본 논문에서는 정지영상에 주로 적용되어 왔던 히스토그램 등화 (histogram equalization) 기법을 실시간 동영상 화질향상에 이용할 수 있도록 확장한다. 우선, 동영상의 히스토그램 등화를 실시간으로 동작하기 위한 방안으로, 이전 프레임들의 히스토그램을 이용하여 현재 프레임의 변환 함수를 구성하는 방법을 제안한다. 또한 페이드-인 (fade-in) 등과 같이 장면 전환을 위한 특수 효과를 적용한 동영상이나 장면의 특성상 낮은 화소값이나 높은 화소값들만으로 구성된 동영상에 대해 히스토그램 등화를 적용할 경우 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하여 동영상의 히스토그램 등화를 수행하면 실시간 동영상 처리가 가능할 뿐만 아니라, 다양한 특수 기법들을 사용한 동영상을 효과적으로 개선하여 향상된 화질의 동영상을 얻을 수 있다.
웹 2.0시대를 맞이하여 사용자가 콘텐츠 및 동영상을 직접 만들어 참여하고 공유하는 방향으로 바뀌었고 각종 포털사이트에서도 동영상 사이트를 제공함으로써 동영상 UCC가 대중화될 수 있는 계기가 되었다. 본 논문에서는 동영상 UCC를 만들기 위해 제작, 편집, 등 프로그램 특성에 따라 효율적인 효과를 거둘 수 있을지 몇 가지 프로그램에 관해 편집 편리성, 제작 파일의 크기, 렌더링 소요 시간, 등을 사진 콘텐츠를 이용하여 비디오 전환 효과, 비디오 효과, 사운드 등을 이용하여 프로그램에 따른 장단점을 비교하였다. 프로그램 별로 실험 성능 평가 및 분석한 결과 무비메이커와 베가스 프로그램들이 비 전문가로서 전문가 못지않은 손쉽게 동영상 콘텐츠제작 및 동영상 UCC를 만들 수 있는 좋은 프로그램으로 여러 장점들을 갖고 있음을 나타내었다.
컴퓨터 성능의 향상은 과거에 상상하지 못했던 일까지도 가능하게 해주고 있으며 컴퓨터의 성능 향상과함께 사용자의 멀티미디어에 대한 욕구 또한 증가하여 앞으로는 복수 동영상 재생기가 일반화 될 것으로 예상된다. 이를 위해 단일 동영상 재생에서 사용한 방법을 그대로 사용한 복수 동영상 재생을 지원하는 제품이 나왔으나 그로 인한 문제점을 해결하지 못하였다 본 논문에서는 단일 동영상 재생에서 사용한 복수 동영상 시의 문제점을 파악하고 이를 해결할 방법을 찾고자 하였으며 복수 동영상 재생 시의 가장 큰 문제점으로 공간 연출 지원이 이루어지지 않은 점을 인식하여 복수 동영상 공간 연출기를 설계및 구현하는데 초점을 두었다.
최근 디지털 비디오는 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 이용하여 인터넷을 통해 스트림 동영상으로 전송 되고 있다. 이러한 영향으로 비디오 영상을 검색하는 동영상 검색엔진의 필요성이 크게 증가하였다. 기존의 비디오 이미지 처리에는 전체적 특징을 이용한 비디오 검색을 사용하여 완전히 동일한 동영상을 찾는 것은 가능하였지만, 유사한 동영상을 찾는 것은 불가능하였다. 본 논문에서는 유사한 동영상들은 서로 비슷한 부문이 많이 존재한다는 점에 착안하여 동영상 클립을 키 프레임 단위로 나누어 각 키 프레임의 지역 특징을 사용해, 각 특징들 간의 가중치 있는 최대 이분 매치를 이용한 유사도 측정을 통해 비슷한 동영상 검색할 수 있게 하였다. 실험 결과 만족할 만한 성능으로 유사한 동영상 영상을 검색해 내는 것을 확인 할 수 있었다.
