• Title/Summary/Keyword: 비디오

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GeoVideo : Video Geographic Information System (지오 비디오 : 비디오 지리정보시스템)

  • 김경호;김성수;이성호;이종훈
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.623-625
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    • 2003
  • 공간정보와 멀티미디어가 긴밀히 결합된 새로운 형태의 지리정보 환경이 미디어 지리정보시스템(MediaGIS)이다. 비디오 지리정보시스템(VideoGIS)은 미디어 지리정보시스템의 한 예로서 공간정보와 비디오와의 결합과 상호작용에 중점을 두고 있다. 본 논문에서 제시한 지오 비디오(GeoVideo)는 비디오를 기반으로 공간정보의 조회, 검색, 분석 등이 가능한 최초의 비디오 지리정보시스템이다. 지오 비디오는 기존의 인위적이고 함축적이고 그래픽적인 패러다임에서 자연적이고 사실적이고 이미지적인 패러다임으로의 변화의 의미를 지닌다. 본 논문에서는 비디오와 공간정보의 결합에 대해 자세히 논의하고 시스템 구성 방법에 있어서의 고려사항 등에 관해서 논의하기로 한다.

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An Efficient Video Storage System on the Internet (인터넷에서의 효율적인 영상 저장 시스템)

  • Lee, Jun-Pyo;Cho, Chul-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.293-294
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    • 2011
  • 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 촬영한 영상신호의 편집 시스템과 편집 방법, 그리고 효율적인 영상 관리를 수행하는 영상 시스템을 제안한다. 이를 위해 아날로그 비디오 카메라로 촬영한 아날로그 비디오 신호 또는 디지털 비디오 카메라로 촬영한 디지털 비디오 신호를 컴퓨터 시스템을 이용하여 볼 수 있는 비디오 스트림 데이터로 변환시킨다. 컴퓨터 시스템에 구비된 사용자 인터페이스를 이용하여 입력되는 사용자의 요구에 따라 변환된 비디오 스트림 데이터를 내용 또는 일자별로 인덱스화하여 저장하며 사용자가 인덱스 정보를 이용하여 비디오 스트림 데이터들을 검색하고 편집한다.

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A Method of Hole Filling for Atlas Generation in Immersive Video Coding (몰입형 비디오 부호화의 아틀라스 생성을 위한 홀 채움 기법)

  • Lim, Sung-Gyun;Lee, Gwangsoon;Kim, Jae-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.75-77
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    • 2021
  • MPEG 비디오 그룹은 제한된 3D 공간 내에서 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 원하는 시점(view)을 렌더링(rendering)하기 위한 표준으로 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 테스트 모델과 함께 효율적인 몰입형 비디오의 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준을 개발하고 있다. 몰입감 있는 시각적 경험을 제공하기 위해서는 많은 수의 시점 비디오가 필요하기 때문에 방대한 양의 비디오를 고효율로 압축하는 것이 불가피하다. TMIV 는 여러 개의 입력 시점 비디오를 소수의 아틀라스(atlas) 비디오로 변환하여 부호화되는 화소수를 줄이게 된다. 아틀라스는 선택된 소수의 기본 시점(basic view) 비디오와 기본 시점으로부터 합성할 수 없는 나머지 추가 시점(additional view) 비디오의 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 비디오이다. 본 논문에서는 아틀라스 비디오의 보다 효율적인 부호화를 위해서 패치 내에 생기는 작은 홀(hole)들을 채우는 기법을 제안한다. 제안기법은 기존 TMIV8.0 에 비해 1.2%의 BD-rate 이 향상된 성능을 보인다.

