The purpose of this study was to identify differences in learning patterns according to content complexity in video-based learning environments and to derive variables that have an important effect on learning achievement within particular learning contexts. To achieve our aims, we observed and collected data on learners' cognitive processes through perceived affordances, using behavioral logs and eye movements as specific indicators. These two types of reaction data were collected from 67 male and female university students who watched two learning videos classified according to their task complexity through the video learning player. The results showed that when the content complexity level was low, learners tended to navigate using other learners' digital logs, but when it was high, students tended to control the learning process and directly generate their own logs. In addition, using derived prediction models according to the degree of content complexity level, we identified the important variables influencing learning achievement in the low content complexity group as those related to video playback and annotation. In comparison, in the high content complexity group, the important variables were related to active navigation of the learning video. This study tried not only to apply the novel variables in the field of educational technology, but also attempt to provide qualitative observations on the learning process based on a quantitative approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1814-1829
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2011
In this paper, we present a model-based video bit rate estimation scheme for reducing the bit rate while maintaining a given target quality in many video streaming services limited by network bandwidth, such as IPTV services. Each item of video content can be stored on a video streaming server and delivered with the estimated bit rate using the proposed scheme, which consists of the following two steps: 1) In the first step, the complexity of each intra-frame in a given item of video content is computed as a frame feature to extract a group of candidate frames with a lot of bits. 2) In the second step, the bit rate of the video content is determined by applying statistical analysis and hypothesis testing to that group. The experimental results show that our scheme can reduce the bit rate by up to 78% with negligible degradation of subjective quality, especially with the low-complexity videos commonly used in IPTV services.
2D-to-3D 비디오 변환 기술은 2D 비디오 속에 내재하는 깊이 단서를 이용하여 스테레오 영상을 생성함으로써 2D 비디오에 3D 효과를 부여한다. 이 기술은 완전한 3D 비디오 시대로 가는 과도 기간 동안 3D 콘텐츠의 부족문제를 해결할 수 있는 유용한 기술이다. 본 논문은 2D-to-3D 비디오 변환의 저 복잡도 구현을 위한 새로운 깊이 생성 방안을 제시한다. 제안 기법에서는 전역 깊이의 시방향 일관성을 위하여 패턴 기반의 전역 깊이 생성 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 객체 영역의 3D 입체감 개선을 위한 저 복잡도의 객체 깊이 개선 알고리즘도 추가적으로 제시하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 복잡도와 주관적 화질 측면에서 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
기존 H.264 프레임 단위 데이터율 제어는 버퍼 상태와 영상의 복잡도를 효율적으로 사용치 못하여 움직임이 많은 영상에 있어 영상 품질의 변화가 심한 단점이 있다. 특히 인코딩시 설정된 비트율이 낮고 (19.2 kbps 이하) 프레임율이 높아 (30 fps), 영상 프레임당 사용할 수 있는 비트가 작아지면 영상 품질의 변화는 더욱 심해진다. 본 논문에서는 안정된 영상품질과 버퍼상태를 얻기 위해 향상된 H.264 프레임 단위 데이터율 제어 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 향상된 결과를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1040-1057
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2014
In this paper, a new bit rate estimation scheme is proposed to determine the bit rate for each subclass in an MPEG-2 TS to H.264/AVC transcoder after dividing an input MPEG-2 TS sequence into several subclasses. Video format transcoding in conventional IPTV and Smart TV services is a time-consuming process since the input sequence should be fully transcoded several times with different bit-rates to decide the bit-rate suitable for a service. The proposed scheme can automatically decide the bit-rate for the transcoded video sequence in those services which can be stored on a video streaming server as small as possible without losing any subject quality loss. In the proposed scheme, an input sequence to the transcoder is sub-classified by hierarchical clustering using a parameter value extracted from each frame. The candidate frames of each subclass are used to estimate the bit rate using a statistical analysis and a mathematical model. Experimental results show that the proposed scheme reduces the bit rate by, on an average approximately 52% in low-complexity video and 6% in high-complexity video with negligible degradation in subjective quality.
