• 기록학연구
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• 제78호
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• pp.197-249
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• 2023

본 논문에서는 최근 지상파 방송사의 아카이브 개방·공유 사업이 활발해짐에 따라 방송사 외부 이용자들의 방송·영상아카이브 콘텐츠 수요를 연구하였다. 방송사가 개방한 영상자료를 활용해 2차 저작물을 제작하는 과정에서 이용자가 영상자료를 선택하는 기준, 편집에 활용되는 과정 등을 연구하였다. 이를 위해 2022년 KBS가 자사 5.18영상자료를 공개하고 이를 활용해 시청자들에게 새로운 콘텐츠를 제작하게 했던 '5.18 아카이브 시민공유 프로젝트 5월이야기' 공모전을 사례로 살펴 보았다. 해당 공모전에서 우수작으로 선정된 작품을 분석하고 각 작품을 제작한 수상자들과 심층인터뷰를 진행했다. 그 결과 다음과 같은 점을 확인할 수 있었다. 공모전 출품작 중에는 직·간접적으로 5.18 민주화운동을 경험한 내용을 다루면서 해당 역사적 사건이 개인과 현재 우리 사회에 미치는 영향에 주목한 주제를 구성한 작품이 많았다. 방송사가 소장자료 일부를 일반에 공개한다는 사실만으로도 방송사 외부 이용자들에게는 새로운 콘텐츠를 창작해보고자 하는 제작동기를 갖게 하고, 새로운 주제를 구상할 수 있게 함을 알 수 있었다. 또한 이 연구에서는 방송사 영상자료가 2차 저작물에서 활용되는 방식을 살펴보았다. 영상자료를 매개로 하여 역사적 사건을 공유하거나, 영상자료를 증거 또는 비유로서 제시하는 방식을 확인했다. 방송사가 영상자료를 제공하는 데 있어서 5.18 민주화운동 등과 같은 공공성 있는 영상자료가 더 다양하게 개방되어야 한다는 점, 선별된 영상을 공개하기에 앞서 저작권 정보 등을 포함한 메타데이터 정리, 실제 편집에 활용 가능한 고화질·고음질 영상 확보, 이용자 편의성을 고려한 스트리밍 또는 다운로드 기능 강화 등이 필요하다는 점을 확인했다. 이를 통해 향후 지상파 방송사의 영상자료 개방·공유사업의 방향을 모색하고 방송사의 아카이브 사업이 영상자료를 매개로 한 지역·세대·계층 간 사회통합 강화 등 공적 책무를 이행하는 대안이 될 수 있음을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.727-743
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• 2003

본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.415-420
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• 2021

의료 케어 분야가 다각도로 발전되어가고 있는 상황에서 의료 홍보 영상분석은 중요한 의미를 지닌다. 경쟁력 향상의 문제로 중요성을 있으며 AI 시스템의 가속화 시대는 의료 케어가 가장 선두에 있는 분야이기도 하다. 이에 따른 홍보와 광고 및 설명에 대한 영상의 중요성은 매우 중요하며 기업의 이미지를 전환 시킬 수 있는 중요한 방향이기도 하다. 본 연구에서는 AI 의료 브랜드들의 전문 영상에 대한 비교분석을 중심으로 해외 메이져 회사 2개, 스트라이커와 힐롬 (Stryker, Hill-rom)의 회사와 국내 선두기업 1개(나인벨)의 영상을 중심으로 영상에서의 디자인 특징과 차이점 등을 비교하였고, 그에 따른 세부 파트 분석과 섹션 분석을 하였다. 영상 편집의 기술적 부분 분석으로, 트렌제이션 방식 및 인포 그래픽들을 고찰하였다. 심층 비교는 AI 의료 영상의 영상 색상 톤과 영상 배색 관계에 대한 차이점과 같은점들을 비교 분석하였다. 영상 이미지 결정 부분에 있어서 구체적인 분석은 각 영상들의 영상 인트로 부분과 제품 설명 영상 부분들의 구체적 장면을 가지고, 홍보 디자인에서 나타나고 있는 차별화된 요소들을 비교 연구하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.588-594
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• 2021

최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.591-596
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• 2023

