최근 미디어 간 컨버전스가 가속화되면서 그 사이를 흐르는 콘텐츠 유형이 방송과 인터넷 양쪽을 충족시키고 또한 모바일 환경에 최적화된 서비스를 위해 클립화 되어 가고 있다. 다수의 미디어 콘텐츠를 공급하는 방송사의 입장에서는 콘텐츠서비스를 위한 콘텐츠 관리방안이 중요한 이슈가 되고 있으며 ID, 메타데이터 등 관리를 위한 체계를 잡는 것의 중요성도 증대되고 있으며 또한 분절된 동영상을 어떻게 만들고 어떻게 서비스 할것인가도 중요한 이슈이다. 이번연구는 대표적인 방송용 콘텐츠 메타데이터 표준인 EBU Core, PB Core와 우리나라 KBS 메타데이터의 분절형동영상 관련하여 메타데이터 구조를 파악하고 어떻게 구성되어 있는지 비교분석하여 보았다. 분석결과 메타데이터가 근간을 이루는 기본구조는 거의 유사하였고 각각 관점의 차이에 따라 추가되는 항목이 존재함을 발견할 수 있었다. 그리고 최근 미디어 환경변화에 따라 분절형동영상을 표현하는 메타데이터 항목에 대한 개선방향을 몇가지 제안하였다.
This paper presents a vision-based fall detection system to automatically monitor and detect people's fall accidents, particularly those of elderly people or patients. For video analysis, the system should be able to extract both spatial and temporal features so that the model captures appearance and motion information simultaneously. Our approach is based on 3-dimensional convolutional neural networks, which can learn spatiotemporal features. In addition, we adopts a thermal camera in order to handle several issues regarding usability, day and night surveillance and privacy concerns. We design a pan-tilt camera with two actuators to extend the range of view. Performance is evaluated on our thermal dataset: TCL Fall Detection Dataset. The proposed model achieves 90.2% average clip accuracy which is better than other approaches.
비디오 클립은 최근 온라인 상에서 흔히 볼 수 있는 짧은 동영상으로 이러한 동영상 클립의 대규모 유입으로 유사한 비디오 클립을 검색하는 동영상 검색 엔진의 필요성이 크게 증가하였다. BCS은 최초의 단일 비디오 클립 표현 모델로 비디오 클립을 주성분 분석을 통해 얻어진 좌표축들을 그 위로 사상된 데이터들로 제한한 것들로 이루어진 좌표계로 요약한다. 그러나 BCS 은 영상의 순서를 무시한 벡터로 표현되므로 세밀한 유사도 구별이 불가능하다. 본 논문에서는 유사한 동영상에 대한 사람의 판단은 서로 유사한 일부분이 많이 존재하는 것을 기반으로 하는 점에 착안하여 하나의 동영상 클립을 샷 단위로 나누어 여러 개의 BCS 으로 나타낸 다음, 이들간의 유사도 측정을 통해 검색의 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 만족할 만한 정확도로 유사한 동영상 클립을 검색해 내는 것을 확인할 수 있다.
인터넷 환경의 변화에 따라 텍스트 기반의 정보 전달에서 멀티미디어 기반의 스트리밍 방식으로 바뀌어가고 있다. 또한 대용량의 동영상 데이터뿐 아니라 Shorts, Clip Reels 또는 등 다양한 방식의 동영상 형태로 배포되고 있으며 서비스 플랫폼에서는 손쉽게 편집할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 대용량 콘텐츠, TV, Youtue 콘텐츠를 포함하여 소용량 동영상 편집에 필요한 영상 제작 기술에서 가장 인력과 시간이 많이 소요되는 부분은 편집 단계로 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용하여 자동화하고 있으며 영상편집에서 가장 기본이 되는 단위인 씬검출 기법을 개발하였다. 키프레임 검출 기법과 유사도 기법을 이용하여 씬을 추출하였으며 블록 Cost Function을 이용하여 최적화하여 0.5214의 정확도를 도출하였다.
디지털 압축 기술로 인한 방송 대역폭 증가 효과와 방송수신기의 영상처리기술 발달에 따라 디지털방송에 멀티 뷰 기능을 활용하는 연구 및 응용 개발이 진행되고 있다. 디지털방송에서의 멀티 뷰 기능은 시청자에게 서너 개의 방송프로그램 영상을 동시에 시청할 수 있게 하거나 스포츠 방송의 경우 멀티 앵글 영상을 제공하여 원하는 시점에서 경기를 감상할 수 있도록 하는데 주로 응용되고 있는데 백 수십 개의 방송프로그램을 제공하고 있는 근래의 디지털방송 양상을 반영하고 데이터서비스의 다양한 멀티 뷰 활용을 지원하는 통합적인 멀티 뷰 영상 지원 방법이 존재하지 않고 있다. 이 에, 본 논문은 디지털방송 사업자가 운영하는 모든 방송프로그램 영상들을 포함하는 멀티 뷰 영상을 구성하고 이를 데이터서비스가 활용할 수 있도록 DVB 표준에 정합되는 멀티 뷰 영상 활용 정보를 구성하고 전송하는 방식, 그리고 데이터서비스가 멀티 뷰 영상을 자신의 기능으로 수월하게 활용할 수 있도록 방송수신기의 미들웨어를 확장하는 방법을 제안한다.
