본 논문에서는 동영상, 팟캐스트 오로부터 자막을 생성하여 청각장애인의 미디어 접근권을 향상시키는 음성인식기술을 적용한 자막생성에 대하여 제안한다. 또한 레퍼런스 음성 DB 와 드라마, 팟캐스트 오디오로부터 생성된 자막의 정확도에 대해 평가하였다. 오디오를 이용하여 생성된 자막은 사극의 경우에는 다소 정확도가 낮게 평가되었으나, 전체적으로는 약 80%이상의 정확도를 갖는 것으로 파악되었다.
자막은 영상과 관련이 있는 정보를 포함한다. 이러한 영상의 정보를 이용하기 위해서 자막을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 자막 추출 연구는 언어 독립적인 특징으로 자막을 이루는 획의 에지는 일정한 간격을 유지하거나 수평라인으로 존재하는 글자의 분포를 이용한 방법을 제안하였다. 이러한 방법들은 획의 간격이 일정한 자막이나 하나의 글자가 하나의 획으로 이루어진 글자에서만 정상적인 동작을 보장하였다. 본 논문에서는 한글 자막 특징을 고려한 자막 추출 방법을 제안한다. 먼저, 한글 자막의 특징인 가로 획의 다수 분포를 고려한 적응형 에지 이진화를 수행하여 에지 영상을 생성하고 에지 연결 객체를 생성한다. 그 후에 생성한 연결 객체를 특징을 추출하여 사전에 생성한 의사결정 트리로 연결 객체를 자막과 비자막 연결객체로 분류한다. 의사결정 트리를 생성하기 위해서 사용한 연결 객체는 뉴스, 다큐멘터리 프로그램에서 획득하였으며, 성능 평가를 위해서 뉴스, 다큐멘터리, 스포츠 프로그램과 같은 대중 방송에서 획득한 영상에서 자막을 추출하였다. 평가 방법은 찾아진 연결 객체 중에 자막 연결 객체의 비율과 전체 자막 중에서 찾아진 자막 연결 객체의 비율로 분석하였다. 실험 결과에서는 제안한 방법이 한글 자막의 추출에 적용 가능함을 보여준다.
청각 장애보조 자막은 청각 장애우에게 TV프로그램의 시각적 요소와 해설이해 및 즐거움을 제공한다. 게임 플레이에 있어 자막은 일반 사용자뿐만 아니라 청각 장애우에게 게임을 플레이에 있어 큰 도움을 준다. 청각 장애보조 폐쇄자막시스템 BIT는 자막 원고를 생성하며 방송 반복송출, 수정 및 배포에 자유로운 자막생성 시스템이다. 본 논문은 청각 장애보조 자막 시스템 BIT에 관한 학술적 연구를 목적으로 하며 청각 장애우의 게임 플레이 및 게임방송 시청에 도움을 주고자 한다.
최근 COVID-19로 인한 온라인 강의 영상과 같은 많은 영상이 생성되고 있는데 노동 시간의 한계와 비용의 부족 등으로 인해 자막을 보유한 영상이 일부분에 불과하여 청각장애인들의 정보 취득에 방해 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용하여 자막을 자동으로 생성하고 종결 어미와 시간을 이용해 문장을 분리하여 자막을 생성함으로써 자막 생성에 드는 시간과 노동력을 줄일 수 있도록 하는 시스템을 개발하고자 한다.
논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.
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.
순환 신경망(RNN) 기반의 Long Short-Term Memory(LSTM)는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이는 모델이다. 음성을 문자로 변환해주는 Speech to Text (STT)를 이용해 자막을 생성하고, 생성된 자막을 다른 언어로 동시에 번역을 해주는 서비스가 활발히 진행되고 있다. STT를 사용하여 자막을 추출하는 경우에는 마침표가 없이 전부 연결된 문장이 생성되기 때문에 정확한 번역이 불가능하다. 본 논문에서는 영어자막의 자동 번역 시, 정확도를 높이기 위해 텍스트를 문장으로 분할하여 마침표를 생성해주는 방법을 제안한다. 이 때, LSTM을 이용하여 데이터를 학습시킨 후 테스트한 결과 62.3%의 정확도로 마침표의 위치를 예측했다.
정확한 영상 검색을 지원하기 위해 다양한 데이터와 방법들을 통한 메타데이터 생성 연구들이 이루어지고 있다. 자막 데이터를 기존의 키워드 기반의 메타데이터 생성 방법을 이용했을 경우, 구어체, 불완전 문장의 특징을 가진 특징을 반영하는데 어려움이 있었다. 또한, 단순히 키워드 매칭에 의존하기 때문에 문장에 중의적 단어가 포함되어 있을 경우에 검색 정확도가 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문장 전체를 특정 단위로 표현한 메타데이터를 생성한다. 이를 위해 비지도 학습인 RNN-LSTM 기반 네트워크를 이용하여 자막을 인코딩하고 장면 지식으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험에서는 본 시스템을 통해 임의의 자막을 입력하고 유사도 기반의 결과 비교를 통해 자막 메타데이터의 정성적 평가를 수행하였다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.
영상에 나타나는 자막은 영상과 관계가 있는 정보를 포함한다. 이러한 자막의 정보를 이용하기 위해 영상으로부터 자막을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구는 일정한 높이의 자막이나 획의 두께를 가진 자막만을 추출하였다. 본 논문에서는 일정 크기 이상의 크기에 무관한 자막을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 자막 추출을 위해서 영상에 포함된 픽셀들의 연결 객체를 생성하였다. 그리고 연결 객체 중에서 자막의 형태적인 특정의 패턴을 분석하고, 패턴을 이용하여 자막을 추출하였다. 실험에 사용된 영상은 다큐멘터리, 쇼 프로그램과 같은 대중 방송에서 획득하였으며, 실험 결과는 다양한 크기의 자막을 포함한 영상을 사용하여 실험하였고, 자막 추출의 결과는 찾아진 연결객체 중에 자막의 비율과 자막 중에 찾아진 자막의 비율로 분석하였다. 제안한 방법에 의해 다양한 크기의 자막을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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