본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.
이 논문은 연속적인 비디오 영상에서 시간적인 정보를 최대한 이용하는 새로운 캡션검출과 인식알고리즘을 제안하였다. 누적된 차영상 정보로부터 비디오에서 캡션의 시공간적인 위치를 찾아내기 위하여 구문등록 기술을 이용하였다. 그리고 복잡한 배경 영상의 문제를 해결하기 위하여 새로운 다중 프레임 인티그레이션 방법을 이용하였다. 기존 논문과는 달리 빠른 속도의 수행을 위하여 복잡한 계산 과정을 포함하지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 다양한 뉴스 데이터 영상에서 적용되었고, 그 결과는 아주 정확하고 효과적이었다.
최근 인터넷과 멀티미디어 관련 기술의 발달로, 멀티미디어 정보에 대한 사용자들의 요구가 다양해지고 있으며, 특히 한 종류의 멀티미디어 뿐만이 아니라, 다른 종류의 멀티미디어 컨텐츠와 의미 관계를 기반으로 관련 멀티미디어 정보를 검색할 필요성이 대두하고 있다. 그러나 일반 데이터와는 달리 멀티미디어 컨텐츠와 의미 관계는 암시적으로 데이터 내에 내포되어 있기 때문에, 관련 멀티미디어 정보를 제공하는 것이 어렵다. 따라서, 대표적인 응용 프로그램인 멀티미디어 뉴스 관리 시스템의 경우, 대부분의 뉴스 서비스들이 텍스트 기사에 대한 관련 기사를 제공하고 있으며, 비디오 혹은 이미지와 같은 멀티미디어 뉴스에 대한 검색은 독립적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML을 기반으로 관련 멀티미디어 뉴스를 통합, 검색 및 전송할 수 있는 멀티미디어 뉴스 관리 시스템을 개발하였다. 미디어 객체, 관계 객체, 뷰 객체로 구성된 데이터 모델을 제안하여 다양한 종류의 멀티미디어 뉴스 컨텐츠를 표현하고 의미 관계를 포착하였으며, 뷰 메커니즘을 개발하여, 생성된 뷰 객체의 가공을 통하여 사용자에게 멀티미디어 뉴스를 효율적으로 제공하도록 하였다
저 수준의 특징정보를 사용하는 내용기반 검색만으로 지능형 정보검색을 위한 사용자의 개념적인 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기 어렵다. 일반적으로 비디오 데이터에는 동영상 정보와 함께 음성, 음향 등의 오디오 정보와 폐쇄자막 등의 정보가 포함되어 있다. 지식기반 비디오 검색은 그러한 다양한 정보를 사용하여 자동색인을 수행하고 색인 데이터베이스를 구축한다. 이로써 사용자는 보다 개념적인 검색 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 비디오 내의 한국어 폐쇄자막을 이용한 지식기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 한국어 폐쇄자막은 형태소 분석 수준에서 자동색인되며, 색인 데이터베이스를 이용하여 키워드 질의를 통해 비디오를 검색할 수 있다. 실험에서 한국어 속기시스템으로 제작된 폐쇄자막이 포함된 뉴스비디오에 적용하여, 제안하는 방법이 사용자의 보다 의미 있는 개념적인 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
뉴스의 중요성이 한층 강조되고 있는 정보화시대에 TV뉴스의 영상제작 분야는 다매체 다채널 디지털방식 등 첨단 기술로 끊임없이 진보되어 오고 있다. 하루가 다르게 발전하는 첨단 방송장비들과 새로운 표현기법들은 오랫동안 방송현업에 종사하고 있는 사람들도 당황스럽게 한다. 영상제작방식은 변화의 속도를 더 빠르게 실감하고 있으며 고품질의 영상정보를 수용하려는 시청자들은 이런 변화들을 오히려 반겼을 것이다. 그 동안 전통적 관념으로 영상표현방식이 존재하고 있었는데 TV뉴스 영상에서는 이미지너리 라인을 적용한 표현방식이 있었다. 수용자에게 이제 전통적인 영상표현은 TV뉴스 속에서 중요성을 상실하고 있다. 그러나 진보되어가는 시대적 흐름에 영상표현 방식도 변화를 가져왔고 영상 제작자들은 시청자들의 욕구를 충족시키기 위하여 보완점을 만들어 냈다. 본 논문에서는 기존의 영상제작 방식도 시대적 흐름에 따르지 않고 적응하지 못하고 있다는 의미에서 TV뉴스영상의 이미지너리 라인을 확대 해석해야 할 필요성을 제기하고자 한다. 지금의 영상은 오직 비디오만을 주장하지 않는다. 비디오와 오디오를 통틀어 정의되고 있다. 아울러 이미지너리 라인의 개념도 영상제작에 확대 해석하고 적용해서 수용자들의 이해를 돕고 바른 TV뉴스 영상을 수용자 뿐 아니라 제작자들에게도 인식시키고자 한다.