This research is a case study about "Critical Thinking and Debate Education" class which was done for freshmen at the engineering college of "S" Women's University. Real time remote classes through LMS and ZOOM were the most effective tools under on-line circumstances, considering the fact that video lectures only cannot cultivate students' capabilities of critical thinking and communication. Throughout the analysis on students' self-reflection journals and lecture evaluations, this paper examined considerable future points and the pros and cons of "Critical Thinking and Debate Education" under online presentation and discussion situation. As research outputs, students told they could feel less nervousness and anxiety when they exercise and have a presentation because they could choose familiar space for them. In addition, students also told that they feel comfortable about both self-feedback and peer evaluation, repeatedly seeing the recorded video clip. However, on the contrary, sometimes students felt uncomfortable due to unstable internet connection through the online classes, and they also were regretful about the missing chances of interaction between a teacher and students and of intimate exchanges among students. They also told they had felt a kind of limit of enhancing their presentation skills just in front of the monitor. Considering these outcomes, this research paper points out that online education needs to be proceeded by strengthening multi layered feedback to students with the build-up of a non-face-to-face stable educational infrastructure, application of online instructional strategy, and utilization of YouTube platform and video contents. Through this research paper, I hope the new system of encompassing on/off line "Critical Thinking and Debate Education" and effective teaching and learning method can be developed soon by strengthening the strength of online education.
본 연구에서는 디자인 분야에서 접근이 용이하고 자연스러운 환경 하에서 제품 사용 중 표출되는 사용자의 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 개발된 감성어휘 로깅 소프트웨어인 VideoTAME을 활용하여 제품 사용 중 표출되는 사용자의 감성변화를 측정하였다. 개발된 소프트웨어의 실험 진행 모듈에서는 실험 참여자가 실험실에서 자신이 태스크를 수행하였던 장면을 녹화한 동영상을 직접 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가할 수 있다. 실험 분석 모듈에서는 연구자가 각 태스크별로 전체적인 실험 내용을 재생하면서 실험 결과를 확인할 수 있고, 마이크로소프트 엑셀로 내보내기하여 다양한 측면에서 자료를 분석할 수 있다. 본 연구에서는 실험실에서 피실험자들이 휴대폰을 가지고 일련의 태스크를 수행한 장면을 녹화한 동영상을 VideoTAME을 통해 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가하게 하였다. 본 실험에서는 태스크의 성격에 따라서 표출되는 대표 감성의 종류에는 큰 차이를 찾아볼 수 없었다. 이는 태스크의 전체적인 속성 보다는 각 태스크를 수행하는 시점에서의 상황에 따라 감성의 변화가 일어나는 것이라 추측할 수 있다. 향후 보다 많은 실험 데이터와 이의 통계적 분석을 통해 제품의 사용성이 사용자의 감성에 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.
본 연구에서는 심리적 측정방법의 한계점을 보완할 수 있는 효과적인 감성 측정방법의 일환으로 감성어휘 로깅 소프트웨어 'VideoTAME'을 개발하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성변화를 측정하였다. 이를 통해 제품의 사용성이 사용자의 감성에 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 밝혀내는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 실험실에서 피실험자 30명을 대상으로 그들이 휴대폰을 가지고 일련의 태스크를 수행한 장면을 녹화한 동영상을 'VideoTAME'을 통해 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가하게 하였다. 실험 분석 결과, 사용성에 문제가 있어서 수행하기 어려운 태스크에서는 '불편성'과 같은 부정적 감성이 많이 표출되었고, 아직 그 근거가 다소 미약하기는 하지만 사용성에 문제가 없어서 수행하기 쉬운 태스크에서는 '사용적 만족성'과 같은 긍정적 감성이 많이 표출되었다. 또한 제품 사용 중 사용자의 감성변화가 태스크의 전체적인 속성 보다는 각 태스크를 수행하는 시점에서의 상황에 의해 유발된다는 것을 발견할 수 있었다. 향후 개발한 'VideoTAME'을 활용하여 보다 많은 실험데이터의 수집과 분석을 통해 제품의 사용성이 사용자의 감성에 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 보다 더 명확하게 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.
Construction industry has a relatively higher industrial accident rate than other domestic industries. Thus, to reduce the accident rate, researches on the methodology of worker's safety education combined with new technologies like IT technology have increased. In the light of workers' safety information provision, this study develops a VR(Virtual Reality)-based construction site using the BIM(Building Information Modeling) data. The target structures and geographical features are included in the VR-based construction site where the construction machinery model and worker model are also created using a game engine. For highly effective provision of safety information, video clips with suitable captions corresponding to working processes were made with proper screen directing. They should be appropriately connected to correct worker's operations to improve the work commitment level, sense of reality and inducement of interest. From this scenario, the 3D VR-based construction site, which can be experienced through a VR equipment, was created and in the same platform, the safety information was provided by the video clip combined with the suitable captions. Although the real construction site involves various requirements depending on field situation and the expertness and experience of workers are not consistent, the developed safety information provision based on the VR construction site is expected to effectively reduce the incomplete factors leading to construction accidents by improving the worker's perception of workplace safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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