Desktop PC에 IEEE1394(firewire) 장착의 대중화로 인하여 Non-Linear 비디오 편집이 대중화되고 있으며, DVD-RW의 가격인하로 인해 DVD라는 저장매체는 현 시대를 대표하는 영상저장매체로서 자리 잡고 있다. 그러나 일반인들이 DVD를 Authoring 하는데 있어 고화질 영상의 DVD를 제작하는 Process에 대한 연구 자료가 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이고 있는 Desktop PC의 대표적인 영상편집 소프트웨어인 Avid Xpress DV와 Adobe Premiere Pro를 이용하여 영상을 캡처(Capture) 받고, Adobe Encore를 이용한 Authoring으로 영상의 디지털화 과정에서 일어나는 화질 및 Export Data를 비교분석하여 Desktop PC에서의 고화질을 유지할 수 있는 DVD Authoring Process를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.
다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 X2 (카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP. JMF로 구현되었다.
연구는 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 효율적인 합성 방법에 관한 연구이다. 먼저, 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라로 촬영한 영상을 스티칭하고, 영상에서 카메라 및 사물의 위치값을 추출하였다. 그리고 추출한 위치값의 데이터를 3D 프로그램으로 불러와 3D 오브젝트를 생성하고, 자연스러운 합성을 위한 방법에 관하여 연구하였다. 그 결과 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 자연스러운 합성을 위한 방법으로 렌더링 요소와 렌더링 기법을 도출할 수 있었다. 첫째, 렌더링 요소로는 3D 오브젝트의 위치와 재질, 조명과 그림자가 있었고, 둘째, 렌더링 기법으로는 실사 기반 렌더링 기법의 필요성을 찾을 수 있었다. 본 연구 과정 및 결과를 통해 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 자연스러운 합성에 관한 방법을 제시함으로써, $360^{\circ}$ 동영상 및 VR 영상 콘텐츠의 연구와 제작 분야에 도움이 될 것으로 기대한다.
은 2016년 중국에서 서비스를 시작한 모바일 앱 기반의 SNS 동영상 플랫폼이다. 서비스가 시작된 처음에는 뮤직 비디오 콘텐츠가 주를 이루웠고, 이후 다양한 콘텐츠를 제공하는 소셜 플랫폼으로 발전하였으며 영상의 창작, 제작, 편집 등의 제작과정이 간편하게 제공되었다. 모바일에서 이 서비스를 시작한 후 젊은층을 중심으로 나타나고 있는 여러 가지의 사회 현상과 본 앱에서 인기 있는 영상콘텐츠의 유형과 특징을 분석하였다. 세로형 Short Clip 형태의 영상콘텐츠의 수요는 급격히 증가 추세이며, 이는 모바일 기반 영상 제작기술의 발전에 따라 영상콘텐츠의 질적 향상을 기대할 수 있다. 본 연구를 통해 모바일을 기반으로 하는 창작 동영상 제작자들에게 유용한 자료로 활용되길 기대한다.
