실감형 미디어를 구성하기 위해서는 다시점 영상 또는 비디오들로 구성된 대용량의 콘텐츠가 필수적이다. 이러한 콘텐츠는 다량의 카메라들을 목적에 따라 배치하여 획득하므로 영상 구성의 복잡성과 콘텐츠의 크기가 급격히 커진다는 문제점을 갖고 있다. 3D 미디어 환경에서 카메라의 개수를 최소화하면서도 목적에 맞게 다양한 시점을 제공할 수 있는 가상시점 영상 생성은 핵심적인 기술이다. 본 기고문에서는 다시점 영상과 비디오로부터 학습 기반의 가상 시점 영상 생성 연구들에 대해 체계적인 조사를 통해 그 결과를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 가상 시점 영상 생성에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안하는 분류 방식에 따라 기존의 제안된 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 가상 시점 영상 생성에 주로 사용되는 관련 데이터셋을 조사한다. 마지막으로는 각 연구들이 갖고 있는 특징들을 분석하고, 정량적, 정성적 평가 결과를 비교한다.
본 논문에서는 기존의 영상 및 동영상 편집 툴을 사용하여 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하는 절차를 분석하고, 변환 과정에서 나타나는 비효율적 요소 및 자동화 가능 요소 등을 분류한다. 또한, 기존의 3D 입체영상 변환 도구의 종류 및 한계점을 분석하고, 분석 내용을 기반으로 3D 입체 영상 변환 전용도구의 필수 기능을 설계한다.
최근 멀티미디어 분야에서 새로운 수익모델로 주목받고 있는 PPL(Product Placement)을 활용하여 멀티미디어 콘텐츠 화면의 주목도를 분석하였다. 이를 위해 컴퓨터 화면을 9사분면으로 분할한 후 각각의 위치에 2D, 3D 숫자 정지 영상, 숫자 부분 동영상, 동영상 등을 배치하여 영상의 유형과 위치에 따라 사용자의 주목도에 어떠한 변화가 있는가에 관해 연구하였다. 분석 결과 2D 숫자 정지 영상과 동영상의 경우엔 5사분면에 높은 주목도를 나타냈으며, 3D 숫자 정지영상과 동영상의 경우 역시 일관성 있게 5사분면에 높은 주목도를 나타냈다. 특히 정지영상 내 동영상이 존재하는 부분 동영상의 경우엔 동영상이 존재하는 분면에 압도적인 주목도를 나타냈다. 이는 영상의 노출형태가 사용자의 주목도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 정지영상보다는 동영상 형태의 노출이 사용자의 주목효과(attention of effects)를 높일 수 있는 것을 의미한다. 이 같은 연구결과는 멀티미디어 콘텐츠 화면에서의 PPL 제작 시 어떤 위치에 PPL을 배치해야 사용자의 주목도를 극대화할 수 있는가에 대한 문제를 해결하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 10대 1인 미디어 제작자를 중점으로 하여 쉽고 편리하게 영상을 제작할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사용자 조사를 통해 나타난 10대 제작자들의 요구사항과 문제점을 파악하여 사용자가 원하는 캐릭터 커스터마이징 기능과 GPT를 활용한 감정 및 행동 추천 시스템을 구현하였다. 렌더링 과정에서는 OpenCV와 FFmpeg를 사용하여 오디오와 영상을 결합하여 최종 영상을 생성하였다. 영상 제작에 전문성이 없는 10대 사용자들은 간단한 인터페이스를 통해 웹드라마 캐릭터를 커스터마이징하고, GPT의 도움을 받아 감정과 행동을 추천받을 수 있다. 본 연구의 프로그램은 편집 및 연출에 전문성이 없는 10대 사용자들을 대상으로 양질의 영상 제작을 돕고, 영상 제작에 대한 진입장벽을 낮춰주며, 1인 미디어 산업의 발전에 기여할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다. 향후 모바일이나 세로해상도 버전의 영상을 고려한 영상 제작 환경을 제공할 수 있도록 할 예정이다.
영상 다운스케일링 기법은 입력 영상의 해상도를 목적으로 하는, 입력영상의 해상도보다 낮은 해상도로 조정하는 기법을 일컫는다. 본 논문에서는 기존의 다운스케일링 기법들을 커널 기반의 방법과 프레임 단위의 최적화 기반 기법으로 분류하고 각 방법들의 대표 기법들에 대해서 분석한다. 이후, 최종적으로 그 결과를 도출하여 각 방법들의 특성을 도출한다.