본 연구는 10대 1인 미디어 제작자를 중점으로 하여 쉽고 편리하게 영상을 제작할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사용자 조사를 통해 나타난 10대 제작자들의 요구사항과 문제점을 파악하여 사용자가 원하는 캐릭터 커스터마이징 기능과 GPT를 활용한 감정 및 행동 추천 시스템을 구현하였다. 렌더링 과정에서는 OpenCV와 FFmpeg를 사용하여 오디오와 영상을 결합하여 최종 영상을 생성하였다. 영상 제작에 전문성이 없는 10대 사용자들은 간단한 인터페이스를 통해 웹드라마 캐릭터를 커스터마이징하고, GPT의 도움을 받아 감정과 행동을 추천받을 수 있다. 본 연구의 프로그램은 편집 및 연출에 전문성이 없는 10대 사용자들을 대상으로 양질의 영상 제작을 돕고, 영상 제작에 대한 진입장벽을 낮춰주며, 1인 미디어 산업의 발전에 기여할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다. 향후 모바일이나 세로해상도 버전의 영상을 고려한 영상 제작 환경을 제공할 수 있도록 할 예정이다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.108-117
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• 1996

본 논문에서는 HDTV 신호를 디지털 VTR에 저장하기 위한 웨이브렛 변환 기반 압축 방법을 제안하였다. 웨이브렛 기반 압축 방법은 기존에 잘 알려져 있는 DCT를 기반으로 한 압축 방법과는 다르게 낮은 주파수 영역에서 공간 영역의 정보를 그대로 유지하고 있다. 그러므로 웨이브렛 기반 압축 방법의 이러한 특성은 VTR의 편집 및 변속 기능에 매우 적합하다. 또한 본 논문에서 사용한 웨이브렛 변환 필터는 쉬프트 연산과 덧셈만으로 곱셈을 대체할 수 있으므로 계산상의 복잡도를 감소시킬 수 있었다. 4:1 정도 압축시 복원된 HDTV 신호는 방송용으로 사용하기에 충분한 화질을 유지했다.

• 정보교육학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.209-214
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• 1998

컴퓨터 하드웨어의 발전과 초고속의 네트워크의 출현으로 지리적으로는 떨어져 있지만 컴퓨터 네트워크로 연결되어 있는 교사와 학생간에 동기식 학습이 가능하게 되었다. 전통적인 원격 교육과 비교하여 볼 때, 이러한 학습은 매우 높은 수준의 상호작용과 상호 협력을 제공하지만 전통적인 교실에서의 수업과 비교하여 볼 경우에는 다음과 같은 매우 중대한 결점들을 지니고 있다. 오늘날의 동기식 학습 시스템은 오디오, 비디오, 문서 편집을 제공하는 비디오 컨퍼런싱 기술에 주로 의존하고 있으며, 교수 과정의 조절, 손을 드는 행위, 지적 표시 등과 같은 특별한 교수 방법은 크게 고려하지 않고 있다. 이에 대두된 개념이 공유 화이트보드이다. 화이트보드는 전통적인 칠판의 전자적인 대체물로 이를 통해 원격 학습에 임하는 교사와 학생들이 전통적인 교실의 칠판의 이점을 취할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 화이트보드 구현시 고려 사항인 시스템 구조와 동시성 제어 방법에 대해 다양하게 살펴본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.165-171
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• 2005

MPEG II 비디오 스트림과 오디오 AC-3 스트림, 자막 스트림에 지역 코드, 복제 방지 메뉴 등을 프로그램 하여 하나의 스트림으로 만들고, 시나리오에 따라 속성, 명령 및 작동을 부여하여 최종 디스크 이미지(DVD)를 만드는 과정을 오소링(Authoring)이라고 한다. 이러한 오소링 (Authoring) 툴들은 다양하게 출시되어 있는데, 간단한 타이틀을 만드는 보급형부터 전문적인 영화 타이틀을 만드는 고급형까지 용도에 따라 선택하여 쓸 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 IEEE 1394포트를 이용하여 영상과 음향을 컴퓨터로 캡처(Capture)해서 DVD를 만드는 오소링(Authoring) 과정을 일반인들이 Desktop PC로써 가장 많이 사용하고 있는 Window체계의 PC와 OSX 체계의 Macintosh를 중심으로 비교, 분석하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.145-151
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• 2005

MPEG II 비디오 스트림과 오디오 AC-3 스트림, 자막 스트림에 지역 코든 복제 방지 메뉴 등을 프로그램 하여 하나의 스트림으로 만들고, 시나리오에 따라 속성, 명령 및 작동을 부여하여 최종 디스크 이미지(DVD)를 만드는 과정을 오소링(Authoring)이라고 한다. 이러한 오소링(Authoring) 툴들은 다양하게 출시되어 있는데, 간단한 타이틀을 만드는 보급형부터 전문적인 영화 타이틀을 만드는 고급형까지 용도에 따라 선택하여 쓸 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 IEEE 1394포트를 이용하여 영상과 음향을 컴퓨터로 캡처(Capture)해서 DVD를 만드는 오소링(Authoring) 과정을 일반인들이 Desktop PC로써 가장 많이 사용하고 있는 Window체계의 PC와 OSX 체계의 Macintosh를 중심으로 비교, 분석하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.544-553
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• 2008

최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.