Comparison of big data image analysis techniques for user curation

사용자 큐레이션을 위한 빅데이터 영상 분석 기법 비교

The most important feature of the recently increasing content providing service is that the amount of content increase over time is very large. Accordingly, the importance of user curation is increasing, and various techniques are used to implement it. In this paper, among the techniques for video recommendation, the analysis technique using voice data and subtitles and the video comparison technique based on keyframe extraction are compared with the results of implementing and applying the video content of real big data. In addition, through the comparison result, a video content environment to which each analysis technique can be applied is proposed.

최근 증가하는 콘텐츠 제공 서비스의 가장 큰 특징은 콘텐츠의 시간의 흐름에 따른 콘텐츠 증가량이 매우 크다는 것이다. 이에 따라 사용자 큐레이션의 중요성이 같이 증가하고 있으며 이를 구현하기 위한 여러 가지 기법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 영상 추천을 위한 기법 중 음성데이터 및 자막을 활용한 분석 기법과 키프레임 추출 기반 영상 비교 기법을 실제 빅데이터 영상 콘텐츠를 대상으로 구현, 적용한 결과에 대하여 비교한다. 또한, 비교결과를 통해 각 분석 기법이 적용될 수 있는 영상 콘텐츠 환경에 대하여 제안한다.