• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.568-571
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• 2012

정보화 사회의 정보 기반 구조로서, 고속 정보망의 구축, 개인용 컴퓨터의 급속한 보급, 멀티미디어 기술의 발전 등으로 인하여 정보 서비스의 새로운 장이 열리고 있다. 동영상 데이터는 텍스트만이 아니라 영상정보, 음성정보등 각종 의미있는 다양한 멀티미디어 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 음성과 영상을 분리하여 음성을 이용하여 음성열을 분할 및 복원하여 음성을 텍스트로 변환하여 텍스트색인파일을 만들고 영상은 이미지를 분할 및 히스토그램을 사용하여 이미지 샷을 검출하여 두 색인파일을 이용하여 인덱싱을 하여 동영상 검색에 활용한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.153-156
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• 2000

동영상 정보는 영상정보뿐만 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인방법으로 칼라 임계값을 이용한 컷 검출 방법을 제안하였다. 이것은 frame 간의 유사도를 측정해서 이 값이 주어진 임계값보다 작을 경우, 장면의 전환이 일어나는 곳을 컷 지점으로 검출하는 것인데, 동영상의 장면에 따른 유사도가 다를 수 있기 때문에, 컷을 구성하는 프레임들간의 칼라 임계값에 변동을 주어 최적의 컷 검출율을 구하고자 했다. 초기의 칼라 임계값은 '80'을 사용했고, 이후 frame 의 유사도가 임계값보다 클 경우, 즉 장면전환이 일어나지 않았을 경우일정한 상수 값을 초기 임계값에서 감산토록 하였다. 이러한, 과정을 거쳐 추출된 frame을 가지고 원하는 이미지를 검색하게 되면 사용자의 노력 및 검색 시간이 단축되고, 동영상 정보의 관리가 용이해진다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.4
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• pp.113-128
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• 2009

Generally, a user uses briefly summarized video data and text information to search video contents. To provide fast and accurate search tool for video contents in the process of searching video contents, this study proposes a method to search video clips which was partitioned from video contents. To manage and control video contents and metadata, the proposed method creates structural information based on XML on a video and metadata, and saves the information into XML database. With the saved information, when a user try to search video contents, the results of user's query to retrieve video contents would be provided through creating Xpath which has class structure information. Based on the proposed method, an information retrieval system for video clips was designed and implemented.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.6
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• pp.1431-1440
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• 1998

Video data are retrieved and stored in various compressed forms according to their characteristics, In this paper, we present a generic data model that captures the structure of a video document and that provides a means for indexing a video stream, Using this model, we design and implement CVIMS (the MPEG-2 Compressed Video Information Management System) to store and retrieve video documents, CVIMS extracts I-frames from MPEG-2 files, selects key-frames from the I -frames, and stores in database the index information such as thumbnails, captions, and picture descriptors of the key-frames, And also, CVIMS retrieves MPEG- 2 video data using the thumbnails of key-frames and v31ious labels of queries.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.1029-1035
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• 2008

본 연구는 기존의 인터넷 및 웹 광고에 대한 연구들을 바탕으로 동영상 UCC 광고에 대한 소비자의 태도와 수용에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고자 하였다. 웹 광고 모델에서 사용된 정보성, 오락성, 부정적 자극 이외에 유용성과 용이성, 개인사용자 특성, 플로우, 그리고 인센티브를 새로운 변인으로 추가하였다. 연구 결과에 따르면, 오락성, 부정적 자극, 유용성 및 용이성, 플로우는 동영상 UCC 광고에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 정보성, 개인사용자 특성, 그리고 인센티브는 그렇지 않은 것으로 나타났다. 플로우는 동영상 UCC 광고의 수용에도 직접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 동영상 UCC 광고에 대한 태도는 수용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.443-446
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• 2021

이 연구의 목적은 온라인 상에서 수행된 실습 수업 방식을 분석하는데 있다. 이를 위해 연구자는 예비 교사를 대상으로 '전기 자동차 만들기'수업 주제로 실습 수업을 설계하였으며, 온라인 동영상 강의 컨텐츠 3편을 제작하였다. 동영상 강의 컨텐츠 제작을 위해 교수용 홈페이지 제작, 수업에서 사용할 동영상 제작, 과거 촬영하거나 제작해 두었던 동영상 준비, 실습 재료 준비, 실습 활동 관련 교과서 준비 등 다양한 교수학습자료를 사전에 준비하였다. 동영상 강의 컨텐츠는 CODTRA 분석 방법을 이용 하였으며, 분석 코드는 '동영상에서 제시된 교수학습자료'와 '교수자가 행하고 있는 상태'이었다. 분석 결과는 CODTRA 다이어그램에 의해 분석 코드를 시간에 따라 도식화하여 도시하였다. 이 연구 결과는 중등학교의 기술 교과나 공업계 교과에서 온라인 실습 수업을 위한 동영상 강의 컨텐츠를 제작하고자 하는 교수자에게 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.577-579
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• 2001

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.129-134
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.548-551
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• 2008

Recently, general user is making a lots of contents but it's difficult what using professional video editing system. and also video editing system is consist of effect of contents so user can't make a video contents easily. Therefore, we construct a system and make a application that user can make a video oneself using each sample video elements in this paper. For the this one, we used the semantic property about each element and we also construct to story, the story is matching to low level data in video.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.5
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• pp.51-62
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• 2002

The development of computer technology and the advancement of the technology of information and communications spread the technology of multimedia and increased the use of multimedia data with large capacity, Users can grasp the overall video data and they are able to play wanted video back. To grasp the overall video data it is necessary to offer the list of summarized video data information, In order to search video efficiently on index process of video data is essential and it is also indispensable skill, Therefore, this thesis suggested the effective method about the cut detection of frames which will become a basis of an index based on contents of video image data. This suggested method was detected as the unchanging pixel color intelligence value, classified into diagonal direction. Pixel value of color detected in each frame of video data is stored as A(i, j) matrix-i is the number of frames. j is an image height of frame. By using the stored pixel value as the method of sum of squared difference of color two frames I calculated a specified value difference between frames and detected cut quickly and exactly in case it is bigger than threshold value set in advance, To carry out on experiment on the cut detection of frames comprehensively, I experimented on many kinds of video. analyzing and comparing efficiency of the cut detection system.