본 논문에서는 감시 영상 시스템에서 영상처리 기법을 적용함으로써 효율성을 높인 디지털 비디오 영상의 기록 및 검색 시스템을 구현하였다. 일반적으로 기존 감시영상 시스템은 영상 전체를 저장하므로 데이터의 증가 및 검색 효율이 저하되었다. 그러나 제안된 시스템은 배경부분을 제외한 목표 물체 영역만 데이터베이스에 저장되므로 저장장치의 효율뿐만 아니라 검색 시간의 단축 및 목표 영상의 확대를 통한 명확한 물체 확인이 가능하다.
최근 멀티미디어 및 통신망의 발달로 인해 멀티미디어 데이터를 손쉽게 구하려는 사용자와 이에 부응하려는 제공자의 노력이 급격히 늘고 있으며 웹을 기반한 내용기반 영상 검색 기법들이 등장하고 있다. 현재의 내용 기반 검색기술은 제공자가 한정된 수의 영상 데이터를 사용하여 특징 추출을 위한 몇가지 처리를 거친 후 이 데이터를 기반으로 검색을 하게 됨으로써 다양한 영상에 대해 검색하고자 하는 사용자의 요구를 만족하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 웹상의 영상 데이터를 사용자의 요구에 따라 받아온 후 기존의 내용기반 영상 검색 기법을 적용하여 검색하게 하고 한번 검색된 영상자료는 차후 검색에도 사용될 수 있게 함으로써 기존 검색시스템의 선택 영상의 한계를 보완하는 두가지 방법을 제시한다.
이 논문은 3D 입체 음향에 대한 좌표 취득 및 표출 방법을 제안한다. 3차원 좌표를 추정하기 위해 다시점 영상의 색상 영상을 통해 중간 시점의 깊이 영상을 생성한다. 깊이 영상 내에서 객체에 대한 이미지 좌표와 깊이 정보를 이용하여 3차원 좌표를 취득한다. 실험 결과를 통해 깊이 영상에서 도출된 객체의 좌표를 음원의 좌표로 설정하여 3D 입체 음향 표출의 효율을 높일 수 있음을 확인한다.
이 연구는 영화에서 음악과 영상의 심화된 관계를 모색하기 위해 두 미디어가 갖고 있는 공통점을 찾아 어떻게 결합되고 그에 따른 효과는 무엇인지 살펴본다. 음악을 영상에 종속되는 미디어로 여기는 기존 관점의 한계를 뛰어넘어, 두 미디어 사이의 심화된 관계를 조명하기 위해 영화 <인터스텔라>를 분석한다. 영화에서는 '반복 구조'의 동일한 속성을 공유하여 음악과 영상을 결합했으며, 이것은 영화의 주제 및 스토리에 대한 전달력을 높이고 시 청각적 자극을 극대화하며 몰입감을 형성한다. 즉, 대등한 위치에서 결합된 영상과 음악은 서로에게 끼치는 영향력이 크기 때문에 상호의존적 관계 수립에 대한 가능성을 긍정적으로 고찰할 수 있는 토대를 마련한다.
멀티미디어 컨텐츠의 지능형 선택/검색 시스템(MISS: Multimedia Content Intelligent Selection/search) 는 콘텐츠를 공급하는 서버에 다량의 멀티미디어 컨텐츠들이 존재하며, 이 컨텐츠 중에서 원하는 것을 검색, 선택하는 시스템이다. 지능적 검색, 선택기능을 갖는 MISS 시스템은 인터넷 및 네트워크상에 연결된 시스템들간의 맞춤형 서비스 구현에 필요한 핵심이며, 모든 종류의 멀티미디어 콘텐츠에 적용 가능하다. 현재 WWW 서비스경우는 정보를 찾기 위하여 웹상에서 문서를 찾아주는 텍스트 기반 정보검색기술이 사용되고 있는데, 점점 우리가 접하는 정보의 형태는 텍스트와 함께 화상, 음성, 동영상 등의 멀티미디어화 및 디지털화하고 있다. 사용자들에게는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 찾아야 하는 필요성이 증가하고 이에 따라 방대한 양의 분산된 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 색인 및 검색 도구의 요구가 커지게 되었다. MISS 시스템은 WWW 서비스의 요구에도 적용될 수 있다. MISS 시스템은 다량의 동영상 콘텐츠 중에서 특정 배우, 감독등의 여러 가지 검색 조건으로 콘텐츠를 검색/선택할 수 있고, 하나의 동영상 콘텐츠 내에서 특정Video Segment를 검색할 수 있다. 본 MISS 시스템은 동영상에 대한 Search/Query를 위한DS 구조로써 MPEG-7의 User preference metadata를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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