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.
본 연구에서는 소셜 비디오 플랫폼 환경에서 동영상 기반 커뮤니케이션을 통해 동영상을 시청하는 사용자와 타인들 간의 관계가 사용자의 긍정적 감정과 사회적 소속감에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 해당 연구에서는 사회 충격 이론(Social Impact Theory)과 자기 점검 이론(Self-Monitoring Theory)이라는 심리학 이론을 토대로 동영상 기반의 새로운 상호작용 수단을 활용한 대안을 검증하기 위해 실제 동영상 기반의 소셜 비디오 플랫폼 환경을 구축하여 실험 연구를 진행하였다. ANOVA 분석 결과, 동영상을 보는 환경에서 타인의 모습이 실시간으로 보일 때, 또는 나 자신의 얼굴이 화면에 함께 제시될 때, 그렇지 않을 때 보다 사용자는 긍정적인 감정과 사회적 소속감을 더 크게느끼는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위의 두 조건이 동시에 제공될 때가 그렇지 않을 때보다 사용자들이 느끼는 긍정적 감정의 증가 폭이 더 컸다. 본 연구 결과를 통해 궁극적으로 새로운 소셜 비디오 플랫폼의 형태에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이라 기대한다.
국방 분야와 정보기술의 융합 가속화에 따라 군 원격교육체계에서도 혁신적 변화가 요구되고 있다. 즉, 네트워크중심 지식정보화로 발전하기 위해 표준, 상호운용성 등을 바탕으로 통합의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는, SOA 기반에서 동영상콘텐츠 서비스에 대한 운영모델과 운영시스템을 도출하여 군 원격교육체계에 대한 통합 혁신 발전 방향을 제시하고자 한다. SOA가 지닌 서비스 중심으로 프로세스 단위의 통합과 확장이 용이한 점을 이용하여, 동영상 서비스 플랫폼 구조를 정의하고, Imprimatur 모델을 바탕으로 서비스 체계를 도출한다. 이를 바탕으로, 운영모델에서는 동영상콘텐츠 서비스를 위해 생산모델, 중개모델, 소비모델에 따른 각 단계별 액터들의 역할을 정의하고, 운영시스템에서는, 운영모델을 바탕으로 동영상콘텐츠 서비스를 위해 필요한 기능을 제어하고 처리할 수 있도록 기능과 데이터를 정의한다.
이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상의 콘텐츠 운영시 교수 학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘들고, 교수자와 학습자간 사이에 실시간성이 부족하며, 콘텐츠 내 다양한 인터랙티브 요소의 제공에 한계가 있다. 이 논문에서는 이러한 이러닝의 한계를 극복하기 위해 실시간 동영상 콘텐츠를 지원하는 학습관리 시스템으로 콘텐츠 연계를 위한 기술을 분석 설계하여 콘텐츠간의 연계기술을 제안하고 동영상 콘텐츠 운영을 위한 플랫폼을 제시하여 기존의 단점을 보완한다. 이를 바탕으로 한 LCM/LCMS 기반기술은 시간 공간적 제약을 극복해 실시간 상호작용이 원활한 사이버 학습도구로 마련될 것이다.
무선 네트워크상의 이동 사용자의 동영상 요청에 따라 실시간 동영상 전송서비스를 지원하기 위한 무선 스트리밍 플랫폼 구조 및 방법을 제안한다. 무선 전송 채널은 잦은 네트워크 단절 및 전송 지연 등의 자원 한계성을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하고 이동 사용자가 요구하는 이동 실시간 스트리밍서비스를 지원하기 위해 프리패치(pre-fetch) 전송 캐싱 방법과 패킷손실보존(packet loss conservation) 방법을 가진 전송 에이전트 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 수화사전 Web-Sign을 설계 및 구현한다. Web-Sign은 여러 가지의 검색조건에 의한 수화동영상을 화면에 출력하고 관련 정보를 쉽게 찾아 볼 수 있는 특징이 있다. 또한 Web-Sign은 100% JAVA로 구현하였기 때문에 플랫폼과 OS의 영향을 거의 받지 않으며, 애플릿과 어플리케이션으로 모두 배포 가능한 장점을 가지고 있다. 웹 브라우저에 의한 접속은 애플릿을 자동으로 지원하며, 어플리케이션을 이용할 경우 모든 데이터는 On-Line 혹은 Off-Line 형태로 전송이 가능하다. 검색방법은 단어입력, 가나다순서별 선택, 동작정보(수위소)선택, 동작화면에 의한 선택, 수화 교과서〔10〕의 챕터순서별로 선택, 주제별 수화분류에 의한 단어선택 등을 이용할 수 있다. 현재까지 등록된 동영상은 현재까지 총 500 여개이며 각 동영상에 대한 시작 및 끝 화면의 정지영상 1000여개와 빠른 전송을 위한 동영상 1000여개를 참고자료로 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 Web-Sign은 많은 검색방법을 가지고 있고, 다양한 정보를 인터넷을 통해 제공할 수 있으므로, 사용자가 쉽게 접근하여 수화를 익힐 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 PPL(Product Placement)을 변경할 수 있는 위치기반 실시간 비디오 클립을 스트리밍하는 스마트 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 LTE 위치인식 기반의 GPS 좌표 값과 비콘 기술을 활용하여 Active Push형태로 사용자에게 촬영지의 드라마 영상을 제공한다. 또한 비디오 클립 내의 PPL 객체에 대한 사진, 동영상, 음악, URI(Uniform Resource Identifier) 형태의 DB를 구성하였다. 제안한 플랫폼에서는 비디오 클립 스트리밍 서비스 상황에서 PPL 객체 DB에 대한 인터액티브 태그 동기화를 통해 PPL 객체의 색깔과 모양을 변경할 수 있도록 하였다. 제안하는 플랫폼에서는 서비스 제공자의 요구에 따라 PPL 변경이 가능한 위치 기반 실시간 비디오 스트리밍을 가능하게 한다.
