스마트TV, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 등 다양한 스마트 기기의 이용이 급격하게 확산됨에 따라 방송콘텐츠의 소비패턴 또한 변화하고 있다. 시청자는 더 이상 방송콘텐츠를 시청하기 위해 TV 앞에 앉아 기다리지 않으며, 관심 있는 콘텐츠를 추천받거나 선택하는 방법을 적극적으로 이용하고자 한다. 이러한 소비패턴의 변화는 새로운 방송서비스에 대한 요구사항의 형태로 나타나고 있다. 스마트 방송서비스는 이와 같이 변화된 시청자 소비패턴에 대응하기 위한 새로운 방식의 콘텐츠 전달 서비스로, 스마트 방송서비스 실현을 위해서는 다양한 기술의 개발 및 적용이 요구된다. 본고에서는 스마트 방송서비스를 제공하는 데 필요한 기술 중 방송콘텐츠 분석 기술에 대한 연구동향을 살펴보고, 더불어 한국전자통신연구원에서 개발하고 있는 방송콘텐츠 분석 기술에 대해 소개하고자 한다.
The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.
The music video was produced by the multimedia type of a video clip by adding the image to match it with the release of audio recordings. mass production. Although originally it started as a means of promoting music as mere receive attention as the main content of the music cable broadcast M-TV began mass production. The 21st century has used the technology in various fields, including animated films and live action films, documentaries smart phone era. Among attempts to analyze their work tends to center the photographer and music video director Anton Corbijin and Stephen Sednaoui representing a photographic image of a music video
Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.
Recently, it has been developed for Eco-environment, Super light, Multi-functional nano materials. As needed mobile parts in Smart phone or TV, computer, information communication for high pass signal, multi-function, Magnetic thin film materials have been developed. As last, magnetic powder, sintered and sputtering parts were thick and low purity than electroplating layer, low pass signal and noise were resulted, vibrated TV screen. Because chemical complex temperature was high and ununiform surface layer, it has been very difficult for data pass in High Frequency (GHz) area. Large capacity data pass is used to GHz. Above GHz, signal pass velocity is dependent on Skin Effect of surface layer. If surface layer is thick or ununiform, attachment is poor, low pass signal and cross talk, noise are produced and leaked. It has been reported technical trend of Electrochemically plating and Surface treatment of Metal, Polymer, Ceramic etc. by dispersion/complex for Multi functional nano-magnetic material in this paper.
Broadcasting contents market is changing back of a smart TV appearance recently. This study proposed a contents industry view and government policy direction. We accomplished an depth interview with expert of Broadcasting Content Production Support. The data analysis method executed the content analysis. The research results presented in a three direction.
Park, Su-Hyun;Lee, Ryang-Kyeong;Lim, Yong-Min;Han, Min-Kyu;Lim, Hyo-Taek;Lim, Hyun-Soo
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.153-154
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2014
스마트 기기는 사용자에게 다양한 분야의 정보를 제공하고, 활용할 수 있는 기능을 제공한다. 스마트 기기의 형태는 초기에는 휴대폰에만 국한되었지만, 현재는 태블릿, TV, 프린터등 다양한 형태로 존재한다. 스마트폰의 독립적인 정보제공 서비스가 현재까지 주를 이루고 있으나, 점차 다양한 스마트기기의 출현으로 스마트 디바이스간의 연동을 바탕으로 정보를 제공하는 새로운 시스템을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 스마트TV를 연동하여 사용자에게 정보를 제공하는 시스템을 구현하여 제시한다. 스마트기기의 연동을 위해 N-스크린 컨버전스를 이용하였다.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.1
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pp.62-74
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2021
We compare Over-the-Tops (OTTs), Netflix and Amazon Prime Video (APV) with five success factors of innovation. Firstly, Netflix offers better personalized service than APV, because APV has collaborative filtering algorithms to recommend safe bets, not the customers really want. Secondly, APV' user interface is undercooked to lock the members in, even if it has more content and better price offer than Netflix retaining its loyal customers despite the price increase. Thirdly, Netflix has simple subscription model with three tiering, but APV has complicated pricing model having annual and monthly, APV and Prime Video (AV) app, Amazon subscription and extra payment of Amazon Prime Channels (APCs). Fourthly, Amazon has fewer partnership than Netflix especially when it comes to local TV series. Instead, Amazon has live TV channel collaboration including sports content. Lastly, both have strategic and operational agility in their organization well.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.64-70
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2022
In recent years, with the continuous innovation and upgrading of engine software, the real-time rendering technology in film and television has been continuously improved, and the virtual production technology has also developed rapidly. This paper introduces the green screen often used in traditional film production and a virtual production technology based on light-emitting-diode background wall that was proposed and implemented last year. We analyzed the two production methods of virtual production and compared their characteristics. Based on these results, we can better understand the differences and respective advantages of the two production methods. And we also can according to the production budget, production cycle and the creative and technical capabilities of the team make better choices during the production process. We believe virtual production technology will be production in the future to provide a more solid technical guarantee for the development of the film industry, and this work will pave the way for further research on virtual production technology.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.4
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pp.119-125
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2008
The traditional way for convergence of smart appliances was software integrations on middleware. It is possible advantage to integrate easily and quickly with this way. But basically the middleware approach is slowly executed as it is huge the size of software. To solve this problem, we suggest a modeling tool for convergence. As we can execute and generate the automatic source code at the design phase with our modeling tool, it is possible to do software integration without the middleware. We use one example of U-Home environment to show the convergence for TV and the door lock system. With our approach, we will be able quickly to develop the convergent products what the customers desire with inexpensiveness, that is, the convergence of smart appliances without the middleware.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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