최근 한류(韓流) 콘텐츠의 글로벌화로 인해 콘텐츠가 전 세계로 수출됨에 따라 글로벌 환경에 적합한 콘텐츠에서의 단어 선택이 매우 중요하게 되었다. 멀티미디어 콘텐츠에서의 글로벌 단어 선택을 위해서는 각 나라의 비속어나 욕설 단어를 회피하고 오해하지 않을 말과 단어를 선택하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 글로벌 콘텐츠를 위한 금기 언어 검색 시스템을 개발한다. 이를 위하여 한국어를 영어로 변환하기 위한 음소 변환 모델을 개발하고, 변환된 음소와 금기 언어 검색 데이터베이스를 개발하였다.
기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.
최근 모바일 콘텐츠 산업의 급속한 성장으로 모바일 콘텐츠 작성은 새로운 콘텐츠를 작성하기 보다는 기존 PC기반의 프로그램을 모바일 환경에 맞게 변환하는 추세이다. 모바일 환경에 맞게 변환을 할 때 소프트웨어공학 기법을 적용하면 효율적인 리엔지니어링이 가능하다. 우리는 기존 PC기반의 바둑게임 프로그램을 모바일 환경의 프로그램으로 변환하던 중 많은 문제점과 마주치게 되었다. 우리는 문제점을 해결하고, 차후 코드의 재사용성을 고려하여 디자인 패턴을 고려한 리엔지니어링을 했다. 이러한 리엔지니어링을 하면 모바일 콘텐츠 개발자는 차후 PDA와 같은 다른 뷰를 가지는 프로그램으로의 변환도 손쉽게 할 수 있다. 우리는 기존의 패턴 이용하여 코드 재사용성을 높이는 효율적인 리엔지니어링 기법을 제안한다.
최근 모바일 인터넷기술과 인터넷의 발달로 다양한 통합된 서비스가 이루어지고 있다. 하지만 양질의 통합된 서비스를 제공하기 위해서는 많은 모바일 인터넷 콘텐츠가 개발되어야 한다. 기존의 인터넷 콘텐츠는 HTML 기반의 콘텐츠로 구성되어 있어 모바일 인터넷 기기의 제약으로 모바일 인터넷 환경에서 사용하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 인터넷 콘텐츠와 모바일 인터넷에서 호환하여 유무선 콘텐츠간의 변환과 다양한 모바일 콘텐츠간의 변환을 할 수 있는 문서 변환 시스템을 설계하였다.
콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.
HEVC (High Efficiency Video Coding) 비디오 국제표준 확장기술은 스크린 콘텐츠를 주요 부호화 대상 영상 중 하나로 고려하는 스크린 콘텐츠용 비디오 압축 기술을 포함하고 있다. 표준화가 완료된 HEVC 버전 1에 이미 포함되어 있는 변환생략 기술은 변환을 생략하고 양자화만을 수행하는 기술로 스크린 콘텐츠와 같이 고주파 에너지를 많이 포함하는 영상에서 큰 압축률 향상을 보인다. 하지만 변환생략이 가능한 모든 $4{\times}4$ 변환블록에 대하여 변환생략 모드까지 포함한 선택가능한 모드 중에서 최적의 모드를 결정하여야 하므로 부호화기의 복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 부호화에 특히 효과적인 IBC(Intra block copy) 기술과 변환생략 기술간의 통계적 상관성을 이용한 고속 변환생략 모드 결정과, $4{\times}4$ 변환블록 마다 변환생략 여부를 나타내는 transform_skip_flag를 CU단에서 하나의 대표 플래그로 묶어 표현하는 변환생략 통합 시그널링 방법을 제안한다. 모의 실험을 통하여 제안 방법을 적용한 경우, $4{\times}4$ 변환 블록 부호화 시간을 약 32%를 절감할 수 있는 것을 확인하였다.
동영상, 정지 영상, 그리고 음원과 같은 디지털 콘텐츠를 보호하기 위한 워터마킹 기법은 저작권 등과 관련된 정보를 콘텐츠 내부에 직간접적으로 삽입하는 방식으로 원본 콘텐츠와는 품질면에서 차이가 있다. 따라서 본 논문에서는 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 콘텐츠 정보를 변형하지 않는 새로운 콘텐츠 보호 방법을 제안한다. 셀룰라 오토마타 변환은 룰(Rule), 기저함수, 초기 값 등 많은 변수를 사용하여 변환을 수행하고 역변환을 위해서는 동일한 변수 값을 이용해야 하므로 뛰어난 보안성을 갖는다. 이와 같은 특징을 갖는 이차원 셀룰라 오토마타 변환으로 얻어진 원 영상 계수 정보와 저작권 정보를 조합하여 새로운 영상 의존 정보를 생성하며 데이터베이스 등에 저장한다. 원본 영상은 외부 공격 등이 가능한 인터넷 등을 이용하여 배포하고 향후 저작권 분쟁 등이 발생할 경우 데이터베이스에 저장된 정보와 외부 공격을 받은 영상을 이용하여 저작권 정보를 복원한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 미디언 필터, 잘라내기, JPEG 압축, 그리고 회전 등 공격 받은 영상을 사용하여 강인성 실험을 수행하여 제안한 알고리즘을 검증한다.
기존 유선인터넷의 발전에 힘입어 무선인터넷의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 유선인터넷의 콘텐츠에 비하면 무선인터넷의 제약과 개발자의 부족으로 인해 무선 인터넷 컨텐츠가 부족한게 현실이다. 이에 본 논문의 연구 방향은 기존의 유선 콘텐츠를 WML로 변환시킴으로써 기존 컨텐츠의 다양함을 유지하는 것이다. 또한 기존의 JPG, GIF포멧의 이미지들을 무선인터넷에 적합한 이미지로 변환하여 기존 콘텐츠의 효율적인 변환을 할 수 있도록 본 논문에서 설계하였다.
모바일 기술의 발전으로 인쇄 매체가 아닌 온라인 매체로 만화 콘텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있고, 모바일 단말기의 작은 화면 위에 기존 오프라인 만화를 브라우징하기 위한 새로운 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 큰 만화 콘텐츠를 영상의 의미 정보(배경이 아닌 모든 부분: 사람, 중요한 오브젝트, 문자)의 손실을 최소화하여, 기존의 오프라인 만화 콘텐츠를 모바일 단말기에 맞게 자동 변환 시스템 (Automatic Comics Conversion System: ACCS)을 제안한다. ACCS는 기존 만화 콘텐츠 영상의 각 페이지를 프레임 단위로 자르고 잘라진 프레임을 분할, 확대, 축소 등을 통해 모바일 단말기 화면 크기에 맞게 자동으로 변환한다.
본 논문에서는 다양한 스마트 단말과 홈네트워크 장치가 연결된 유무선 홈네트워크 환경을 기반으로 스마트 단말을 이용하여 원격으로 홈네트워크를 편리하게 제어할 수 있도록 스마트 단말 특성에 맞게 최적화된 UI와 미디어 콘텐츠를 제공하는 적응형 변환 엔진을 제시한다. 적응형 변환 엔진은 스마트 단말 프로파일과 UI 변환 정책을 고려하여 동적으로 UI 콘텐츠를 변환하여 전송할 뿐만 아니라 단말 프로파일과 미디어 프로파일을 고려한 실시간 미디어 트랜스코딩과 전송 기능을 통하여 스마트 단말에 적합한 미디어 콘텐츠를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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