본 논문에서는 동영상 복사본 검출을 위해 시공간 정보를 이용한 새로운 동영상 서명 방법을 제안한다. 제안된 동영상 복사본 검출 방법은 각 키프레임에 대하여 동심원 구획방법에 기반을 두고 있다. 우선 입력 동영상으로부터 일정한 간격으로 시간적 이중 선형 보간법을 이용하여 키프레임을 추출하고 각 프레임은 동심원 형태로 구획된다. 구획된 세부영역에 대하여 상대적인 관계를 이용하여 평균 픽셀값, 평균 픽셀값의 차분값, 대칭적 차분값, 원형 차분값 분포의 4 가지 특징 분포를 추출한다. 최종적으로 이 특징 분포들은 간단한 해시 함수를 이용하여 이진 수열 형태로 변형되고 순서대로 병합된다. 제안된 동영상 서명에 대한 유사도 거리는 간단한 해밍 거리를 이용하여 계산되고 따라서 매우 빠른 정합 속도를 보인다. 실험 결과로부터 제안된 방법이 다양한 변형에 대하여 평균 97.4%의 높은 검출 성공률을 보이는 것을 알 수 있다. 그러므로 제안된 방법이 동영상 복사본 검출분야에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날, 다수의 사용자들 사이에서 화상회의 및 영상보안 시스템을 위한 영상 어플리케이션들은 다수의 동영상 연결 및 QoS 보장을 요구하고 있다. 동영상 시스템들은 광대역 무선 전송과 저비용 인터넷 접속을 위해 IEEE 802.11 무선 랜 장치를 채택한다. 그러나 현재의 IEEE 802.11e HCCA 표준에 따르면 동영상 전송을 위한 TSID는 두 개뿐이므로, 3개 이상의 동영상 세션이 하나의 무선 랜 단말에서 설정될 때, 동영상 세션들은 서로의 TXOP을 공유해야만 한다. 이 문제를 해결하기위해서, 기존 표준과 호환성을 유지하면서, 최대 15개까지 동영상세션을 설정할 수 있도록 프레임구조를 수정하였다. 제안방식은 NCTUns 4.0 네트워크 시뮬레이터와 실제 동영상데이터를 활용하여 수신량 및 PSNR 성능을 평가하였다. 그 결과, 500ms의 지연시간 안에 기존방식의 정상 동영상 세션이 약 75%를 수신한 반면, 제안방식은 97%이상을 수신하였다.
비디오 프록시 서버는 사용자와 근거리에 위치한 서버로서 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 동영상 데이터를 비디오프록시 서버로부터 제거하는 삭제 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 동영상 요청 패턴을 기반으로 하여 사용자에 의해 요청될 가능성이 가장 낮은 동영상을 선정하고 제거하는 효율적인 동영상 데이터 삭제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 삭제 알고리즘은 비디오 프록시 서버의 공간 부족 시 저장되어 있는 동영상들을 요청된 순서로 정렬하고 여기서 가장 오래전에 사용자에 의해 요청되었던 동영상을 선정한다. 선정된 동영상에서 요청 가능성이 낮은 부분만이 선별되어 삭제됨으로써 비디오 프록시 서버의 저장 공간을 확보한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
멀티스케일 모델링은 시공간적으로 서로 다른 규모의 시스템을 다룰 수 있는 시뮬레이션 기법이다. 본 연구에서는 멀티스케일 모델링 연구의 일환으로 서로 다른 시뮬레이션 기법인 분자동역학과 확률회전동역학을 결합할 수 있는 방법을 제안한다. 분자동역학 프로그램 중 잘 알려진 오픈 소스인 LAMMPS를 기반으로 멀티스케일링 모델링을 구현하였으며 LAMMPS에서 정의한 제3자를 위한 표준 확장 방법을 따랐다. 제안된 방법에서는 확률회전동역학 모델을 기본으로 경계 영역은 분자동역학으로 해석 가능하게 하였고 심리스한 해석을 보장하기 위하여 중첩 영역과 정보 교환 영역을 함께 구현하였다. 예비실험을 수행한 결과, 제안된 멀티스케일 방법론이 기존 분자동역학 시뮬레이션 결과와 일치된 해석 결과를 보여주었으며 실행 시간 또한 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
시각적 표상을 선호하는 현대의 학생들에게 수업 내용과 일치도가 높은 흥미로운 동영상을 이용하는 것은 과학 수업에의 선호도를 높일 수 있는 좋은 방법 중의 하나이다. 최근 인터넷을 통해 쉽게 접근할 수 있는 동영상 사이트로 여러 가지가 있는데, 그 중 가장 대규모의 사이트가 유튜브이다. 본 연구에서는 고등학교 2학년의 화학1 수업에서 학생들로 하여금 매 수업마다 수업 내용 관련 동영상을 조사하여 한 개씩 발표하도록 하는 수행 평가를 실시한 다음 학기 말에 학생 설문 조사를 통해 유튜브 동영상 활용 수업에 대한 반응을 조사하였다. 연구 결과, 학생들은 교과서 위주의 수업에 비해 유튜브 사용 수업에 대한 선호도와 흥미도가 높았고, 교과 내용과의 연결도가 높으면서 신기한 실험 동영상에 대한 선호도가 높았다. 또한, 동영상의 흥미 요소로 실험을, 학습 도움 요소로 실제 현상을 보는 것을 들었으며, 어려운 점으로는 동영상의 영어 해석을 들었다.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 사용자가 전체 동영상 데이터를 한눈에 파악할 수 있고, 필요한 경우 원하는 지점부터 동영상을 재생할 수 있도록 하기 위하여 동영상 데이터의 정보를 요약해 놓은 프레임 리스트를 제공하며, 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을.제안하고자 한다. 제안된 방법은 동영상 데이터를 대각선 방향으로 일정 픽셀의 칼라 값을 추출하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였으며, 샘플링 된 데이터는 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있었다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라 값은 행렬A에 i$\times$j 행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 MSE(Mean Square Error) 도입하여 각 프레임의 평균 오차를 계산한다. 평균오차와 일정 임계값을 초과하면 그 프레임을 장면 전환점으로 검출하고자 한다.
