자막방송은 지상파 방송 수신을 통해 시청 가능한 자막 서비스를 의미하며, 현재 모든 지상파 방송 프로그램에 대해 자막방송이 제공되고 있다. 자막방송을 위한 자막 데이터는 일반적으로 속기를 통해 입력되며, 방송에서 속기를 통해 작성된 자막 데이터는 파일로 저장되어 해당 방송 프로그램에 대한 메타데이터로 활용되거나, 동일한 프로그램이 재방송으로 편성될 경우의 자막방송에 활용될 수 있다. 하지만 재방송의 경우 편집으로 인해 본방송과 내용상의 차이가 발생할 수 있으므로 편집이 발생한 부분을 포착하여 자막 데이터에도 동일한 편집을 적용한 후에 자막방송으로 활용되어야 한다. 따라서 재방송 송출에 기존 자막파일이 활용될 경우 반드시 전처리를 통해 자막과 영상의 내용을 일치시키는 과정이 필요하다. 그러나 방송 현장의 재방송 편성/송출 워크플로우에서는 자막 전처리를 위해 필요한 정보들이 갖춰지지 않는 예외적인 경우가 종종 발생하기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방송 현업의 재방송 편성/송출 워크플로우에서 파일기반 자막송출 기능을 안정적으로 사용하기 위해 자막 전처리 과정에서 발생할 수 있는 오류들에 대한 대처방법을 설명하고, 그 방법을 구현한 시스템을 소개한다.
본 논문에서는 DTV 자막방송 데이터의 응용을 통한 부가가치 서비스 활용 방안을 연구한다. DTV 자막방송(Closed-Captioning)이란 방송프로그램의 대사를 문자화된 자막으로 보여주는 서비스로서 장애인, 노약자, 외국인 등 정보소외계층의 방송접근권 확대를 통한 정보격차(digital divide) 해소를 목적으로 한다. 국내에서는 2007년 6월에 디지털TV 자막 방송 표준규격이 완료되었으며, 2008년 4월부터 '장애인 차별금지 및 권리구제 등에 관한 법률'에 의한 모든 방송서비스의 자막방송 의무화로 인하여 현재 대부분의 지상파방송에서는 자막방송 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 DTV 자막방송 데이터의 응용을 위하여 지상파방송의 MPEG-2 Transport Stream으로부터 자막데이터를 추출하는 방법을 설명하고, 추출된 자막과 시간정보를 이용하여 PC 환경의 멀티미디어 재생기에서 사용가능한 자막파일의 생성 방법을 제안한다. 그리고 생성된 자막파일을 이용한 방송콘텐츠의 시간적 구간분할 방법을 제안한다. 실험에서는 자막파일 생성 및 구간분할 S/W의 구현을 통하여 제안된 방법의 유용성을 확인하였으며, 다양한 자막데이터 응용 기능의 제시를 통하여 자막데이터의 응용 가능성을 검증하였다.
예능프로그램에서 자막은 보충적인 설명이나 음향을 보완하는 보조적인 역할에서 재미와 감동을 극대화시키는 흥미유발형 자막 형태로 발전하였다. 본 연구는 JTBC <비정상회담>을 중심으로, 흥미유발형 자막의 특성과 시청자에게 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 연구방법론으로는 내용분석과 텍스트 분석을 병행하였다. 내용분석 결과, 전체 자막 수에 대비하여 흥미유발형 자막은 약 10~20%로 매회 일정비율을 유지하고, 제작진은 출연진의 캐릭터 구축 및 강화를 위해 출연진에게 별명을 설정하여 반복적으로 사용하고 있었다. 텍스트 분석 결과, 수용자는 프로그램에서 주로 사용된 자막 내용에 따라 출연진을 인식하고 있었다. 예능프로그램에서 제작진이 주관적으로 개입하여 의도적으로 사용하는 흥미유발형 자막은 출연진의 이미지를 형성하고, 수용자가 출연진을 인식하는 데 중요한 영향을 미쳤다. 자막을 사용하는 데 있어, 제작진의 신중한 자세와 능동적인 정보 소비자로서의 시청자의 역할이 필요하다.
자막 기능은 청각 장애자를 위하여 외국에서 지상파 TV에서 처음 사용하기 시작하였으며 현재 국내에서도 방송을 하고 있다. 방송의 자막 기능은 청각 장애자에게만 도움을 주는 것이 아니라 해당 국가의 언어를 배우려는 모든 사람들에게 좋은 교육용 도구가 된다. 본 논문은 먼저 자막 기능을 제공하지 않는 인터넷상의 동영상 파일에 자막 기능을 제공하는 방법의 설계 및 구현 방법을 설명하고 기존의 동영상 재생 시스템이 제공하지 않는 반복 선택 및 집단 선택 등 어학 교육에 필요한 몇 가지 기능의 추가 방법을 소개한다. 구현된 시범 시스템은 현재 운용을 하면서 계속적인 자료의 추가와 시스템의 확장을 하고 있다.
