본 논문에서는 비디오 프록시 서버의 제한된 저장 공간을 효율적으로 활용하기 위한 시간 제약 다중 요청 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 비디오 프록시 서버에 일시적으로 저장한다. 이때 일시적으로 저장된 동영상 데이터는 설정된 시간 내에서 발생되는 사용자의 요청의 상태에 따라 저장장치에서 삭제되거나 저장된다. 또한 새롭게 요청된 동영상의 저장 공간을 확보하기 위해서 저장장치에 저장되어 있는 동영상 세그먼트 중 요청 가능성이 가장 낮은 세그먼트를 선정하고 제거한다. 이를 위해 사용자에 의해 주로 요청되는 동영상 세그먼트 부분인 전방 클래스와 요청되지 않았거나 요청될 가능성이 적은 세그먼트 부분인 후방 클래스로 분리한다. 분리된 클래스 중 후방 클래스에서 가장 오래전에 요청된 세그먼트를 선정하여 삭제함으로써 제한된 공간을 효율적으로 활용한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
웹 2.0시대를 맞이하여 사용자가 콘텐츠 및 동영상을 직접 만들어 참여하고 공유하는 방향으로 바뀌었고 각종 포털사이트에서도 동영상 사이트를 제공함으로써 동영상 UCC가 대중화될 수 있는 계기가 되었다. 본 논문에서는 동영상 UCC를 만들기 위해 제작, 편집, 등 프로그램 특성에 따라 효율적인 효과를 거둘 수 있을지 몇 가지 프로그램에 관해 편집 편리성, 제작 파일의 크기, 렌더링 소요 시간, 등을 사진 콘텐츠를 이용하여 비디오 전환 효과, 비디오 효과, 사운드 등을 이용하여 프로그램에 따른 장단점을 비교하였다. 프로그램 별로 실험 성능 평가 및 분석한 결과 무비메이커와 베가스 프로그램들이 비 전문가로서 전문가 못지않은 손쉽게 동영상 콘텐츠제작 및 동영상 UCC를 만들 수 있는 좋은 프로그램으로 여러 장점들을 갖고 있음을 나타내었다.
최근 비디오 데이터의 급격한 증가에 따라 원하는 동영상 정보를 검색하고자 할 때 막대한 시간과 노력의 낭비가 생긴다. 비디오 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요하다. 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 장면전환 검출이 된다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출한 후, 검출된 장면들 간의 변화를 참조하여 계층적 구조로 설정하여 동영상의 인덱스를 생성하는 방법을 소개한다. 컷으로 검출된 장면들을 비교하는데에는 전역적인 방법과 Bipartite 매칭을 이용한 국부적인 방법이 비교되었다. 컷 사이의 비교에 국부적인 방법을 사용함으로써 씬이 잘못 구분되는 오류를 줄일 수 있었다.
동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.
동영상 데이터가 갖는 복잡하고 다양한 관계성 때문에 기존의 키워드 기반 정보 검색 방법에는 한계가 있으면 비디오 내용에 기반해 검색을 하는 내용기반 검색기법이 요구된다. 현재 MPEG-7에서도 비디오 내용 표현 방식에 관한 국제 표준화 작업이 시작되고 있다. 본 논문에서는 영상정보와 음성정보를 사용해 비디오의 원하는 부분을 내용에 기반해 검색할 수 있는 비디오 편집 및 검색 시스템을 개발하였다.
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.
웹 상에서 제공되는 영화 서비스는 사용자에게 시간과 공간을 초월하여 서비스를 받을 수 있다는 매력을 가지고 있다. 이러한 영화 서비스는 대부분 동영상 전체 내용에 대해 사용자 연령별로 등급을 나누어 서비스되거나 무차별 서비스가 되고 있다. 본 논문에서는 비디오 인덱싱 기술과 필터링 기법을 접목하여 하나의 동영상을 각 장면의 내용에 따라 사용자 연령별 차별화 된 서비스를 함으로써 영화 동영상에 대한 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다.
현대 사회에서 수요자를 고려하지 않은 산업 형태는 거의 찾아볼 수 없다. 우리 교육 또한 학생 개개인의 능력을 출발점으로 하여 학생의 눈높이에 맞춘 교육을 바람직하게 여기는 추세로 변화하고 있다. 이렇게 볼 때 가장 이상적인 학습형태는 개별화 수업이다. 최근 데이터 압축 기술과 통신 기술의 발달로 동영상 데이터(video data)를 이용한 다양한 서비스가 가능하게 되면서 교육에서도 그 사용의 폭이 넓어지고 있다. 이에 따라 동영상 데이터를 효율적으로 저장, 관리할 수 있는 검색에 대한 연구가 활발하게 이루어져오고 있다. 본 논문에서는 동영상 데이터 검색방법의 하나인 주석기반 방식(text-based retrieval)을 이용하여 하나의 교육용 비디오를 장면분할(scene segmentation)하여 학습내용의 수준에 따라 상.중.하 색인을 한다. 이 색인된 비디오에서 수준별 개별학습이 가능한 가상의 비디오 시퀸스(video sequence)를 만들어낸다.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
이동통신에서의 멀티미디어 데이터 서비스는 매우 중요한 응용으로 떠 오른지 오래이다. 예전에는 이동전화를 위한 음성서비스에 국한되었으나, 근래의 기술발전으로 동영상을 서비스하기에 충분할 정도로 대역폭이 넓어졌다. 기술경쟁이 치열하고, 발전속도가 빠른 만큼, 동영상서비스에 대한 요구는 점점 늘어갈 것으로 예상된다. 본 논문에서는 이동통신에서 라이브 동영상 서비스를 제공하기 실시간 MPEG-4 비디오 인코더와 이를 위한 통신망의 구성에 대하여 서술한다. 통신망의 구성에 대한 가정을 최소로 했기 때문에 새로운 형식의 이동통신 기술이 대두된다 하더라도 본 논문에서 기술하는 동영상 서비스 시스템은 쉽게 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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