• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.287-293
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• 2023

With the rapid development of domestic and international over-the-top markets, a large amount of video content is being created. As the volume of video content increases, consumers tend to increasingly check data concerning the videos before watching them. To address this demand, video summaries in the form of plot descriptions, thumbnails, posters, and other formats are provided to consumers. This study proposes an approach that automatically generates posters to effectively convey video content while reducing the cost of video summarization. In the automatic generation of posters, face recognition and clustering are used to gather and classify character data, and keyframes from the video are extracted to learn the overall atmosphere of the video. This study used the facial data of the characters and keyframes as training data and employed technologies such as DreamBooth, a text-to-image generation model, to automatically generate video posters. This process significantly reduces the time and cost of video-poster production.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.773-793
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• 2022

다수의 고품질 몰입형 영상 전송을 통해 가상 현실에서 six degrees of freedom(6DoF)를 지원하기 위해 the moving picture experts group (MPEG) immersive video (MIV) 압축 표준이 설립되었다. MIV는 비트율과 연산 복잡도 간 상충관계를 고려하여 1) 시점 간 연관성 제거 또는 2) 대표 시점을 선택하여 전송하는 2가지 압축 방식을 제공한다. 본 논문은 전술한 두 가지 방식에 대해 high-efficiency video coding (HEVC), versatile video coding (VVC) 기반 성능 분석 결과를 입력 영상 위치에 합성한 가상 영상 및 사용자 시점 영상 중심으로 제시한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.439-445
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• 2022

온라인 미디어 플랫폼의 발전 및 코로나19 사태로 디지털 영상 콘텐츠의 양산과 소비가 급증하고 있다. 이용자들은 디지털 영상 콘텐츠를 선택하기 위해 썸네일, 티저 영상 등을 통하여 짧은 시간에 콘텐츠를 파악하고 본인에게 맞는 디지털 영상 콘텐츠를 선정하여 시청하고 있다. 세계 곳곳에서 생산되는 모든 디지털 영상 콘텐츠를 일일이 확인하고, 이용자가 선택할 수 있게 티저 영상을 수작업으로 편집하는 것은 매우 불편한 작업이다. 본 연구에서는 티저 영상을 자동으로 생성하기 위해 YCbCr 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 클러스터링 기법을 통해 추출된 키프레임을 최적화한다. 마지막으로 최종 추출된 키프레임을 연결하여 사용자들의 디지털 영상 콘텐츠 확인을 도와 주기 위한 티저 영상을 제작하는 방법을 제시한다.

• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제17권1호
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• pp.19-27
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• 2015

Purpose: The aim of this study was to identify the effect of video programs of cardiopulmonary cerebral resuscitation (CPCR) education of cardiopulmonary cerebral resuscitation of nurses. Methods: The subjects of the study were 64 nurses working in a university hospital. Nurse's CPCR performance have been measured four times (pre-test, post-test at immediately, 3 months and 6 months after intervention). Data were collected from February to August 2013. Results: There were significant differences in knowledge, attitude, self-efficacy, and performance between groups by measure time. And there were significant interactions in knowledge, self-efficacy, and performance between groups, within groups, except for the attitude. The video programs of CPCR interventions appear to be effective in the improvement of knowledge, self-efficacy, and performance, as compared to the control group. Conclusion: The video programs of CPCR education was an effective intervention to improve and retain the level of knowledge, attitude, self-efficacy and performance. And the video program of CPCR education have an advantage of self-learning effect for nurses with shift work. Therefore video programs of CPCR education will be utilized for continuing nurse's education.

• 과학교육연구지
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• 제45권1호
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• pp.118-128
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• 2021

본 연구에서는 과학교육 관련 유튜브 동영상 콘텐츠 이용자의 시청 특징으로 학습자와 시스템의 상호작용을 알아보기 위해 '유입과 접속'을, 학습자와 콘텐츠의 상호작용을 알아보기 위해 '반응과 구독'으로 구분하여 분석하였다. 이를 위해 초등과학 교과서 내용과 융합·영재교육이 주된 동영상인 유튜브 채널 '초등과학TV'를 연구 대상으로 선정하여, 유튜브 스튜디오의 데이터를 분석하였다. 데이터 분석을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, '유입과 접속' 분석 결과 과학교육 관련 유튜브 동영상 콘텐츠는 외부 링크를 통해 유입되는 경우가 가장 많았으며, 접속기기는 주로 컴퓨터였다. 둘째, '반응과 구독' 분석 결과 동영상에 대한 반응으로 수행하는 '좋아요'와 댓글 작성 등이 조회 수 대비 모두 1% 미만으로 반응을 거의 하지 않았으며, 대부분 이용자는 구독하지 않은 상태에서 시청하며 자발적으로 이용할 때 더 오래 시청하였다. 비록 이번 연구가 '초등과학TV'라는 한정된 채널을 통해서 분석되었지만, 과학교육 관련 유튜브 동영상 콘텐츠 이용자들의 시청 특징을 조금이라도 알아볼 수 있었다. 향후 원격수업을 위한 과학교육 관련 동영상 제작, 과학교육 동영상 플랫폼 구축의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.29-34
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• 2021