본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 TV 스포츠 뉴스 비디오의 색인을 위한 효율적인 뉴스 기사(Article)와 장면(Shot) 전환검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-2 비디오 스트림을 디코딩하지 않고 이들이 포함하고 있는 정보들만 이용하기 때문에 디코딩에 다른 시간을 절약할 수 있다. 특별히 장면 전환 검출에 있어서는 계층적인 검출 방법을 이용하기 때문에 시간을 보다 절약할 수 있으며, 압축도메인의 휘도 및 색차 성분을 동시에 이용하여 갑작스러운 조명변화에 대처할 수 있다. 또한 디졸브나 와이프 등의 특수효과에 의한 장면변화도 압축도메인에서 검출할 수 있도록 설계하였다. 기사검출에 있어서는 앵커 프레임의 CCV(Color Coherent Vector)의 개념을 이용하여 강건한 검출이 이루어 질 수 있도록 구성하였다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.
동영상 자동 분석은 비디오 데이터의 내용 기반 색인과 검색을 위한 첫 단계이다. 본 논문에서는 정형적인 구조를 가진 뉴스와는 달리 비정형적인 특성을 가진 축구 동영상에서 사용자의 관심이 되는 하이라이트 장면의 영상 특징을 이용하여 그 구조를 분석하여 하이라이트 장면을 검출하는 방법을 제안한다. 이전 연구를 토대로 그라운드영역과 골대 유무에 따라 하이라이트 후보 장면을 찾는 과정에서 경기마다 달라지는 임계값에 영향을 받지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 여러 종류의 축구 경기 하이라이트 분석에 있어서 그 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 뉴스 기자가 원격지에서 비디오 소스를 쉽게 편집해서 그 결과를 전송하는 시스템을 소개한다. 최근에 고속 인터넷 망의 보급과 컴퓨터의 발전으로 현장에서 빠르게 프로그램을 제작 전송할 수 있는 인프라가 확산되고 있다. 이에 KBS는 상용 DV 편집 NLE 프로그램을 사용하여 현장에서 취재한 내용을 편집하고 그 결과 파일을 인터넷 이메일 또는전용 인터넷 송수신 장치를 이용하여 본사에 송신하는 등의 노력을 기울여 왔다. 하지만 기존 상용 NLE 프로그램들은 기사 제작에만 사용하기에 기능이 복잡하고, 송수신 방법도 네트워크 에러에 대한 대처가 미약하거나 전용 송수신기 부족 등의 문제를 안고 있었다. 본 논문에서는 방송 현장에 특화된 사용자 인터페이스와 전문 방송 제작에 적합한 편집 기능과 안정성을 제공하고 지방이나 해외에서 취재, 편집, 렌더링 및 전송을 할 수 있는 노트북 기반의 '원격 뉴스 편집 전송 시스템'을 제안한다. 뉴스 프로그램은 일반적으로 신속한 제작을 요구한다. 이런 이유로 본 시스템은 방송국 외부에서 뉴스의 원-스톱(one-stop)제작이 가능하도록 디자인되었다. 또한 현장 사용자의 요구를 반영하여, 초보 사용자도 쉽게 사용할 수 있고 신속한 제작이 가능하도록 하였다. 본 시스템의 가장 큰 특징이며 중요한 사항 중에 하나인 전송의 신뢰도를 높이기 위하여, 네트워크 장애나 에러 상황에서도 전송에 강인하도록 전송 자동시도, 네트워크 자동 연결, 이어 전송하기 등의 기능을 부가하였다. 본 시스템은 크게 원격 편집 터미널(노트북)과 뉴스 수신서버로 구성되어 있다. 원격 터미널에서는 DV 포맷을 기반 편집을 하게 되고, 범용 DV 캠코더와 전문 ENG 카메라를 통하여 영상을 수동 캡쳐 하거나 자동 캡쳐 할 수 있다. 또한 뉴스 기자와 카메라맨이 인터넷이 이용가능한 곳이라면 어디에서든지 원격 편집 터미널을 사용하여 편집과 전송이 한 번에 작업될 수 있도록 하였다. 향후, 본 시스템이 KBS의 뉴스 제작 시스템의 경쟁력 향상에 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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