본 논문에서는 대용량 비디오 영상에서 오토인코더를 이용하여 파랑 전파시 수리동역학적 장면만을 분리하는 방법에 대해 소개한다. 연안에서 센서를 이용한 파랑의 직접적 관측의 어려움으로 인해 비디오 영상을 이용한 입자 추적, 옵티컬 플로우 등의 이미지 분석 방법이 주로 활용되고 있다. 하지만 이미지 분석 방법은 주변광 및 기상상태 등 외부 요인에 의한 영향으로 파랑에 대한 정확한 분석에 어려움이 있다. 제안하는 방법은 비디오 영상으로부터 주변광의 영항을 최소화하고, 순수 파랑 전파시 파랑의 움직임 만을 분리하여 수리동역학적 장면을 추출한다. 실제 해역 및 수리 모형 실험에서 촬영된 비디오 영상에 제안하는 방법을 적용하여 원본 영상으로부터 주변광에 의한 영향과 배경을 잘 분리하여 파랑 전파에 따른 수리동역학적 파랑 이동 장면이 잘 추출되었음을 시각적으로 확인하였다. 또한 변분 오토인코더의 잠재표현 학습을 통해 얻은 원본 비디오 영상에 대한 잠재 표현은 주변광과 배경 요인에 의해 지배적으로 결정되는 반면, 파랑 이동 장면은 해당 요인에 관계없이 독립적으로 잘 표현되는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 야구 동영상에서 실시간으로 중요 이벤트 장면을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상정보를 분석하여 Pitching 신과 Close Up 신을 추출하여 Play 구간을 검출하고, 오디오 정보를 분석하여 오디오 이벤트 구간을 검출한다. Play 구간의시작인 Pitching 신을 검출하기 위해서는 오프라인 모델과 온라인 모델을 혼용하여 다양한 환경에 상관없이 높은 성능을 보일 수 있도록 하였으며, 아나운서의 억양 및 관중의 함성의 고조도가 높아지는 구간을 기반으로 검출된 오디오 이벤트 구간을 영상 정보 분석을 통해 획득된 Play 장면구간을 결합하여 중요 이벤트 장면 검출의 정확도를 높일 수 있도록 하였다. 실험에 의하면 제안하는 알고리즘은 1초의 동영상 데이터를 처리하는데 0.024초의 소요 시간이 필요하고, 0.89의 Recall과 0.975의 Precision 검출 성능을 보임을 알 수 있었다.
리치미디어 서비스는 비디오, 오디오, 텍스트와 같은 다수의 멀티미디어 요소들을 동시에 소비할 수 있으며 시청자의 요구사항을 수용하여 개인화된 데이터에 대한 이용이 가능한 대화형 미디어 서비스를 뜻한다. MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 BIFS(Binary Format for Scenes)와 LASeR(Light Application Scene Representation)를 제정함으로써 리치미디어 서비스를 위한 방안을 제시하였다. 상기 두 표준은 다수의 미디어 콘텐츠간의 시간적, 공간적 배치에 대한 정보와 콘텐츠 간 상호작용을 기술한 장면 구성 정보를 이용함으로써 리치미디어 서비스를 가능하게 하였다. 그러나 기존의 리치미디어 서비스에서는 사용자 및 서비스에 의해서 장면 구성 정보가 변경될 때마다 매번 단말이 가진 기존의 장면 구성 정보를 삭제하고 새로운 장면 구성 정보를 생성 및 분석해야하는 비효율적인 방법으로 장면 전환이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 DOM(Document Object Model) update라는 웹문서 데이터 인터페이스 규격을 사용하여 보다 효율적이고 동적인 장면 구성 변경 방안을 제시하여 장면 전환의 시간적 단축 효과와 장면전환에 따른 화면의 정지 등의 불연속성을 제거하는 효과를 검증하였다.
