사실적 동영상 콘텐츠를 제작하기 위해 개발된 동영상 기반 모델링 / 렌더링은 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구주제 중 하나이다. 원본 입력 동영상 클립과 3차원 그래픽 모델을 부드럽게 합성하기 위해, 실세계 장면 촬영에 사용된 광원과 카메라의 기하학적인 정보가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원본 동영상 클립에서 나타나는 물체들의 위상과 그림자들의 윤곽 정보로부터 최적의 광원에 대한 위치와 방향을 추정하는 간단한 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 추정된 광원을 이용함으로써 삽입된 모델에 대한 렌더링뿐만 아니라 잘 어울리는 그림자의 생성을 하는 기능을 제공한다. 그림자는 경험적으로 3차원 공간에 존재하는 물체들 사이의 상대적인 위치를 보여주는 중요한 시각적 요소로 알려져 있다. 따라서 본 기법은 제안된 실시간 그림자 생성과 렌더링 알고리즘을 통해 최종적 합성된 동영상의 사실성을 높일 수 있다.
인터넷 환경의 변화에 따라 텍스트 기반의 정보 전달에서 멀티미디어 기반의 스트리밍 방식으로 바뀌어가고 있다. 또한 대용량의 동영상 데이터뿐 아니라 Shorts, Clip Reels 또는 등 다양한 방식의 동영상 형태로 배포되고 있으며 서비스 플랫폼에서는 손쉽게 편집할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 대용량 콘텐츠, TV, Youtue 콘텐츠를 포함하여 소용량 동영상 편집에 필요한 영상 제작 기술에서 가장 인력과 시간이 많이 소요되는 부분은 편집 단계로 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용하여 자동화하고 있으며 영상편집에서 가장 기본이 되는 단위인 씬검출 기법을 개발하였다. 키프레임 검출 기법과 유사도 기법을 이용하여 씬을 추출하였으며 블록 Cost Function을 이용하여 최적화하여 0.5214의 정확도를 도출하였다.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로중심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
기존의 스트리트 뷰 이미지들은 일일이 사용자가 검색해야 하며 이미지 파일을 하나씩 클릭해서 넘겨 봐야한다는 점과 제공되는 스트리트 뷰 이미지들이 웹페이지 형태로만 제공된다는 불편함이 있었다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 스트리트 뷰 이미지를 동영상으로 제공하여 쉽게 길을 찾아갈 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 어플리케이션은 사용자가 출발지와 도착지를 입력하면 Google Maps APIs를 이용해 최단경로를 받아온다. 그 후 최단경로에 해당하는 좌표값에 해당하는 이미지를 Google Maps APIs URL을 이용하여 Android 내부 DB로 받아온다. 마지막으로 DB에 저장된 이미지를 동영상으로 변환하여 제공한다.
VOD(Video On Demand) 시스템은 실시간으로 사용자의 요구를 받아들여 동영상 서비스를 제공하는 시스템으로서 크게 서비스를 제공하는 서버와 사용자의 요구를 처리하는 클라이언트로 구성된다. 하나의 서버에서 다수의 사용자에게 1:1로 서비스를 제공하기에는 네트워크 대역폭의 제약이 크기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되어왔다. 그 동안 제안된 다양한 멀티캐스트 기반의 VOD시스템들 중에서 Batching방식의 VOD시스템이 단순하면서 네트워크 부하가 적은 것으로 알려져 있다. 하지만 Batching방식에 의한 VOD시스템에서는 VCR(Video Cassette Recorder)기능을 제공하기 어렵기 때문에 VOD시스템의 On-Demand 특성을 제대로 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 대표적인 동영상 압축표준인 MPEG의 특성을 이용하여 VCR기능을 제공하기 위해 필요한 대역폭을 최소화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 MPEG로 압축된 동영상에서 독립적 재생이 가능한 I픽쳐만 추출하여 빠른 재생을 위한 데이터를 별도로 구성한다. 이렇게 구성된 빠른 재생을 위한 데이터와 일반적인 재생을 위한 데이터 모두 Batching방식으로 멀티캐스팅으로 전송한다. 성능분석을 통하여 제안된 기법을 사용할 경우 클라이언트의 버퍼요구량과 네트워크 사용량을 줄이고 이와 더불어 CPU사용량도 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적 상호작용 기반의 동영상 강의계획서 템플릿을 정의하고 있다. 대학에서의 강의계획서는 교수학습 설계도로서 매우 중요한 의미를 가지고 있으나 단편적인 구조내용, 타서비스 연계 부족, 재사용성 부족 등으로 형식적인 문서로 여겨지고 실제로는 단순한 조회에 그치고 있다. 본 논문에서는 교수학습과 관련된 실질적인 정보를 제공하고 교수자와 학습자의 상호학습 정보공유가 가능한 입체적인 강의계획서를 설계한다. 제안하는 기법은 강의계획서의 계층구조 정의, 학습자의 선호도에 맞는 미디어 콘텐츠 적용, 정보전달의 실시간 변동 기능 등을 포함하여 교수학습 중심의 강의계획서 서비스를 가능하게 한다. 실제 LMS를 통해 제공된 동영상 강의계획서는 편의성을 강화해서 사용자들의 활용도를 높이고 교수학습의 유용성과 신뢰성을 보인다.
