• 한국과학예술포럼
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• 제37권3호
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• pp.125-134
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• 2019

본 연구는 영상콘텐츠 제작과정에서 배경음악 선정의 자동화를 위하여 영상의 특성을 분류, 분석할 수 있는 프로그램을 구성하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 영상의 특성은 '주제 범주', '감정', '픽셀 움직임 속도', '색상', '등장인물' 로 선정하며, '주제 범주'와 '감정'은 Microsoft사의 Azure Video Indexer를, '픽셀 움직임 속도'는 Optical flow, '색상'은 Image Histogram, '등장인물'은 CNN (Convolutional Neural Network)을 활용하여 데이터를 추출하였다. 이러한 본 연구의 결과는 최근 주목을 받고있는 '인터넷 1인 방송 크리에이터'들의 콘텐츠 제작과정에서 배경음악 매칭을 위한 영상 특성 분석이 이루어졌다는 점에서 의의가 있다.