TV나 인터넷을 통한 비디오 콘텐츠 제공 서비스는 소비자가 콘텐츠를 선택하면 해당 콘텐츠를 재생하여 콘텐츠를 소비하는 정형화된 방식에서 벗어나 다양한 형태로 부가가치를 부여하고자 하고 있다. 이는 비디오 콘텐츠 제공업자의 수익 확대에 대한 필요성과 비디오 콘텐츠 사용자들이 적극적으로 콘텐츠를 소비하는 것에서 한 발 나아가 다양한 방식으로 콘텐츠를 제작하고자 하는 욕구가 맞물려 그 유인이 확대되고 있다. 본고에서는 비디오 콘텐츠에 부가 가치를 부여하는 대표적인 방법인 비디오 콘텐츠의 상호작용성(interactivity), 비디오 콘텐츠 추천(recommendation), 콘텐츠 관련 부가정보 제공 등을 중심으로 비디오 콘텐츠에 부가 기능 혹은 서비스를 제공하는 사례를 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 비디오 편집기법을 기법을 이용하여 카툰 형식의 콘텐츠로 제작하여 웹 툰 이나 카툰 콘텐츠로 제작하여 활용 할 수 있음을 제안한다. 스마트폰이나 비디오카메라로 촬영한 영상을 영상 편집 기법을 적용하고, 스토리텔링으로 영상을 만들고 카툰으로 제작하여 비디오 카툰 콘텐츠로 제작한다. 현재 대부분의 카툰이 2D 형식의 카툰이 지배적인데 차후 비디오 카툰을 제작함으로써 비디오 콘텐츠로 보다 흥미와 관심을 유발할 수 있다고 본다. 따라서 앞으로 일상의 영상도 비디오 편집기법으로 다양한 영상 편집 및 표현으로 창조적인 콘텐츠를 제작 할 수 있다고 사료한다.
본 논문에서는 비디오카메라로 촬영한 영상이나 스마트폰 카메라로 촬영한 비디오 영상 혹은 사진들을 영상 편집 기법으로 카툰 형식으로 표현하여 콘텐츠를 제작한다. 카툰 형식의 콘텐츠는 기존 일반 비디오 영상과는 다른 시각화를 나타내고, 카툰 장르의 특성을 가지고 콘텐츠를 표현한다. 카툰은 하나의 칸이나 선을 구성하여 그 영역으로 카툰 고유의 특성을 표현한다. 이러한 카툰은 카툰의 특성을 갖고, 정보나 내용을 일반 영상과 다른 친밀감을 가지고 표현한다. 또한 본 연구에서는 비디오 콘텐츠를 카툰 고유의 특성과 3D 비디오 효과를 적용하여 콘텐츠를 제작하여 활용하도록 한다. 이렇게 콘텐츠를 제작함으로써 2D 콘텐츠 보다 더 입체감과 사실감을 표현하여 콘텐츠에 대한 흥미와 관심으로 콘텐츠의 효과를 극대화 할 수 있다고 사료한다.
최근 수 년간 비디오 콘텐츠 소비 공간이 인터넷으로 확장되며 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술 개발이 진행되어 왔다. 하지만 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술은 사용자의 기호나 업로드된 비디오 콘텐츠의 제목 등을 기반으로 하여 비디오 콘텐츠 클래스에 대한 분석 없이 유사한 비디오 콘텐츠를 탐색하고 추천해주는 기술이 대부분이다. 본 논문에서는 지능적 콘텐츠 추천을 위한 딥러닝 기반 방송 콘텐츠 클래스 분류 시스템을 제안한다. 방송 콘텐츠 내 영상 정보를 이용하여 방송 콘텐츠 클래스를 분류하며 높은 분류 정확도를 보여주는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 디지털콘텐츠 식별자 연계 표준인 UCI 정보를 이용하여 효율적인 디지털 콘텐츠의 관리가 가능한 무손실 비디오 워터마킹 기법을 이용하였다. 제안한 기법은 각 비디오 프레임의 히스토그램의 특정 구간의 화소값을 수정함으로써 워터마크를 삽입한다. 4CIF 크기의 테스트 시퀀스를 통한 실험결과 화질의 열화가 적으면서도 UCI 정보를 100% 왜곡없이 검출이 가능하였으며, 원본 디지털 비디오 콘텐츠도 모든 테스트 시퀀스에서 100% 복원이 가능하였다. 제안한 기법은 디지털 비디오에 UCI 정보를 직접 삽입하여 메타데이터가 없을 경우 콘텐츠만으로도 콘텐츠의 식별이 가능하고 콘텐츠로부터 추출한 UCI 정보를 통하여 효율적인 관리가 가능하면서 유사시 원본 콘텐츠를 손실없이 복원이 가능할 수 있어 영화, 방송 등의 다양한 비디오 콘텐츠의 관리를 위해 응용될 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 4K 고화질 콘텐츠로 제작하는 것을 제안한다. 대화면 디스플레이와 고해상도 디스플레이가 점차 확대되면서 고화질 콘텐츠의 필요가 증대됨으로 이에 일반적으로 촬영된 영상을 비디오 편집기법을 이용하여 4K 고화질 해상도의 영상 제작을 제안하다. 하지만 일반 비디오카메라로 촬영한 영상을 4K 콘텐츠로 완전히 적용하기 위해서는 촬영에서 4K 카메라로 촬영하고 편집하면 4K 콘텐츠로 보다 해상도가 높은 콘텐츠를 제작할 수 있다고 사료한다.
인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.
본 논문에서는 비디오게임 콘텐츠 제작을 위한 모션그래픽 효과에 대해서 연구하였다. 모션 그래픽을 사용하여 비디오게임 콘텐츠 제작을 위한 다양한 효과들을 적용하여 나타내었다. 모션 그래픽의 효과를 움직임 효과와 이미지 모션 효과로 분류하고 적용하였다. 모션그래픽의 다양한 효과들은 비디오 게임 콘텐츠 제작에 적용함으로써 극적 효과를 증가시킨다. 본 논문에서 적용한 다양한 모션 그래픽의 효과들을 비디오 게임에 적용함으로서 보다 창조적인 비디오 아트로 발전하길 기대한다.
본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.
가상 현실 시장은 꾸준한 성장을 하고 있다. 가상 현실 시장이 성장함에 따라 게임 엔진을 이용한 가상 현실콘텐츠 뿐만 아니라 실제 특수 디바이스를 이용하여 촬영한 $360^{\circ}$ 비디오 콘텐츠 시장도 성장하고 있다. 하지만 실제로 촬영한 $360^{\circ}$ 비디오같은 경우 4D 가상 현실 콘텐츠를 즐기기 위해서는 먼저 특수 장치와 $360^{\circ}$ 비디오 간의 이벤트를 정의해야 하는 성가심이 있다. 이러한 불편함을 극복하기 위해 물리적 감각 효과를 일으키는 객체를 인식하고 서술하는 기법을 제시한다. $360^{\circ}$비디오 내의 감각 효과를 일으키는 객체를 인식하고 좌표계 내에 위치를 설정하여 사용자와의 거리가 임계값 이하면 효과를 일으키게 하여 사전에 콘텐츠를 확인하고 감각 효과를 미리 설정하는 번거로움을 없앨 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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