• 제목/요약/키워드: Video editing

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머신러닝 기반의 영상 자동 편집 방법 및 시스템 (Video Automatic Editing Method and System based on Machine Learning)

  • 이승환;박대우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.235-237
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    • 2022
  • 영상 콘텐츠는, 길이에 따라 롱폼 영상 콘텐츠와 숏폼 영상 콘텐츠로 구분된다. 롱폼 영상 콘텐츠는 15분 이상 길이로 생성되며, 편집 없이 촬영 영상의 모든 프레임들이 포함되도록 한다. 숏폼 영상 콘텐츠는 1분이상 15분 이내로, 촬영 영상의 프레임들로부터 일부 프레임만 짧은 길이로 편집할 수 있다. 최근 1인 방송 시장의 성장으로 인하여, 시청자들을 늘리기 위한 숏폼 영상 콘텐츠에 대한 수요가 확대되고 있다. 따라서, 숏폼 영상 콘텐츠를 편집하여 생성하는 콘텐츠 편집 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 영상, 음성, 동작을 포착하여 주요 장면의 숏폼 동영상을 생성하는 기술을 연구한다. 주요 장면의 숏폼 동영상은 머신 러닝을 통해 미리 학습된 하이라이트 추출 모델을 이용한다. 하이라이트 영상을 자동으로 생성하는 영상 자동 편집 시스템 및 방법은 숏폼 영상 콘텐츠의 핵심 기술이다. 머신러닝 기반의 영상 자동 편집 방법 및 시스템 연구는 1인 크리에이터들의 영상 편집에 투입되는 노력과 비용시간을 감소시켜, 경쟁력있는 콘텐츠 활동을 할 수 있도록 기여할 것이다.

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Multi-Sever based Distributed Coding based on HEVC/H.265 for Studio Quality Video Editing

  • Kim, Jongho;Lim, Sung-Chang;Jeong, Se-Yoon;Kim, Hui-Yong
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제5권3호
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    • pp.201-208
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    • 2018
  • High Efficiency Video Coding range extensions (HEVC RExt) is a kind of extension model of HEVC. HEVC RExt was specially designed for dealing the high quality images. HEVC RExt is very essential for studio editing which handle the very high quality and various type of images. There are some problems to dealing these massive data in studio editing. One of the most important procedure is re-encoding and decoding procedure during the editing. Various codecs are widely used for studio data editing. But most of the codecs have common problems to dealing the massive data in studio editing. First, the re-encoding and decoding processes are frequently occurred during the studio data editing and it brings enormous time-consuming and video quality loss. This paper, we suggest new video coding structure for the efficient studio video editing. The coding structure which is called "ultra-low delay (ULD)". It has the very simple and low-delayed referencing structure. To simplify the referencing structure, we can minimize the number of the frames which need decoding and re-encoding process. It also prevents the quality degradation caused by the frequent re-encoding. Various fast coding algorithms are also proposed for efficient editing such as tool-level optimization, multi-serve based distributed coding and SIMD (Single instruction, multiple data) based parallel processing. It can reduce the enormous computational complexity during the editing procedure. The proposed method shows 9500 times faster coding speed with negligible loss of quality. The proposed method also shows better coding gain compare to "intra only" structure. We can confirm that the proposed method can solve the existing problems of the studio video editing efficiently.

A Systematic Mapping Study on Artificial Intelligence Tools Used in Video Editing

  • Bieda, Igor;Panchenko, Taras
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권3호
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    • pp.312-318
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    • 2022
  • From the past two eras, artificial intelligence has gained the attention of researchers of all research areas. Video editing is a task in the list that starts leveraging the blessing of Artificial Intelligence (AI). Since AI promises to make technology better use of human life although video editing technology is not new yet it is adopting new technologies like AI to become more powerful and sophisticated for video editors as well as users. Like other technologies, video editing will also be facilitated by the majestic power of AI in near future. There has been a lot of research that uses AI in video editing, yet there is no comprehensive literature review that systematically finds all of this work on one page so that new researchers can find research gaps in that area. In this research we conducted a statically approach called, systematic mapping study, to find answers to pre-proposed research questions. The aim and objective of this research are to find research gaps in our topic under discussion.

스마트폰 재생환경을 고려한 동영상 편집 시스템 (Video Editing System Considering Smart Phone Playback Environment)

  • 오준솔;이현정;박천수
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.75-80
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    • 2017
  • Nowadays, smart phone is being popularly used for communication, entertainment, and information retrieval. While demands on video traffic over mobile networks increases sharply, the wireless link capacity is often limited to fully support the traffic demand. Therefore, the size of video data needs to be reduced to provide high quality video with limited capacity. To handle this issue, we propose a video editing system using the ffmpeg library. The proposed system can provide a high quality video with a relatively small data size, thereby facilitating the mobile streaming services and live-video games.

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뉴스비디오 편집시스템 (News Video Editing System)

  • 고경철;이양원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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    • pp.421-425
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    • 2000
  • 뉴스 비디오의 효과적인 검색을 위해서는 비디오데이터로부터 의미 있는 정보들을 추출할 수 있는 비디오 처리 및 편집기술의 개발이 요구된다. 이를 위하여 정보 선진국들을 중심으로 비디오 편집 기술이 오래 전부터 연구되어 왔으며, 최근에는 실생활의 완벽한 실용화를 위하여 연구에 중점을 두고 있는 실정이다. 본 논문은 비디오 데이터의 종류에 따라 사용자가 임의의 알고리즘을 선택하여 장면전환 검출의 정확성과 효율성을 높일 수 있으며, 시스템의 자동/수동분류에 의한 장면전환검출과 편집 시스템을 통하여 사용자의 요구에 따라 비디오 데이터로부터 의미 있는 정보들을 추출하고 편집할 수 있는 시스템을 제안한다.