화면해설방송이란 시각장애인들이 TV 프로그램, 영화와 같은 미디어에 접근할 수 있도록 해주는 서비스로써 화면을 볼 수 없는 시각장애인들을 위해 상황 변화적 요소와 자막, 그래픽 등의 시각적 요소들을 설명하여 프로그램 내용의 이해를 도와주는 서비스이다. 이러한 화면해설은 대사나 효과음이 없는 부분에 전체 프로그램의 이해를 저해하지 않는 수준에서 삽입된다. 본 논문에서는 화면해설방송 제작을 위한 무 대사 구간 검출 방법을 제안한다. 본 방법은 방송스트림에 포함되어 있는 오디오와 자막 정보를 분석함으로써 화면해설을 삽입할 수 있는 구간을 검출한다. 실제 방송컨텐츠를 이용한 실험을 통해 본 방법을 검증하고 성능을 확인한다.
오늘날 미디어는 우리의 일상을 혁신하고 우리의 삶을 변혁시키는 위력을 갖게 되었다. 뉴미디어는 마샬 맥루한 (Marshall MacLuhan)의 말처럼 새로운 언어이며, 우리를 실재의 세계와 연결시켜주는 수단이며 또 그 자체가 실재의 세계이기도 하다. 이러한 뉴미디어의 세계에서 문자의 출현은 새로운 의미를 갖게 되었다. 미디어의 세계에 있어서 문자의 출현은 과거 무성시대 말기로부터 시작된 내용의 의미전달을 위한 자막의 역할을 뛰어 넘어 화면의 구성적 요소로서 역할을 하게 되었다. 이러한 구성적 요소로서의 자막 혹은 문자의 출현은 미학적 요소, 오락적 요소, 재현적 요소, 부언적 가치전도의 요소, 설명적 요소 등의 의미를 지니게 되었다. 과거 자막에서 보여주던 번역적 요소마저도 뉴미디어의 세계에서는 새로운 양식으로 탈바꿈하면서 계속전진을 계속하고 있다. 의미 전달을 위해서 영상 속의 문자는 의미론적인 입장에서의 변화나 연구가 계속될 뿐만 아니라 그 글꼴 등에서도 많은 변화와 의미를 지니게 되었다. 글꼴의 디자인은 미디어세계의 새로운 미학적 발상이며, 글꼴의 양식은 미디어 화면의 또 다른 생명력이라 할 수 있다. 그러므로 글꼴이 미디어에 미치는 영향에 대해 보다 구체적으로 살펴보고자 했다.
미생물 합성 poly[(R)3-hydroxybutyrate]](P(3HB))의 알칼리 및 효소 분해거동을 단결정과 Langmuir 단분자막을 모델시스템으로 하여 연구하였다. 단결정의 초기효소 및 알칼리 분해거동은 단결정의 장축에 대해 수직방향(b축)으로 분해가 일어났고 용융점 이하의 온도에서 열처리 또한 단결정의 b축을 따라 봉우리 형태의 형태학적 변화를 관찰하였다. 이러한 결과는 라멜라 단결정은 b축을 따라 불규칙한 영역을 가지고 있음을 의미하고 효소분해가 불규칙한 영역에서 선호적으로 일어난다고 설명할 수 있다. 한편, P(3HB), 단분자막의 효소 및 알칼리 분해경향은 분해매체와 표면압력에 크게 의존하였다. 알칼리 분해의 경우 낮은 표면압력에서도 분해를 나타내는 반면 효소 분해는 높은 표면 압력 하에서 분해거동을 나타내었다. 이러한 현상은 분자수준의 크기인 알칼리 분해매체는 P(3HB) 단분자막과 좁은 접촉면적(낮은 표면압력)에서도 활성을 보이는 반면 크기가 큰 분해효소는 보다 큰 활성 접촉면적(높은 표면압력)을 필요로 하는 것으로 판단된다.
기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.
1. 서론 : 막내부에서 물질전달을 설명하는 이론으로 현재 solution-diffusion model과 pore-flow model 두 가지가 있다. 이 중에서 흡착, 확산, 탈착의 3과정을 거치는 solution-diffusion model이 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 solution-diffusion model 에서 상호확산계수를 구하기 위해서 Vrentas-Duda식을 이용하여 자기확산계수를 구하고 Bearman식으로부터 상호확산계수를 구하는 과정을 UNIFAC-FV와 modified UNIFAC-FV을 이용하여 계산하였으며 Flory-Huggins식을 이용한 기존방법과 비교하였다.(생략)
인터넷과 연결 가능한 기기만 있다면 어디서든 외국의 영상매체를 시청할 수 있게 되었다. Netflix와 Youtube는 대표적인 영상 플랫폼이고 많은 사람들이 이용하고 있기도 하다. 그러다보니 외국어를 알지 못하는 경우, 전적으로 자막에 의존할 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 두 개의 인기 플랫폼에서 양질의 번역을 제공하고 있는지 알아보기 위해 두 곳에서 동시에 상영하고 있는 영화를 골라 한국어 번역본을 가지고 비교해보고 더 나은 방향과 문제점을 도출하였다. 그 결과, 좋은 번역이란 번역가가 시청자들이 집중을 할 수 있게 적절한 생략과 자세한 설명을 한정된 시간과 공간 안에 할 수 있어야 한다. 작업물을 심도 있게 연구하고 충분한 시간을 들여 작업에 임한다면 번역의 퀼리티는 확연히 올라갈 것이다. 마지막으로 본 연구는 영상번역에 대한 가이드라인 없이 싼 단가에 최소한의 시간을 들여 제작한 영상물들의 오역을 통해 아직 과거에 머물고 있는 영상번역 시장 활성화에 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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