본 연구에서는 교수 수요도 조사를 통하여 원격 수업에 필요한 환경을 조성하기 위한 기초 자료를 확보하고자 하였다. 본교 전임교원 184명 중 각각 2021학년도 응답자 73명(39.89%)과 2022학년도 응답자 87명(47.28%)을 그 대상으로 하였다. 교수 수요도 조사 결과 2021학년도에는 LMS 개선항목으로 출석체크 시 차시 구분이 27명(37%), 콘텐츠 개발 지원항목으로 핀 마이크 38명(23.3%), 스튜디오를 활용한 콘텐츠 제작의향에서는 그렇다가 26명(35.6%), 현재 사용하고 있는 동영상 편집 프로그램 항목으로는 곰 믹스가 33명(45.2%), 원격교육지원센터의 교육희망 주제는 동영상편집방법이 25명(34.2%)로 가장 많이 나타났다. 2022학년도에는 LMS 개선항목으로 모바일 업그레이드가 27명(31.03%), 콘텐츠 개발 지원항목으로 핀 마이크 52명(59.8%), 스튜디오를 활용한 콘텐츠 제작의향에서는 그렇다가 33명(37.9%), 현재 사용하고 있는 동영상 편집 프로그램 항목으로는 곰 믹스 프로가 47명(54%), 원격교육지원센터의 교육희망 주제는 콘텐츠 제작방법이 23명(26.4%)로 가장 많이 나타났다. 또한 2021학년도와 2022학년도 스튜디오를 활용하여 콘텐츠를 제작할 의향과 차후 원격교육지원센터의 희망 교육주제는 유의하지 않게 나타났다(p > 0.05). 본 원격교육지원센터에서는 LMS의 출석차시 구분을 해결하고, 모바일 업그레이드에 노력하고 있으며, 핀 마이크 보급을 계획하고 있다. 스튜디오의 활용도를 높이고 동영상편집프로그램의 활용법과 동영상 콘텐츠를 제작하는 방법에 대한 교육을 계획하고 있다. 대학 원격수업에서 원활한 수업이 이루어지기 위해서는 대학당국에서 교수자의 학습목표 설정, 콘텐츠 구성 및 내용 조직, 학습동기 유발, 효과적인 수업참여 방안 수립 등 교수 설계자로서 역할 수행에 어려움이 없도록 지원하는 방안을 모색할 필요성이 있다.
본 논문에서는 햅틱 렌더링을 위한 동영상의 장면을 정의하고 그 중 정지 상태의 객체와 단일 객체가 충돌하는 상황에 대한 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 객체의 움직임을 크게 네 가지 상황으로 분류하였으며 동영상에서 쉽게 볼 수 있는 장면들을 활용하였다. 제안하는 알고리즘은 움직임 예측과 객체 추적을 활용하여 객체의 방향 변화와 모양 변화를 검출함으로써 햅틱 렌더링을 하기에 적합한 프레임인지 판별할 수 있도록 하였다. 알고리즘 실행을 통해 샘플 동영상에서 총 13개의 프레임을 추출하였으며 해당 프레임이 재생되는 시간을 계산하였다. 햅틱 편집 프로그램을 통해 상황에 알맞은 햅틱 생성 파형을 추가함으로써 계산된 재생 시간에 햅틱 효과가 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이미지와 동영상에 대한 UCC 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 프로로타입 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 멀티미디어 가공 처리 서브시스템과 메타데이터 관리 서브시스템으로 구성되어 있으며 UCC 서비스 개발자에게 필요한 API를 제공한다. 멀티미디어 가공처리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 미디어 관리 및 편집 기능을 제공하며 동영상에 대한 스트리밍 서비스를 제공한다. 메타데이터 관리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 메타데이터 관리 및 검색 기능을 제공한다. 또한, UCC에 대한 댓글 관리 및 스크랩 처리 기능을 제공한다.
하이라이트를 자동으로 예측 하는 문제는 영상을 사람이 직접 편집하는 시간과 비용 문제를 해결하기 위해 필요한 기술이다. 본 논문에서는 하이라이트 구간 내에서 하이라이트 판단 여부에 영향을 주는 특정 부분에 집중하기 위해 앙상블 모델을 제안한다. 우리의 모델은 하나의 단일 모델만으로는 충분히 학습하기 어려운 중요한 정보를 앙상블을 통해 더 많은 유용한 특징들을 얻을 수 있다. 앙상블을 이루는 단일모델들은 오디오와 이미지 정보를 결합하여 다양한 영상의 특징들을 추출한다. 직접 수집한 e스포츠 경기 영상과 야구 경기 영상을 통해 하이라이트 예측 성능이 개선됨을 확인한다.
본 논문에서는 이미지와 동영상에 대한 UCC 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 멀티미디어 가공 처리 서브시스템과 메타데이터 관리 서브시스템으로 구성되어 있으며 UCC 서비스 개발자에게 필요한 API를 제공한다. 멀티미디어 가공처리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 미디어 관리 및 편집 기능을 제공하며 동영상에 대한 스트리밍 서비스를 제공한다. 메타데이터 관리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 메타데이터 관리 및 검색 기능을 제공한다. 또한, UCC에 대한 댓글 관리 및 스크랩 처리 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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