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What Do The Algorithms of The Online Video Platform Recommend: Focusing on Youtube K-pop Music Video (온라인 동영상 플랫폼의 알고리듬은 어떤 연관 비디오를 추천하는가: 유튜브의 K POP 뮤직비디오를 중심으로)

  • Lee, Yeong-Ju;Lee, Chang-Hwan
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.20 no.4
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    • pp.1-13
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    • 2020
  • In order to understand the recommendation algorithm applied to the online video platform, this study examines the relationship between the content characteristics of K-pop music videos and related videos recommended for playback on YouTube, and analyses which videos are recommended as related videos through network analysis. As a result, the more liked videos, the higher recommendation ranking and most of the videos belonging to the same channel or produced by the same agency were recommended as related videos. As a result of the network analysis of the related video, the network of K-pop music video is strongly formed, and the BTS music video is highly centralized in the network analysis of the related video. These results suggest that the network between K-pops is strong, so when you enter K-pop as a search query and watch videos, you can enjoy K-pop continuously. But when watching other genres of video, K-pop may not be recommended as a related video.

(Dynamic Video Object Data Model(DIVID) (동적 비디오 객체 데이터 모델(DVID))

  • Song, Yong-Jun;Kim, Hyeong-Ju
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.9
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    • pp.1052-1060
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    • 1999
  • 이제까지 비디오 데이타베이스를 모델링하기 위한 많은 연구들이 수행되었지만 그 모든 모델들에서 다루는 비디오 데이타는 사용자의 개입이 없을 때 항상 미리 정의된 순서로 보여진다는 점에서 정적 데이타 모델로 간주될 수 있다. 주문형 뉴스 서비스, 주문형 비디오 서비스, 디지털 도서관, 인터넷 쇼핑 등과 같이 최신 비디오 정보 서비스를 제공하는 비디오 데이타베이스 응용들에서는 빈번한 비디오 편집이 요구되는데 실시간 처리가 바람직하다. 이를 위해서 기존의 비디오 데이타 내용이 변경되거나 새로운 비디오 데이타가 생성되어야 하지만 이제까지의 비디오 데이타 모델에서는 이러한 비디오 편집 작업이 일일이 수작업으로 수행되어야만 했다. 본 논문에서는 비디오 편집에 드는 노력을 줄이기 위해서 객체지향 데이타 모델에 기반하여 DVID(Dynamic Video Object Data Model)라는 동적 비디오 객체 데이타 모델을 제안한다. DVID는 기존의 정적 비디오 객체뿐만 아니라 사용자의 개입없이도 비디오의 내용을 비디오 데이타베이스로부터 동적으로 결정하여 보여주는 동적 비디오 객체도 함께 제공한다.Abstract A lot of research has been done on modeling video databases, but all of them can be considered as the static video data model from the viewpoint that all video data on those models are always presented according to the predefined sequences if there is no user interaction. For some video database applications which provides with up-to-date video information services such as news-on-demand, video-on-demand, digital library, internet shopping, etc., video editing is requested frequently, preferably in real time. To do this, the contents of the existing video data should be changed or new video data should be created, but on the traditional video data models such video editing works should be done manually. In order to save trouble in video editing work, this paper proposes the dynamic video object data model named DVID based on object oriented data model. DVID allows not only the static video object but also the dynamic video object whose contents are dynamically determined from video databases in real time even without user interaction.

VDCluster : A Video Segmentation and Clustering Algorithm for Large Video Sequences (VDCluster : 대용량 비디오 시퀀스를 위한 비디오 세그멘테이션 및 클러스터링 알고리즘)

  • Lee, Seok-Ryong;Lee, Ju-Hong;Kim, Deok-Hwan;Jeong, Jin-Wan
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.29 no.3
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    • pp.168-179
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    • 2002
  • In this paper, we investigate video representation techniques that are the foundational work for the subsequent video processing such as video storage and retrieval. A video data set if a collection of video clips, each of which is a sequence of video frames and is represented by a multidimensional data sequence (MDS). An MDS is partitioned into video segments considering temporal relationship among frames, and then similar segments of the clip are grouped into video clusters. Thus, the video clip is represented by a small number of video clusters. The video segmentation and clustering algorithm, VDCluster, proposed in this paper guarantee clustering quality to south an extent that satisfies predefined conditions. The experiments show that our algorithm performs very effectively with respect to various video data sets.

