 1 차적인 사용자 인증 및 기기 인증 후에는 일방적인 전송을 수행하고, 이미 다운로드 되어 있는 파일은 별도의 처리 없이 재생이 가능하기 때문에 VOD 의 불법적인 배포에 대응하기 어렵다. 따라서 VOD 콘텐츠가 다운로드 된 후, 반복 재생 시에 영상에 포함된 인증 정보를 통해 콘텐츠의 보호를 위한 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.93-95
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• 2023

본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.431-438
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• 2016

본 연구는 뉴미디어 플랫폼을 통해 글로벌 시장에서 소비되는 한류 콘텐츠 서비스에 초점을 맞추어, 서비스별 비즈니스 모델 분석을 통해 성공/실패 요인을 살펴본 것이다. 단순한 콘텐츠 공급자가 아니라 서비스 제공자로 시장을 확대해 나가는 관점에서, 효과적인 뉴미디어 콘텐츠 플랫폼 모델을 제시하는 것이 목적이다. 대표적인 한류 OTT서비스인 비키, 드라마피버, 마두닷컴을 대상으로 서비스 경영전략과 성공/실패 요인을 살펴보았다. 성공적인 비즈니스 모델의 네 가지 요소-고객 가치, 이익 공식, 핵심 자원, 핵심 프로세스-를 기반으로, 관련 자료와 문헌, 설립자 및 CEO 인터뷰 등을 통해 사례연구를 했다. 글로벌 OTT 플랫폼의 성공 요인은 타깃 고객의 커버리지, 수익 모델, 커뮤니티의 활성화 등 세 가지로 정리된다. 명확한 타깃 고객을 정하고, 넓은 고객 커버리지를 갖는 것이 서비스의 가치를 결정하는데 중요하다. 또 플랫폼의 수익모델은 광고를 기반으로 유료 서비스를 제공해야 하며, 한류 콘텐츠 팬덤을 형성하고 지속적인 콘텐츠 소비를 이끌기 위해서는 커뮤니티의 형성과 관리가 필수적이다.