비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 동영상 검색 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 동영상의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포, 중복 동영상의 비중, 광고 동영상의 비중 및 특징, 검색 결과의 화질 등을 조사하고, 동영상의 적합도, 신뢰도, 최신성을 비교, 평가였다. 또한, 동영상의 적합도, 신뢰도에 영향을 미치는 요소들을 조사하였다. 마지막으로 동영상들 중 오류 동영상의 유형 및 특징도 조사하였다. 연구 결과, 구글이 네이버보다 동영상의 적합도가 높고, 네이버가 구글보다 동영상의 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 동영상의 화질은 구글이 네이버보다 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 중복되는 동영상의 비중이 높은 편이었으며, 광고 동영상은 네이버에서 구글보다 더 많이 노출되었다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 동영상 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
스마트폰이 급속히 보급됨에 따라 사용자들은 언제 어디서나 동영상 콘텐츠에 쉽게 접근할 수 있다. 따라서 최근에는 자신만의 동영상 매쉬업에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이러한 요구를 반영하여 다양한 동영상 매쉬업 프로그램이 등장했다. 그러나 기존의 동영상 매쉬업 프로그램들은 대부분 저장된 동영상 파일만을 매쉬업할 수 있기 때문에 기억장소가 제한되는 스마트폰에서 여러 개의 동영상을 매쉬업하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 저장된 동영상뿐만 아니라 네트워크상에서 우연히 발견한 동영상도 쉽게 매쉬업해서 자신만의 동영상을 만들 수 있는 동영상 매쉬업 어플리케이션을 개발하였다.
강원도 영동 강릉지역인 남양리 백자가마터와 동해지역 발한동2(사문동) 가마터 백자 12개 시편을 대상으로 제작기술 및 태토 사용원료의 특성을 살펴보고자 하였다. 각각 화학 조성과 결정상, 소성온도, 미량원소 및 희토류원소 등을 분석하였으며, X-선 형광분석기(XRF)와 X-선 회절분석(XRD), 열팽창계수 측정(Dilatometer), 유도결합 플라즈마 질량 분석법(ICP-MS) 및 유도결합 플라스마 방출 분광법(ICP-AES)을 이용하였다. 우선, XRD를 통한 결정상 분석에서는 강릉 남양리 가마터, 동해 발한동2(사문동) 가마터 백자 모두 quartz와 mullite만 검출되었다. 소성온도를 추정하기 위한 열팽창 수축 측정 결과, 시편마다 각각 차이가 있지만, 대부분 $1200^{\circ}C$ 이하에서 소성되었다. 제게르식을 통한 주성분 분석 결과, 강릉 남양리 가마터 출토 백자의 주성분이 동해 발한동2(사문동) 가마터 백자와 화학적 조성에 차이가 있었으며, 강릉 남양리 가마터 백자의 $RO_2$와 $RO+R_2O$가 동해 발한동2(사문동) 가마터 백자보다 높은 함량이었다. 희토류원소 분석 결과는 강릉 남양리 가마터 백자와 동해지역 발한동2(사문동) 가마터 백자가 지질학적 기원이 상이한 모암으로 제작되었음을 알 수 있었다.
한국 동해 해역의 바다대벌레류의 동물상을 조사하기 위해 1972년 6월부터 1991년 11월 동안에 울릉도를 포함한 동해 연안의 23개 지소에서 채집된 표본들을 동정한 결과 Caprella 속의 17종의 목록이 얻어졌다. 이들 중에서 Caprella cristibrachium Mayer, 1903, C. linearis 그리고 C. mixta Mayer, 1903 3종은 한국 미기록종으로 확인되어 재기재하고 도판을 작성하였다. Caprella brevirostris Mayer, 1903, C. decipiens Mayer, 1890, C. equilibra Say, 1818, C. gigantochir Mayer, 1903, C. tsugarensis Utinomi, 1947 그리고 C. verrucosa Boeck, 1872 6종은 동해 해역에서 처음으로 보고되는 종들이다. 이로써 한국산 바다대벌레류는 5속 30종이 된다.
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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