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.
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.
본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 매우 긴 데이터이다. 따라서 비디오 시청자들은 원래의 긴 비디오를 시청하기 전에 요약된 버전을 시청하기를 원한다. 특히, 스포츠 분야에서 하이라이트 비디오는 자주 시청된다. 다시 말해서, 하이라이트 비디오는 비디오 시청자에게 그 비디오를 시청할 가치가 있는지를 결정하게 한다. 본 논문에서는 시간과 공간 형태로 된 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성한다. 이와 같은 구조적 특징들은 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출하는데 사용된다. 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임의 장면 재설정, 논리적 색인화, 그리고 하이라이트 생성 규칙에 의하여 생성된다. 마지막으로, 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트들은 비디오 시청자가 브라우저를 통하여 원하는 항목을 선택함으로서 검색되고 브라우징 될 수 있다
뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.
본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 한류 콘텐츠 자막 제작에 참여하는 해외 이용자들을 대상으로 자막 제작 활동의 동기와 인식, 커뮤니티 내의 한류 문화소비 등을 알아보고, 이것이 내포하는 한류 콘텐츠 글로벌 팬덤 현상의 특징과 의미를 살펴보았다. 한류 팬들이 자발적으로 한국 드라마 자막을 자국 언어로 제작하고, 이를 통해 가장 영향력있는 한류 플랫폼으로 성장한 동영상서비스인 비키를 연구대상으로 했으며, 자막제작 팬 커뮤니티에 참여하는 영어, 불어, 독일어, 스페인어, 루마니아어, 아랍어권 이용자 등 총13명의 자막 제작자들에 대한 이메일 심층인터뷰를 통해 연구를 진행했다. 연구결과, 팬 커뮤니티에서 발현되는 집단지성은 전문가 이상의 결과물을 만들어내고 있으며, 이들은 한류 콘텐츠의 소비자이자 문화생산자, 제2의 창작자로서 역할을 하고 있다. 나아가 한류 문화소비의 시공간을 확대하며 또 다른 한류 팬을 불러 모으는 선순환 구조를 구축하고 있다. 앞으로 한류 콘텐츠의 지속적인 확산을 위해, 뉴미디어 플랫폼의 팬 커뮤니티 활동과 네트워크 효과가 결합된 글로벌 팬덤의 방향성에 주목하고, 이를 더 활성화하는 장기적인 전략 연구에 관심을 기울일 필요가 있다.
무기막은 고분자막에 비해서 고온에서의 사용이 가능하고 구조적 안정성 등이 우수한 특징이 있다. 이러한 무기막에 촉매를 담지하거나 코팅하여 분리막의 역할과 촉매로서의 역할을 동시에 수행하는 막반응기로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 Redox mechanism에 의한 부분산화반응을 일으키는 촉매인 오산화바나듐을 sol-gel법으로 코팅한 무기막을 제조하여, 막내부에 오산화바나듐의 격자산소를 이용하는 부분산화 반응물이 존재할 때 선택적으로 증가하는 산소의 투과특성을 조사하였다.
본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.
금속 박막 위의 알칸티올분자의 흡착에 의한 자기조립단분자막(Self-Assembled Monolayers)은 접착 방지, 마찰 저하 등의 기능을 가진 코팅층으로서의 응용과 분자 또는 생분자의 미세 구조물 형성을 위한 방법으로 널리 연구되어지고 있다. 이러한 연구 중에서 특히 자기조립단분자막의 매우 얇은 두께와 금속 박막의 선택적 식각을 위한 안정적인 리지스트(Photo Resist)로서의 특징을 활용한 극미세 패터닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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