음악과 영화는 시간예술로서의 공통점을 갖고 있다. 음악은 영화의 대사와 장면의 빈 공간을 채우거나 특정 장면의 앞이나 뒤에 나옴으로써 사건의 흐름을 암시하고 장면의 여운을 지속시키는 기능을 한다. 따라서 영화음악 작곡가들은 인물의 성격 묘사와 이미지의 부여, 극적인 장면의 강조 등 영화의 대사만으로 부족한 효과들을 음악을 통해 구축하고자 하며 영화의 특정 장면이나 인물의 성격에 맞는 적절한 음악을 찾기 위해, 혹은 창조하기 위해 고심한다. 그들은 모티브나 선율, 리듬이나 화음, 음악 스타일 등 음악의 요소를 특정 캐릭터나 장면의 분위기와 연관시키려는 시도를 함에 있어 극작가와 맞먹는 영감을 보여준다. 본 논문에서는 1950년대를 전후로 한 영화음악 작곡가들의 작곡 기법들을 중심으로 주제의 사용방식, 조성 구조와 작품 속에서 다양하게 나타나는 주제들 간의 상호 연관, 리듬 패턴 등을 분석함으로써 장면의 효과를 깊게 하거나 스토리의 한 측면에 집중하게 만드는 음악적 악센트의 방법들을 연구하고자 한다. 알렉스 노스나 휴고 프리드호퍼, 버나드 허먼, 데이비드 랙신 같은 할리우드 작곡가들의 작곡 기법을 중심으로 하여 영화의 중요 시퀀스와 음악의 악센트가 어떻게 조화를 이루는 가를 실제 장면과 음악을 통하여 고찰하였다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 매크로 블록 타입 정보를 이용하여 효과적인 점진적 장면전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. MPEG 압축 영역에서 디졸브(Dissolve) 구간내의 B 프레임들의 매크로 블록 타입의 변화를 이용하여 디졸브 장면전환 구간을 빠르고 정확하게 검출 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 인터액티브 스마트 TV 적용을 위한 사운드트랙 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 동영상을 오디오와 비디오특징을 구분한 후, 각 오디오와 비디오 신호를 분석한다. 비디오 신호의 분석은 MPEG-2 비디오 인코더로부터 영상의 장면전환과 시작과 끝 위치를 검출하고, 오디오 신호의 분석은 AC-3 오디오 인코더로부터 오디오 특징을 추출한 후, 오디오 정보의 비트 벡터를 추출하여 데이터베이스를 생성한다. 생성된 데이터베이스와 사용자가 북마크를 하여 요청한 쿼리와 비교를 통하여 오디오 특징정보가 유사한 부분의 장면을 검색하고, 검색된 장면을 사용자에게 제공한다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 뉴스, 패널토론, 음악방송, 광고, 드라마 등 50개 TV 방송 프로그램의 데이터베이스를 이용해서 정확성을 측정하였다.
영화 스토리 연출에는 감독의 의도에 의한 많은 장치가 숨겨져 있고, 그에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 성공적으로 제작된 영화의 연출 기법들을 분석하여 스토리 상황을 도출해 보았다. 1:1 대화 장면은 영화의 스토리를 이끄는 갈등이 많이 등장하는 장면이다. 그로 인해 인물들 간의 관계는 화면의 비대칭성으로 드러날 수 있다. 이를 근거로 다양한 연출 기법 중 배우의 위치, 클로즈업, 지시벡터를 우선적으로 분석하였다. 그 결과 갈등조장자에 대한 역할과 갈등 종류에 따른 차이점이 발견되었고. 이것은 두 인물의 갈등 상황을 표현하였다. 이에 따라 연출 기법과 인물 관계 표현의 법칙이 발견될 것이라 보고 있다.
빛은 언어이다. 연출자가 애니메이션의 장면을 구성할 때 자신의 의도를 효과적으로 표현하기 위해 장면구성요소를 적절하게 사용해야 한다. 캐릭터의 연기, 장면의소품의 배치 그리고 빛이 장면구성요소에 들어갈 수 있다. 이러한 것들은 관객이 작품의 내러티브를 이해하고 연출자가 전달하고자 하는 정서를 이해하는데 도움을 준다. 특히 빛을 이용하여 색이나 명암을 조절하여 장면에서 전달하고자 하는 정서를 표현하므로 관객들이 자연스럽게 정서를 이해하고 작품에 집중하게 할 수 있도록 한다. 이러한 조명 연출은 초기 연극 무대나 렘브란트와 같은 회화작가의 작품에서도 쉽게 찾아볼 수 있다. 부분적으로 빛을 조절하여 장면이 가지고 있는 신성, 고민, 두려움 등 여러 가지 정서를 표현하여 작품의 극적 요소와 아름다움을 증가시킨다. 따라서 연출자가 어떠한 의도를 가지고 빛을 이용하느냐에 따라 장면의 의미는 여러 가지로 변화할 수 있다. 조명은 대상의 인식과 시공간의 시각화라는 기본적인 기능 외에도 예술적 방식을 통해 인간의 정서에 자극을 주어 작품의 몰입도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 작품의 내러티브에 기초를 둔 장면의 정서적 표현을 하기 보조하기 위해 조명이 어떤 역할을 하며 적절한 정서를 표현하기 위해 조명을 어떻게 사용해야 하는지 알아볼 것이다. "영화 조명의 정서 표현 기능을 적용한 3D애니메이션 조명 연구"를 선행연구로 하여 3D 애니메이션에 적용할 수 있는 정서적인 언어의 표현을 분류하여 기존의 정서 이론에 기반을 둔 정서적 어휘와 결합한다. 그리고 3D 애니메이션에서 나타난 정서적 장면을 선택하여 정서를 표현하기 위한 조명의 연출을 분석하여 정리한다. 이것으로 연출자가 장면의 의미를 전달하기 위해 정서적인 언어에 맞는 조명 연출법을 정리하고자 한다. 이것은 장면의 정서를 표현을 위한 3D 애니메이션 조명 연출의 기준을 제시할 연구가 계속 되어지길 기대한다.
본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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