초다시점 비디오의 국제 표준화 동향

  • Ho, Yo-Seong
    • Information and Communications Magazine
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    • v.32 no.3
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    • pp.3-10
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    • 2015
  • 이 논문에서는 초다시점 비디오의 국제 표준화 동향을 소개한다. 초다시점 비디오는 기존 기술인 다시점 비디오와 비교하여 많게는 10배가 넘는 시점의 수를 지닌다. 따라서 초다시점 비디오를 통한 실감적인 3차원 영상의 재현은 차세대 영상 기술로 크게 각광받고 있다. 하지만 초다시점 비디오는 굉장히 많은 시점의 영상 정보 때문에 데이터양이 매우 커서 이를 전송하거나 저장하려면 초다시점 비디오 데이터의 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 최근 여러 국가의 기업과 연구소에서는 초다시점 비디오의 압축을 위한 핵심 기술을 개발하면서 국제 표준화 작업을 면밀히 준비하고 있다.

Video Modeling Supporting Spatio-Temporal Relationship (시공간 관계를 지원하는 비디오 모델링)

  • 복경수;유재수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.256-258
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    • 2001
  • 최근 컴퓨터 응용 기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 처리의 필요성이 증가하고 있다. 비 정형화된 비디오에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있는 비디오 모델링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 논리적 구조는 물론 비디오 내에 포함된 의미적인 내용을 표현하기 위한 비디오 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 모델링 기법은 의미적 내용을 효과적으로 표현하지 못하는 기존의 구조 모델링의 문제점을 해결하고 의미적인 내용들간의 시공간적 관계를 정의한다. 또한 시공간적 관계를 통한 의미적 내용에 대한 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.

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3D-HEVC Deblocking filter for Depth Video Coding (3D-HEVC 디블록킹 필터를 이용한 깊이 비디오 부호화)

  • Song, Yunseok;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.464-465
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    • 2015
  • 본 논문은 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 3차원 비디오 부호기에서 깊이 비디오 부호화의 효율 증대를 위한 디블록킹 필터(deblocking filter)를 제안한다. 디블록킹 필터는 블록 왜곡(blocking artifact)을 보정하기 위한 필터인데 원래 색상 영상의 특성에 맞게 설계되어서 비슷한 목적을 지닌 SAO(Sample Adaptive Offset)와 더불어 기존 방법의 깊이 비디오 부호화에서는 사용되지 않는다. 제안 방법은 디블록킹 필터의 사전 실험 통계에 기반하여 기여도가 낮은 normal 필터를 제외시킨다. 또한, 깊이 비디오의 특성을 고려하여 임펄스 응답(impulse response)를 변형하였다. 이 변형된 디블록킹 필터를 깊이 비디오 부호화에만 적용하고 색상 비디오 부호화에는 기존 디블록킹 필터를 사용하였다. 3D-HTM(HEVC Test Model) 13.0 참조 소프트웨어에 구현하여 실험한 결과, 기존 방법에 비해 깊이 비디오 부호화 성능이 5.2% 향상되었다. 색상-깊이 비디오 간 참조가 있기 때문에 변형된 깊이 비디오 부호화가 색상 비디오 부호화 효율에 영향을 끼칠 수도 있지만 실험 결과 색상 비디오 부호화 성능은 유지되었다. 따라서 제안 방법은 성공적으로 깊이 비디오 부호화의 효율을 증대시켰다.

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Speech Signal Processing for Performance Improvement of Text-Based Video Segmentation (문자정보 기반 비디오 분할에서 성능 향상을 위한 음성신호처리)

  • 이용주;손종목;강경옥;배건성
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1999.11b
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    • pp.187-191
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    • 1999
  • 비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.

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