(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.
The purpose of this study is to analyze how video media such as movies and dramas, which aim for one-way and viewing-oriented content, remediates the attributes of games, and to study the influence and convergence of games and video media. There were two main types of game culture convergence patterns of video media. The first is the passive fusion of the content aspect of the game, and the second is the active fusion of the system aspect of the game. Such research is significant as a basic study that reveals that games affect various video media and proves that game media can function as a representative media leading popular culture.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.159-162
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2000
현재 대부분의 영상 압축 기법들은 영상의 특징에 따라 최적화된 전용 압축기법을 사용한다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 특징 정보를 사전에 가지고 있지 않더라도 입력되는 영상의 Histogram을 자동 인식하고, 추출된 Histogram 특성에 따라 각 영상의 특징에 맞는 적응적 압축기법을 적용할 수 있도록 히스토그램특성 분석기준을 제안하였으며, 이를 구현하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.28-33
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1998
대량의 영상데이터베이스에서 질의영상에 대한 유사영상을 검색할 때의 유사도 계산을 위한 시간소모는 영상의 실시간 검색효율을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 키영상(key image)을 이용하여 영상데이터베이스의 각 영상과 키영상의 유사도를 미리 계산해 둠으로써 질의영상과 데이터베이스 영상간의 유사도 계산시간을 단축시킨다. 그리고 검색효율을 높이기 위해 1차적으로 칼라특징으로 유사영상들을 분류한 후, 1차 분류된 영상들만을 대상으로 계층적으로 질감특징값으로 영상을 비교함으로써 검색효율을 상승시킨다. Oracle 데이터베이스 상에서 본 계층적 내용기반 영상검색시스템을 구현하였다.
360VR은 기존의 미디어와 차별화된 현실감을 제공하는 장점으로 인해 차세대 미래미디어의 대표 주자로 주목받고 있다. 본 고에서는 이러한 360VR 영상의 획득과 제작에 사용되는 장비 및 기술을 살펴보고, 360VR 콘텐츠의 제작 사례를 기반으로 몰입형 콘텐츠 제작기술이 방송 및 기타 장르에 어떻게 융합되고 있는지 알아보았다. 또한, 몰입형 콘텐츠 제작의 제약 요소를 살펴보고 이에 대한 대안 및 몰입형 미디어의 발전방향을 알아보았다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.10a
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pp.260-265
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1998
칼라 역 헤프토닝(Color inverse halftoning)은 헤프토닝된 칼라 영상을 시각적으로 보다 자연스러운 연속계조 영상으로 변환해 주는 방법이다. 본 논문에서는, 칼라 채널 영상에서 나타나는 모아레 페턴을 효과적으로 제거하면서 경계를 보존할 수 있는 적응적 평활화(adaptive smoothin) 방법을 제안하였다. 적응적 평활화 방법은 해프톤 영상을 블록으로 나눈 후, 각 블록에서의 모아레 패턴이 존재하는 정도를 나타내는 모아레 가중치 값을 계산하고, 이 값에 다라 평활화 정도를 조절한다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계를 효과적으로 보존하면서도 모아레 패턴을 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방법은 전자 출판, 칼라 팩스, 해프톤 영상의 압축, 디지털 도서관 구축 등과 간은 멀티미디어 응용 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.
Park, Jongbin;Kim, Kyung-Won;Jung, Jong-Jin;Lim, Tae-Beom
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.96-97
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2015
본 논문에서는 MLT 멀티미디어 프레임워크를 이용하여 홍보동영상을 자동 합성하는 웹 기반 서비스 프레임워크 상에서의 연동 인터페이스를 개발한다. 소상공인 홍보영상 제작시스템은 일반 소상공인들의 업종 정보와 잠재고객 특성정보를 기반으로 사진이나 동영상을 입력하면 관련된 홍보동영상을 자동으로 출력하는 시스템이다. 인지도가 높고 기능이 다양한 상용 소프트웨어들이 다수 존재하지만 소상공인들이 쉽고 저렴하게 사용할 수 있는 시스템 구성을 위해 본 논문에서는 공개소스 프로젝트인 MLT 멀티미디어 프레임워크를 사용한다. LGPL에 따라 개발 중인 MLT는 멀티미디어 콘텐츠들을 쉽게 조합하고 표시하는 필수 기능들을 제공하며 플러그인 구조를 채용하여 신규기능 탑재 및 효과추가도 가능하다. 하지만 MLT는 영상생성에 필요한 저수준 기능들을 주로 제공하므로 상위 계층에서 입력된 정보를 반영하여 홍보영상을 만드는 시스템 구성을 위해서는 상위 모듈들과의 연동 인터페이스의 설계 및 구현이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 홍보전략 및 홍보의도와 같은 상위수준의 정보를 고려하여 MLT로 동영상을 실제 합성할 수 있도록 하는 계층화된 연동 구조를 제안한다.
최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.223-225
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2021
실감 미디어에 대한 수요가 증가함에 따라 고품질의 실감 미디어에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이러한 실감미디어를 제작하기 위해 사용되는 일반적인 기법 중 하나인 Multi View Stereo 는 깊이 영상 추정 및 해당 깊이 영상을 이용하여 3 차원에 point cloud 를 생성하는 fusion 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 다중 시점 영상의 깊이 영상을 정합하는 fusion 과정을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 깊이 영상, 색상정보를 이용하여 기준 시점의 depth map 을 이용한 fusion 과정을 거친다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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