실시간 화상교육은 원격지에서 강의자와 학습자의 면대면 교육을 대체하는 효과적인 수업 운영방식으로 활용되고 있다. 하지만 기존의 영상통화 및 화상회의 시스템을 활용하는 형태가 주를 이루고 있으며 이는 영상을 통한 강의에 치중하게 되어 어학교육에서 효과성을 보이고 있다. 그러나 그 외의 교육에서는 활용도가 미비한 실정이다. 최근 코로나로 인해 영상 중심의 화상 교육이 있으면서 화상 회의 시스템이 가지는 영상 중심 화상교육의 제한점을 개선하여 강의자와 학습 참여자 모두에게 수업 중 활용할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 수학교육에서 효과성을 향상시킬 수 있는 실시간 화상 시스템의 설계 모델을 제시한다.

• 한국임상보건과학회지
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• 제1권1호
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• pp.19-27
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• 2013

Purpose. To investigate the effects of a video education program on anxiety, pain, adherence to self care of knee arthroscopy surgery. Methods. The data were collected from July to October 2012. The participants were 25 people in the experimental group and 25 in the control group. The video education, which was 30 minutes in length, was shown before operation day using a CD. Results. In the experimental group, adherence to self care increased significantly, and anxiety, VAS is not significantly compared to the control group. Conclusions. It has been confirmed that video education program has positive effects on adherence to self care for patients following arthroscopy surgery.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3204-3220
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• 2021

We perform the task of video object segmentation by incorporating a conditional random field (CRF) and convolutional neural networks (CNNs). Most methods employ a CRF to refine a coarse output from fully convolutional networks. Others treat the inference process of the CRF as a recurrent neural network and then combine CNNs and the CRF into an end-to-end model for video object segmentation. In contrast to these methods, we propose a novel higher-order CRF model to solve the problem of video object segmentation. Specifically, we use CNNs to establish a higher-order dependence among pixels, and this dependence can provide critical global information for a segmentation model to enhance the global consistency of segmentation. In general, the optimization of the higher-order energy is extremely difficult. To make the problem tractable, we decompose the higher-order energy into two parts by utilizing auxiliary variables and then solve it by using an iterative process. We conduct quantitative and qualitative analyses on multiple datasets, and the proposed method achieves competitive results.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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• pp.283-294
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• 2004

Within the rapidly changing environment of global economics, the environment of higher education in the universities & companies, also, has been, encountering various changes. Popularization on higher education related to lifetime education system, putting emphasis on the productivity of education services and the acquisition of competitiveness through the market of open education, the breakdown of the ivory tower and the Multiversitization of universities & companies, importance of obtaining information in the universities & companies, and cooperation between domestic and oversea universities, industry and educational system must be acquired. Therefore, in order to adequately cope with these kinds of rapid changes in the education environment, operating E-Learning Education & company by utilizing various information technologies and its fixations such as Internet, E-mail. CD-ROMs. Interactive Video Networks (Video Conferencing, Video on Demand), CableTV etc., which has no time or location limitation, is needed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.771-788
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• 2020

Detection of abandoned objects for smart video surveillance should be robust and accurate in various situations with low computational costs. This paper presents a new algorithm for abandoned object detection based on the dual background model. Through the template registration of a candidate stationary object and presence authentication methods presented in this paper, we can handle some complex cases such as occlusions, illumination changes, long-term abandonment, and owner's re-attendance as well as general detection of abandoned objects. The proposed algorithm also analyzes video frames at specific intervals rather than consecutive video frames to reduce the computational overhead. For performance evaluation, we experimented with the algorithm using the well-known PETS2006, ABODA datasets, and our video dataset in a live streaming environment, which shows that the proposed algorithm works well in various situations.