• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.212-214
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• 2020

본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 장면 구성 특징을 파악하고, 그에 적응적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 생성된 캡셔닝 피처는 비디오를 잘 요약하고, 이를 통해 효과적인 캡셔닝을 수행할 수 있다. 기존 비디오 캡셔닝 연구에서는 비디오의 장면 구성을 고려하지 않고 단순 등간격으로 프레임 추출을 통하여 비디오 캡셔닝을 수행하였다. 이는 다양한 장면의 모임으로 이루어진 비디오의 특성을 고려하지 않은 방법으로, 경우에 따라 주요 장면을 놓치거나, 불필요하게 중복된 프레임을 선택하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 구성 특징을 파악하고, 이를 고려해 적응적으로 주요 프레임을 추출하여 이와 같은 문제를 해결하여 비디오 캡셔닝 에서의 성능향상을 보인다. 제안 알고리즘을 이용하여 생성된 피처는 비디오를 잘 요약하여 비디오 캡셔닝 수행 시, MSVD 데이터 셋에서 4 개의 평가지표에 대해 약 0.78%의 성능향상을 보였고, MSR-VTT 데이터 셋에서 약 0.6%의 성능향상을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.4
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• pp.1-13
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• 2020

In order to understand the recommendation algorithm applied to the online video platform, this study examines the relationship between the content characteristics of K-pop music videos and related videos recommended for playback on YouTube, and analyses which videos are recommended as related videos through network analysis. As a result, the more liked videos, the higher recommendation ranking and most of the videos belonging to the same channel or produced by the same agency were recommended as related videos. As a result of the network analysis of the related video, the network of K-pop music video is strongly formed, and the BTS music video is highly centralized in the network analysis of the related video. These results suggest that the network between K-pops is strong, so when you enter K-pop as a search query and watch videos, you can enjoy K-pop continuously. But when watching other genres of video, K-pop may not be recommended as a related video.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.1
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• pp.91-102
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• 2017

비디오 정보를 자동으로 학습하고 관련 문제를 해결하기 위해서는, 비디오의 기본 구성요소인 영상, 음성, 언어 정보의 학습을 기반으로 고차원의 추상적 개념을 파악하는 기술이 필수적이다. 최근 딥러닝이 실용적인 수준으로 이러한 기술을 가능하게 함에 따라, 보다 도전적인 비디오 스토리 분석과 이해 문제 해결을 시도할 수 있게 되었다. 본 고에서는 비디오의 요소별 분석에 적용 가능한 최신 딥러닝 기술을 소개하고, 딥러닝 기술을 핵심으로 한 TV 드라마의 스토리 분석 사례를 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.77-80
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• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.579-582
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• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.2080-2091
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• 1997

It is generally recognized that Video On Demand (VOD) service will become a promising interactive service in the emerging broadband integrated services digital networks. A centralized VOD system, all programs are stored in a single VOD server which is linked to each user via exchanges, is applicable when a small number of users enjoys the VOD service. However, in case of large service penetration, it is very important to solve the problems of bandwidth and load concentrating in the central video server(CVS) and program transmission network. In this paper, the architecture of the video distribution service network is studied, then a traffic characteristics and models for VOD system are established, and proposed program allocation method to video servers. For this purpose, we present an analysis of program storage amount in each LVS(Local Video Server), transmission traffic volume between LVSs, and link traffic volume between CVS and LVSs, according to changing the related factors such as demand, the number of LVS, vision probability, etc. A method for finding out storage capacity in LVSs is also presented on the basis of the tradeoffs among program storage cost, link traffic cost, and transmission cost.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1281-1287
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• 2013

In order to prevent illegal video copies, many video fingerprints have been developed. Video fingerprints should be robust from various video transformations and have high discriminative powers. In general, video fingerprints are generated from three feature spaces such as luminance, gradient, and DCT coefficients. However, there is a few study for the robustness and discrimination according to feature spaces. Thus, we analyzed the property of each feature space by video copy detion task with the robustness and the discrimination of video fingerprints. We generated three video fingerprints from these feature spaces using a same algorithm. In our test, a video fingerprint. based on DCT coefficient outperformed others because the discrimination of it was higher.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.166-168
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• 2020

MPEG 비디오 그룹은 MPEG-I 표준의 일부로 포인트 클라우드(Point Cloud) 압축을 위한 비디오 기반 포인트 클라우드 부호화(V-PCC)와 몰입형(immersive) 비디오 압축을 위한 MPEG Immersive Video(MIV) 표준을 개발하고 있다. 최근에는 포인트 클라우드 및 몰입형 비디오와 같은 체적형(volumetric) 비디오를 모두 압축할 수 있도록 V-PCC 와 MIV 를 통합한 V3C(Visual Volumetric Video-based Coding) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 V3C 코덱을 사용한 3DoF+(3 Degree of Freedom plus) 비디오 부호화 방안을 분석한다. 또한 V3C 코덱의 2D 코덱으로 기존 HEVC 대신 VVC 를 사용할 경우의 부호화 성능 향상을 분석한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.12 no.3
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• pp.27-33
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• 2006

뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법을 비롯하여, 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직 비디오를 제작할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.94-96
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• 2006

뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.