모바일 단말 기반 동영상 서비스 기술에 관한 연구는 최근에 이르기까지 활발히 수행되고 있으며, 인터넷 기반에서 상용화가 가능한 기술 분야를 모바일에 응용하는 시도가 계속되고 있다. 모바일 단말 기반 영상서비스와 관련하여 최신형 모바일 단말에서는 관련기술을 하드웨어적으로 구현하거나 독자적 동영상 압축기술을 적용한 소프트웨어적 구현을 통하여 동영상 서비스를 제공하고 있다. 그러나 상당한 비율을 점하고 있는 기존 모바일 단말에서는 이들 하드웨어 칩이 없거나 추가적으로 애드온(add-on) 할 수 있는 표준적인 방법이 정해지지 않아 최신의 동영상 서비스 기술을 제공받을 수 없다. 따라서 시시각각으로 변화하는 모바일 동영상 서비스 환경에 적극적으로 대처하기 위해서는 소프트웨어적 해결방안이 필수적이라는 인식이 대두되고 있다. 본 연구에서는 모바일 단말에서 소프트웨어 디코더를 이용하여 기존 단말에서 뿐만 아니라 향후 최신단말에서도 적극적으로 대처하기 위하여 H.264/AVC 기반 소프트웨어 디코더를 모바일 단말에 적용하는 방안에 대하여 제안한다.
디지털 기술의 발달로 콘텐츠 서비스 방식에 대한 융복합화 현상이 두드러진다. 플랫폼, 네트워크, 디바이스 등의 발달과 함께 이루어지는 서비스 방식의 다양화는 콘텐츠 제작 및 소비에 있어 사용자의 참여를 가속화시킨다. 최근 들어 동영상 콘텐츠에 양방향성의 특징을 반영하는 서비스가 주목받고 있으며, 이에 따라 양방향 동영상의 확장된 비즈니스 모델을 고려한 신규 서비스 운용 모델이 요구된다. 이에 본 논문은 전자상거래를 지원하기 위한 기본 비즈니스 모델인 Imprimatur Business Model을 기반으로 양방향성이 반영된 동영상 비즈니스 모델을 재정의하고 그 운용에 필요한 구성 요소를 도출하였다. 서비스 운용 모델은 생성, 처리, 소비의 단계를 갖는다. 각 단계별로 세부 운용 요소를 설계하여 운용 시스템과의 연결성을 고려하였다. 이는 XML 다이어그램으로 표현되었으며 디지털 아이템의 생성, 처리, 소비에 필요한 기능을 제어하고 처리할 수 있도록 하기 위해 각 단계별 생성자(creator)와 핸들러(handler)를 정의하였다.
전세계적으로 수많은 사람들이 이용하는 동영상 플랫폼 YouTube는 인기 급상승 동영상 서비스를 제공하고 있다. 본 연구는 공개 데이터셋 중 하나인 Kaggle 데이터셋을 이용하여 국가별 특징과 문화적 차이를 이해하고 공개 데이터셋의 유용성을 보이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 11개국, 15개 카테고리, 약 110만개의 인기 급상승 동영상 데이터를 분석 대상으로 한다. 데이터 분석을 위해 파이썬을 이용하여 카테고리 별 동영상의 개수와 인기 급상승 동영상 선정 기간, Unique 동영상 비율 등을 구하였으며, 이를 통해 국가별, 카테고리별 특징을 파악하고, 그 현상에 대한 배경을 추가 자료 조사를 통해 확인하였다. 향후 머신 러닝에 기반을 둔 인기 급상승 동영상 선정 가능성 및 선정 기간 예측을 통해 개별 동영상 진단 및 채널 운영 방안과 전략 수립에 도움을 주는 연구를 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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