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.
본 논문에서는 FastText 알고리즘을 기반으로 한 사용자 지정 키워드 기반 동영상 요약 시스템을 제안한다. 사용자가 키워드를 입력하면 시스템은 해당 키워드와 관련된 단어들을 FastText를 통해 추출하며, 이를 STT (Speech-to-Text)로 변환된 동영상에서 타임 스탬프 기반으로 인식한다. 인식된 키워드와 관련된 내용은 클립 형식으로 요약되어 사용자에게 제공된다. 본 연구의 목적은 숏폼 콘텐츠 환경에서 효과적인 콘텐츠 추출 및 제공을 통해 사용자 경험과 정보 제공의 효율성을 향상시키기 위함이다. 제안된 시스템은 사용자 지정 키워드에 맞춰 다양한 동영상 플랫폼에서 효율적인 영상 요약을 제공함으로써 온라인 동영상 환경에서 큰 혁신을 이끌어낼 것으로 기대된다.
비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
디지털 카메라 기술의 발전과 보급으로 공공건물의 보안 카메라부터 개인 휴대 단말기의 카메라까지 동영상 데이터를 수집할 수 있는 수단이 크게 늘었으며, 그 활용 또한 매우 일반화되었다. 동영상 데이터는 문서나 음성 등의 다른 데이터보다 훨씬 구체적이고 사실적인 정보를 포함하므로 과거의 기억을 정리하고 복원하기 위한 유용한 방법이 될 수 있다. 동영상 데이터의 증가와 함께 동영상 요약에 대한 연구가 최근에 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구의 대부분은 하나의 동영상을 요약하고 분석하기 위한 것이다. 본 논문에서는 사무실에 여러 대의 카메라를 설치하여 데이터를 저장하며, 이렇게 수집된 동영상 데이터를 효과적으로 요약하고 검색하는 시스템을 구축한다. 동일한 이벤트를 여러 방향에서 바라보고, 그 상황을 가장 잘 설명한 카메라를 선택 할 수 있다는 점에서 멀티 카메라의 사용은 장점을 갖는다. 사전에 정의된 이벤트에 따라 전문가가 어노테이션을 부여하도록 하였으며, 전문가가 설정한 유틸리티에 따라 카메라 선택 및 요약이 이루어진다. 다양한 옵션에 따라 요약된 결과로 사용자 평가를 수행하였다.
일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠 의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 다양한 이벤트들을 기반으로 KFD 동영상 내의 주요 장면들을 검색하는 KFD 동영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 선행 연구인 KFD 웹 데이터베이스 시스템에서 정의한 온톨로지 기반의 이벤트에 대한 히스토리 정보를 생성한 후, 이를 이용하여 KFD 동영상의 주요 이벤트들을 요약할 수 있으며 빠르고 정확하게 검색한다. 또한 제안된 시스템은 KFD 동영상과 내담자 스케치 동영상의 히스토리 정보를 매칭함으로서 멀티모달 동기화 재생 기능을 제공한다. 가족미술치료사는 본 시스템에서 제공하는 이벤트 기반의 멀티모달 동기화 검색 및 재생 기능을 이용하여 보다 의미론적이고 신뢰성 있는 KFD 사정 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 디지털 동명상의 사용이 증가하면서 자동으로 구조를 분석하는 기술이 필요하게 되었다. 특히 뉴스 동영상은 다른 동영상에 비해 그 구조가 비교적 정명화 되어 있다는 특징 때문에 많은 연구에서 이용되어졌다. 뉴스 동영상을 이용하는 이전의 연구에서 문제점으로 제시될 수 있는 사항은 서로 다른 자료 구조와 시스템 구조로 인 딴 호환성의 부족을 들 수 있다. 본 논문에서 는 이와 같은 호환성 부족을 해결하기 위해 멀티미디어 데이터를 기술하는 표준인 MPEG-7을 기반으로 한 뉴스 동영상 스키마를 제안하였다 특히 전제 뉴스를 보지 않고 효율적으로 뉴스 동영상을 이해할 수 있도록 요약하는 방법을 제시하였으며 MPEG-7의 HDS를 이용하여 기술하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 디지털 비디오 라이브러리와 같은 응용 분야에서 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
최근 동영상 데이터의 폭발적인 증가와 함께 이의 요약을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 동영상 데이터 수집 과정에서 하나의 카메라가 아닌 멀티 카메라를 활용하는 경우도 늘고 있는데 이들 대부분은 실내에서 넓은 영역을 커버하거나 물체를 추적하기 위한 목적으로 멀티 카메라 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 하나의 이벤트를 여러 방향으로부터 입력하여 하나의 대상에 대한 다양한 시각과 정보에 초점을 맞추며, 이를 바탕으로 수집된 이벤트 시퀀스에 대한 문제를 다룬다. 과정은 여러 개의 카메라 뷰 가운데 최적의 뷰를 선택하는 카메라 뷰 선택과정과, 그렇게 만들어진 하나의 전체 시퀀스를 요약하는 과정으로 나누어진다. 본 논문에서는 사용자 조사 및 분석을 통해 얻은 사용자 선호도 통계 정보로부터 카메라 뷰 선택을 위한 규칙을 획득하였고, 사람의 의사결정과정을 모방하고자 퍼지 규칙기반 시스템을 사용하여 이벤트를 평가한 후 그 점수에 근거한 요약을 수행하였다.
최근 정형화된 구조를 갖는 뉴스 동영상 비디오에 대한 아카이브 시스템을 구축하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 시스템에서는 기사에 대한 메타 데이타를 저장하는 방법이 서로 다르기 때문에 이런 데이타 사이의 호환성이 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 멀티미디어 내용 정보를 표현하기 위한 표준인 MPEC-7 MDS에 바탕을 둔 뉴스 동영상 스키마를 제안하였으며, 또한 기사를 이루는 각 샷들의 특징을 반영한 기사 요약 방법을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 뉴스 동영상을 위한 스키마는 뉴스 구조의 특성을 반영하여 MPEG-7 MDS의 VideoSegment, TextAnnotation 등과 같은 스키마를 이용하여 설계하였고, 요약 방법에서는 요약 비디오 데이타의 크기를 줄이기 위하여 샷들의 키프레임들만을 해당 오디오와 함께 상영하는 슬라이스 쇼 방법을 사용하였다.
현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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