대용량 비디오 데이터베이스들을 효율적으로 관리하기 위해 많은 비디오 색인 및 검색 알고리즘들이 제안되고 있다. 비디오 콘텐츠 관리 시스템에서 비디오 유사도 측정방법은 가장 중요한 기술적 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 비디오 유사도를 효율적으로 측정하기 위해 휘도특성 모델을 제안한다. 비디오 색인에 관한 대부분의 알고리즘들이 공통적으로 히스토그램, 윤곽선, 움직임 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도투시를 사용한 효율적인 유사도 측정법을 적용하였다. 비디오 시퀀스의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임 들을 이용한 비디오 유사도를 계산하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들을 비교하였다. 실험결과 제안한 휘도투시 모델이 적은 계산량으로 기존의 히스토그램 비교법을 사용한 알고리즘에 비해 현저히 향상된 정확도 및 성능을 보였다.
가정용 캠코더의 보급으로 인해서 손떨림이나 카메라 흔들림을 보상하기 위해 다양한 동영상 안정화 기법들이 연구되고 있다. 동영상 안정화 기법은 초기에 2차원 움직임만을 고려하였지만, 최근에는 3차원 움직임까지 고려하여서 더 좋은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 이러한 기법들 중 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 기법이 바로 content preserving warping을 이용한 기법인데 이것은 뛰어난 성능을 보이지만 방대한 연산량이 단점이다. 그래서, 우리는 ROI 측면에서 종래 기술 대비 동등한 화질을 보이면서도 연산량이 적은 full frame warping을 제안한다. 먼저, 목표로 하는 깊이 정보를 바탕으로 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역을 기반으로 full frame warping을 수행한다.
본 연구에서는 디지털 방송 TV, VOD 등 제한된 네트워크 대역폭에서 서비스를 제공하기 위해 비디오 콘텐츠를 부호화하는 과정에서 고정된 비트율을 이용한 화질과 비교하여 주관적 화질을 유지하면서 적절한 비트율을 찾는 방법을 제시한다. 제안하는 예측 구조는 먼저 프레임에서 비트와 연관성이 있는 파라미터를 추출하여 프레임의 복잡도를 계산한 후, 비트가 많이 할당될 것으로 예상되는 프레임을 찾아 후보 프레임으로 추출하며, 추출된 후보 프레임들에 대해 실제 부호화하는 과정으로써 목표 화질을 기준으로 수학적 모델링을 통해 최종적으로 전송될 비트율을 예측하는 구조를 설계하였다. 실험 결과, 고정 비트율에 비해 저복잡도 영상에서 평균 43%의 비트 감소율을 보였으며, 이러한 영상의 비트 감소율이 있음에도 주관적 화질을 유지함을 알 수 있었다. 비디오 콘텐츠별 적절한 비트율을 찾기 위해 기존 구조에서는 다수의 부호화를 통해 결과물들의 주관적 화질 검증을 반복적으로 거치는 반면, 제안하는 구조는 사람이 관여하여 주관적 화질 검증을 반복적으로 수행하지 않아도 되며 일부 프레임만을 부호화하여 비트율 예측이 가능하다. 따라서 전체 프레임 중 평균 4% 프레임을 부호화하여 자동적으로 비트율을 찾을 수 있다.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.375-385
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2024
In the context of contemporary digital media, virtual influencers have become an increasingly important form of socialization and entertainment, in which emotional expression is a key factor in attracting viewers. In this study, we take Luo Tianyi, a Chinese virtual influencer, as an example to explore how emotions are expressed and perceived through facial expressions in different types of videos. Using Paul Ekman's Facial Action Coding System (FACS) and six basic emotion classifications, the study systematically analyzes Luo Tianyi's emotional expressions in three types of videos, namely Music show, Festivals and Brand Cooperation. During the study, Luo Tianyi's facial expressions and emotional expressions were analyzed through rigorous coding and categorization, as well as matching the context of the video content. The results show that Enjoyment is the most frequently expressed emotion by Luo Tianyi, reflecting the centrality of positive emotions in content creation. Meanwhile, the presence of other emotion types reveals the virtual influencer's efforts to create emotionally rich and authentic experiences. The frequency and variety of emotions expressed in different video genres indicate Luo Tianyi's diverse strategies for communicating and connecting with viewers in different contexts. The study provides an empirical basis for understanding and utilizing virtual influencers' emotional expressions, and offers valuable insights for digital media content creators to design emotional expression strategies. Overall, this study is valuable for understanding the complexity of virtual influencer emotional expression and its importance in digital media strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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