최근 널리 이용되고 있는 동영상 공유 서비스에서는 콘텐츠 추천 시스템이 매우 중요한 요소이다. 콘텐츠 추천을 위해서 일반적으로 사용자 선호도와 동영상(아이템) 유사도를 동시에 고려하는 협업 필터링을 사용하고 있다. 그러한 서비스는 주로 사용자의 검색 키워드와 시청시간과 같은 개인 선호도를 활용하여 사용자의 편의를 도모한다. 또한 동영상에 지정한 키워드를 중심으로 랭킹화한다. 그러나 한정된 키워드만을 이용한 동영상 유사도를 분석한다는 한계가 있다. 이런 경우 지정한 키워드가 아이템을 제대로 반영하지 못하는 경우 그 문제가 심각해진다. 이 논문에서는 교육 동영상으로부터 차별화된 의미를 갖는 모든 단어를 고려하여 유사도를 분석하며, 이런 경우 데이터와 연산의 규모가 방대하기 때문에 빅데이터 클러스터에서 처리하는 방법을 적용한다. 제안한 시스템은 빅데이터 영상 분석을 통해 동영상 공유 서비스 플랫폼의 기본 모듈로 활용될 것으로 기대한다.
컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 될 프레임의 컷 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상데이터 각각의 프레임을 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하여 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(i, ij행렬로 j는 프레임 수, i는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 MSE(Mean Square Error)을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정확하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.
자동으로 동영상을 요약하는 알고리즘과 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘은 현재 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 동영상 요약이라는 것은 사용자의 특성에 따라 다양하게 나타날 수 있고, 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘 또한 100% 정확한 것은 아니기 때문에 이를 수정할 수 있는 도구가 필요하게 된다. 본 논문에서는 자동 알고리즘 수행 및 수동으로 수정할 수 있는 기능을 제공하기 위한 동영상 요약 및 검실 시스템을 구현했다. 동영상 요약 및 검색 시스템은 크게 서버 부분과 클라이언트 부분으로 나눌 수 있는데 서버 부분은 동영상을 요약하여 작은 동영상 파일을 만드는 부분과 검색을 위해 메타 데이터를 입력할 수 있는 부분으로 구성이 된다. 메타 데이터는 육하원칙에 따라 입력할 수 있도록 하였다. 클라이언트 부분은 서버에 의해 저장된 메타 데이터들을 이용하여 검색할 수 있는 부분과 동영상을 동적으로 요약하기 위한 부분으로 구성이 된다. 동영상 요약 부분은 MPEG-7 의 Summary Description Scheme에 맞추어서 서술된다. 본 논문에서 구현된 동영상 요약 및 검색 시스템은 대용량의 멀티미디어 데이터를 사용하는 경우 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
동영상 데이터는 시간에 따른 정보는 물론이고, 많은 정보량과 함께 잡음도 포함하고 있기 때문에 이에 대한 간단한 표현을 학습하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이와 같은 동영상 데이터를 추상적이면서 보다 간단하게 표현할 수 있는 순차 데이터간의 유사도 표현 방법과 딥러닝 학습방법을 제안한다. 이는 동영상을 구성하는 이미지 데이터 벡터들 사이의 유사도를 내적으로 표현할 때 그것들이 서로 최대한의 정보를 가질 수 있도록 하는 함수를 구하고 학습하는 것이다. 실제 데이터를 통하여 제안된 방법이 기존의 동영상 분류 방법들보다도 뛰어난 분류 성능을 보임을 확인하였다.
동영상 정보에 대한 효과적인 검색도구로 메타데이터를 제안하였다. 메타데이터 체계를 구축하기 위한 기반으로는 인터넷 정보자원에 대한 대표적인 메타데이터인 더블린 코어와 MPEG의 새로운 표준이며 국제표준으로 개발되고 있는 MPEG-7을 이용하였다. 메타데이터 기술의 기반으로 RDF를 사용하였으며, 이에 따라 RDF 스키마인 Moving Image Core를 구축하였다. 아울러 ASP를 이용한 웹기반 메타데이터 데이터베이스 시스템을 구축하였으며 이를 통해 RDF/XML형식으로 기술된 동영상정보의 메타데이터를 웹에서 검색할 수 있다.
일반적으로 동영상에 대한 정보 검색에는 주석 기반 검색이나 내용 기반 검색을 사용한다. 그러나, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 일반적인 의미 추출이 어렵다는 단점을 가지고 있다 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높일 수 있도록 하는 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안한다. 이 모텔은 동영상 데이터를 분석하여 계층적으로 구조화한다. 상위 수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특정 데이터를 추출하여 내용 기반 검색올 지원한다. 그리고 이 IVDM의 타당성을 입증하기 위해 동영상의 대표격인 뉴스 동영상올 객체 지향 데이타베이스 스키마 형태로 설계하고, 이에 맞는 질의 유형 4가지와 그 처리 알고리즘도 제공한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권의 보호를 위한 워터마킹 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 영상, 동영상, 그리고 오디오 데이터에 워터마크를 삽입하고 추출할 수 있는 시스템으로, 영상에 대한 워터마킹 기법은 영상의 국부적인 특성을 이용하기 위하여 영상을 복잡도에 따라 다양한 크기의 블록으로 나누고 복잡도에 따라 워터마크 삽입 강도를 조절함으로써, 워터마크 삽입으로 인한 화질 저하를 최소화 하였으며, 동영상에 대한 워터마킹은 정지영상 워터마킹 기법을 동영상의 각 프레임에 적용하여 사용하였다. 그리고 오디오 워터마킹은 최하위 비트를 변환시키는 방법을 이용하여 구현하였다.
본 논문에서는 UEC (User Edited Contents)를 생성을 위한 비디오 세그먼트 검색에 적합한 동영상 메타데이터 스키마를 설계 및 제안한다. 전통적인 동영상 하위 구조 및 내용 정보 구조와 달리, 제안한 동영상 메타데이터 스키마에서 메타데이터는 Title-Event-Place (Scene)-Shot의 계층적인 구조를 가지며, 각 단위 세그먼트 별로 저장하여야 할 정보를 구조화하여 정의하였다. 현재 생성되어 배포되고 있는 UEC에 대한 논리적인 특징 분석을 통해 Pilot 태깅 실험을 설계하고, 피 실험자들의 태깅 행태와 태그들의 분석을 통해 이러한 메타데이터의 구성 방식과 스키마를 설계하였다. 제안한 시키마는 UEC 생성을 위한 동영상 검색의 특성을 고려하여 설계되었기 때문에 UEC 생성에 유용한 비디오 세그먼트를 범용 MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme) 보다 쉽게 찾을 수 있도록 한다.
본 논문에서는 하드디스크 탑재 시스템에서의 동영상 재생시 DRAM과 플래시 메모리를 버퍼로 사용하여, 하드디스크를 가능한 오래 저전력 모드로 동작시켜 하드디스크가 소비하는 에너지를 줄일 수 있는 방법에 대해 제안하고 모델링한다. 기존의 시스템에서는 동영상 플레이어의 요청이 있을 때마다 하드디스크에서 데이터를 제공하였기 때문에 하드디스크에서의 에너지 소모가 많았다. 모델링에서 사용한 방법은 동영상 플레이어가 데이터를 요청하기전에 데이터를 DRAM과 플래시 메모리에 선반입하여 하드디스크를 대기모드로 진입시키고, 요청된 데이터를 플래시 메모리에서 처리하는 방법이다. 모델링 결과 제안한 방법은 버퍼를 사용하지 않은 경우와 비교하여 에너지 감소율이 월등한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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