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프레임 정보 전처리를 활용한 최적 영상 편집 방법 (An Optimal Video Editing Method using Frame Information Pre-Processing)

  • 이준표;조철영;이종순;김태영;권철희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.27-32
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    • 2010
  • 본 논문에서는 편집하고자 하는 위치를 포함하는 GOP(Group Of Picture) 구간만을 선택하여 복호화하고 부호화하는 과정을 수행함으로써 보다 빠르고 정확한 프레임 단위 편집 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 편집정보 추출과정 후에 원하는 부분만을 정확하게 분할해 내는 방법과 같은 해상도를 가지는 서로 다른 MPEG 스트림을 병합시키거나 하나의 파일에서 서로 다른 시간을 가지는 부분들을 선택하여 병합시키는 방법으로 나누어 처리한다. 분할은 선택한 프레임이 존재하는 GOP를 복호화 시켜 디스플레이가 정확하게 이루어지도록 필요한 프레임을 포함하거나 제거한 후 다시 부호화한다. 또한 분할이나 병합 후에 완전한 하나의 스트림으로 구성하기 위해 시각 관리정보의 수정뿐만 아니라 시스템 표준에서 정의하는 구성에 맞도록 전체를 재구성한다. 실험 결과 본 논문이 제안하는 편집방법이 모든 프레임에 걸쳐 정확하고 빠른 분할과 병합 과정을 처리하는 것을 나타낸다.

영상분석 기술을 활용한 시니어용 동영상 편집 시스템 (Video Content Editing System for Senior Video Creator based on Video Analysis Techniques)

  • 장달원;이재원;이종설
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.499-510
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    • 2022
  • 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.

비선형 편집 입문자를 위한 RPT 학습모형 절차 설계 및 평가 (The Procedural Design and Evaluation of RPT Learning Model for NLE Beginners)

  • 장경수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.163-172
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    • 2017
  • 최근 방송영상분야에서 영상편집 방법으로 비선형편집(Non-Linear Editing; NLE)을 주로 사용하고 있다. 기존의 선형편집에 비해 비선형편집은 컷(Cut)의 삽입과 삭제가 용이하고, 영상편집 시 원하는 위치의 영상에 바로 접근할 수 있다. 또한, 타이틀과 효과, 장면전환 효과를 적용할 수 있고 출력 전에 미리보기를 통해 적용한 타이틀과 효과를 확인하고 수정하는 것이 용이한 장점이 있다. 그러나, NLE편집을 처음 접하는 학생들이 그것을 배우는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 비선형편집을 처음 접하는 학생들이 쉽게 배울 수 있는 기존의 상호동료교수법(Reciprocal Peer Tutoring; RPT)를 보완한 새로운 RPT 학습모형을 제시한다. 제안하는 교수학습모형을 적용한 실험집단과 적용하지 않는 비교집단으로 나누어 실험을 실시한다. 두 집단의 전체 평균, 성적 하위 집단의 학업 성취도, 표준편차, T검정과 함께 설문조사를 통한 만족도를 실시한다. 제안하는 학습모형을 적용한 실험집단이 통제집단에 비해 지표와 만족도에서 우월함을 보인다.

테이프리스 기반의 HD포맷 편집에 관한 연구 -PMW-EX3와 Avid Media Composer를 이용한 영상편집 중심으로- (A Study on Tapeless HD Format Editing -Focus on video editing using PMW-EX3 and Avid Media Composer-)

  • 박성대;한수환
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.461-468
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    • 2009
  • 아날로그방송에서 디지털방송의 전환은 국내에서 뿐만 아니라 국제적인 흐름으로, 국내는 2013년도 100%의 디지털방송을 목표로 하고 있다. 현재 디지털 방송의 중심역할을 하는 HD(High Definition) 영상포맷은 방송 및 영화분야에서 점차적으로 확대되고 있으며, 다양한 캠코더 및 편집시스템들은 빠르게 아날로그에서 디지털로 전환되어 현재 SD(Standard Definition)포맷 뿐 만 아니라 HD포맷 및 2K, 4K 등 다양한 영상포맷으로의 촬영 및 편집을 지원하고 있다. 오늘날까지 촬영단계에서 주로 사용되는 테이프 방식의 영상 저장시스템은 점차적으로 테이프 없이 영상데이터를 저장하는 테이프리스 시스템으로 발전되고 있으며, 따라서 본 연구에서는 테이프리스 캠코더인 Sony PMW-EX3로 촬영된 HD포맷의 영상압축 방식에 대하여 살펴보고 이를 비선형 편집 시스템인 Avid Media Composer에서의 효과적인 활용방안에 대해 살펴보았다.

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손동작 추적 및 인식을 이용한 비디오 편집 (Video Editing using Hand Gesture Tracking and Recognition)

  • 배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.102-107
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    • 2007
  • 본 논문에서는 동작에 근거한 새로운 비디오 편집 방법을 제안한다. 강의 비디오에서 전자 슬라이드 내용을 자동으로 검출하고 비디오와 동기화한다. 각 동기화된 표제의 동작을 연속적으로 추적 및 인식한 후, 등록된 화면과 슬라이드에서 변환 내용을 찾아 동작이 일어 나는 영역을 확인한다. 인식된 동작과 등록된 지점에서 슬라이드의 정보를 추출하여 슬라이드 영역을 부분적으로 확대한다거나 원본 비디오를 자동으로 편집함으로써 비디오의 질을 향상 시킬 수가 있다. 2개의 비디오 가지고 실험한 결과 각 95.5,96.4 %의 동작 인식 결과를 얻을 수 있었다.