본 논문은 MPEG으로 압축 부호화 된 동영상에서 동영상 내용의 변화를 반영하는 내용 곡선을 추출하는 방법을 제안하고, 내용 곡선으로부터 효율적이고 빠르게 동영상을 열람할 수 있는 동영상 요약을 생성하는 기법에 대하여 기술하고 있다. 기존의 동영상 요약 기법들은 복호화 과정에서 대체로 계산이 복잡하여 동영상 요약을 만들어 내는 데에 적지 않은 시간이 소요되는 단점을 보유하고 있다. 또한 동영상의 내용 곡선을 이용한 기존의 용약 기법은 고차원의 내용 곡선을 처리하는 데에 있어 많은 계산을 필요로 하게 된다. 그러나 제안된 기법은 MPEG 압축 영역에서 직접 2차원의 내용 곡선을 추출한 뒤 제안된 곡선의 선형 근사 기법을 통하여 고속으로 동영상 요약을 만들어 낸다. 또한 제안된 기법을 동영상 요약을 구성하는 대표 프레임의 개수와 계산량을 사용자가 원하는 만큼 설정할 수 있는 장점도 있다.
동제련 과정에서 부산되는 동슬래그는 국내에서 연간 70여만톤에 이르나, 그 활용분야가 제한되어 사용량이 미약하여 그 처리방안이 시급히 요청되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 동슬래그의 입도가 0.15~5mm의 조립상태로 분포하여 환경적으로도 안정된 유리질이라는 점에 착안하여 연약지반개량공법 중의 하나인 모래다짐말뚝의 모래대체재로서의 활용방안을 모색하였다. 실내 물리.역학시험 및 모형토조시험에 의한 동슬래그의 지반공학적 재료특성을 파악하고 현장시험시공을 통해 동슬래그의 모래다짐말뚝의 모래대체재로서의 현장 적용 가능성을 일반모래와 비교.검토하였다. 그 결과 동슬래그의 재료특성이 양호하고 지지력, 침하저감효과 그리고 주변지반 개량효과면에서 동슬래그 또는 동슬래 그다짐말뚝이 우수한 것으로 나타나, 모래다짐말뚝의 모래대체재로 동슬래그를 적용할 경우 천연골재의 고갈에 따른 대체골재원으로서 산업부산물의 재활용이라는 측면에서 경제적.환경적으로 활용가치가 높으리라 판단된다.
본 논문에서는 동영상의 등장인물 간의 상황을 기초로 배역간의 관계를 정의한 Character-Net을 구축하는 방법과 이를 이용하여 동영상으로부터 주요배역을 추출하는 방법을 제안한다. 인터넷의 발전과 함께 디지털화된 동영상의 수가 기하급수적으로 증가하여 왔고 원하는 동영상을 검색하거나 축약하기 위해 동영상으로부터 의미정보를 추출하려는 다양한 시도가 있어왔다. 상업용 영화나 TV 드라마와 같이 이야기 구조를 가진 대부분의 동영상은 그 속에 존재하는 등장인물들에 의해 이야기 전개가 이루어지게 되므로, 동영상 분석을 위해 인물 간의 관계와 상황을 체계적으로 정리하고 주요배역을 추출하여 동영상 검색이나 축약을 위한 정보로 활용할 필요가 있다. Character-Net은 영상의 그룹 단위에 등장하는 인물들을 찾아 화자와 청자를 분류하여 등장인물 기반의 그래프로 표현하고 이 그래프를 누적하여 전체 동영상의 등장인물들 간의 관계를 묘사한 네트워크다. 그리고 이 네트워크에서 연결정도 중심성 분석을 통해 주요배역을 추출할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Character-Net을 구축하고 주요배역을 추출하는 실험을 진행 하였다.
2020년 기준 대표적인 온라인 동영상 플랫폼인 유튜브에는 1분에 약 500시간의 동영상이 업로드되고 있다. 이에 업로드된 다수의 다양한 동영상을 통해 정보를 획득하는 사용자의 수가 늘고 있어 온라인 동영상 플랫폼들은 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 현재 사용되고 있는 추천 서비스는 사용자의 시청 기록을 기반으로 사용자에게 동영상을 추천하는데 이는 교육용 동영상과 같이 특정 목적 및 관심사를 다루는 동영상 추천에 좋은 방법이 아니다. 최근 추천 시스템은 사용자의 시청 기록뿐만 아니라 아이템의 콘텐츠 특징을 함께 활용한다. 본 논문에서는 유튜브를 기반으로 교육용 동영상 추천을 위한 교육용 동영상의 콘텐츠 특징을 추출하고, 이를 활용하는 추천 시스템을 설계하여 웹 애플리케이션으로 구현한다. 사용자들의 만족도를 조사하여 추천 시스템의 추천 성능의 만족도 85.36%, 편의성 만족도 87.80%를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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