한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 편리하게 이용하고 있으나, 송출되는 DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 현재 대부분의 디스플레이 장치들은 더 높은 해상도를 지원하고 있으며 따라서 다양한 방법의 영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 특히 휴대용 장비의 경우 연산량 문제로 저품질의 영상을 제공하게 되고 따라서 이용자들의 만족도가 떨어지게 되었다. 일반적으로 주관적인 영상의 품질은 영상 내 개체에 대한 인식률에 따라 결정되며 에지에서의 개체 간 구분이 명확할수록 증가한다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화 방법에서 사용되는 인트라 예측 정보와 Total Coefficient 정보를 이용하여 에지 정보를 추출하고 이에 따라 선택적으로 보간법을 적용하여 최대한 연산량을 줄이면서 선명함을 유지할 수 있는 방법을 제안한다.
휴대폰은 이제 단순한 통화 기능 이외에 PC와 함께 동영상 콘텐츠를 시청할 수 있는 효과적인 멀티미디어 기기로 발전하고 있다. 따라서 동영상 콘텐츠의 실효성은 스마트폰으로 스트리밍(Streaming) 할 수 있는지 여부와 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부에 의해 결정된다. 여기서 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부란 교재 영상과 발언자의 영상이 함께 제공되어야만 효과적인 내용 전달이 됨을 의미한다. 본 논문은 위 두 가지 요건을 충족하는 동영상 콘텐츠 인코딩(encoding) 시스템으로 멀티소스(Multi-Source)의 오디오-비디오를 입력받아 인터넷 상에 실시간 및 VOD 서비스 할 수 있는 비디오 통합 관리 시스템을 제안하였다.
휴대폰은 이제 단순한 통화 기능 이외에 PC와 함께 동영상 콘텐츠를 시청할 수 있는 효과적인 멀티미디어 기기로 발전하고 있다. 따라서 동영상 콘텐츠의 실효성은 스마트폰으로 스트리밍(Streaming)할 수 있는지 여부와 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부에 의해 결정된다. 여기서 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부란 교재 영상과 발언자의 영상이 함께 제공되어야만 효과적인 내용 전달이 됨을 의미한다. 본 논문은 위 두 가지 요건을 충족하는 동영상 콘텐츠 인코딩(encoding) 시스템으로 멀티소스(Multi-Source)의 오디오-비디오를 입력받아 인터넷 상에 실시간 및 VOD 서비스 할 수 있는 비디오 통합 관리 시스템을 제안하였다.
전문대학의 프로그래밍 수업에서 복습을 강화하고 학습효과를 높이기 위해 수업의 이론 및 실습 동영상을 인터넷상에 제공하고 학습자 설문을 통해 그 효과를 분석하였다. 설문을 통해 학습자들은 동영상 제공에 대해 긍정적인 대답을 하였으며 복습으로 활용하는 것을 넘어서 예습과 거꾸로 학습에도 적용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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