본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.
본 논문에서는 촉각기반 비디오 및 오디오 스트리밍 기술 개발을 설명한다. 제안하는 스트리밍 기술은 촉각정보를 포함한 비디오 프레임과 함께 진동정보를 가진 오디오를 실시간으로 전송해주는 방법에 대한 구현을 설명한다. 촉각정보 전송을 위하여 비디오 화면을 일정한 크기의 셀로 나누어 각 셀에 비디오 화면의 콘텐츠에 대응하는 촉각정보를 적용시켜 주었다. 이 정보들은 특정 형식으로 파일로 저장되게 되고 촉각정보 전송에 사용되게 된다. 촉각정보 전송은 비디오 프레임과 교차하며 전송된다. 이렇게 전송된 비디오와 촉각정보는 클라이언트 컴퓨터에서 병렬적으로 처리되어 화면에 출력시켜준다. 진동정보를 가진 오디오를 전송하기 위해서는 사운드를 분석하여 특정 사운드에 적합한 진동을 적용시켜 주었다. 이런 방법으로 저장된 진동정보는 사운드 스트리밍과 동기화되어 사용자에게 전송되며 이를 통해 사용자는 관람하고 있는 비디오 화면을 만짐으로써 화면 콘텐츠의 재질을 느낄 수 있고 음향에 따라 다양한 패턴의 진동을 느낄 수 있다.
중학교 생활에서 경도정신지체학생의 따돌림 현상을 개선하기 위하여 동영상콘텐츠를 개발하고 적용한 결과 일반학생들의 경도정신지체학생에 대한 인식이 획기적으로 개선되었고 특히 동영상콘텐츠의 제작에 직접 출연한 경우가 그렇지 않은 경우보다 많은 인식변화가 있었으며 제작자의 의도가 심도 있게 실린 장면에 대한 연구대상자들의 인지도가 대단히 높게 나타난 것으로 조사되었다. 따라서 자기모델링비디오를 통한 학생 생활지도는 효과적이며 특히 제작자의 뚜렷한 교육적 목적을 가지고 만든 자기모델링비디오는 학생들의 행동과 인식변화에 효과적이다.
본 논문에서는 비디오 입력으로부터 UCC 제작에 적합한 컷아웃 애니메이션을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 관절 구조 캐릭터를 기반으로 하여 사용자가 쉽게 관절 캐릭터를 생성할 수 있는 인터페이스를 제공하며 비디오 입력으로부터 생성된 관절 캐릭터의 동작 정보를 추출한다. 실제 컷아웃 애니메이션과 같이 보이도록 종이 효과 렌더링, 그림자 렌더링을 적용하여 관절 캐릭터의 애니메이션을 생성하였다. 본 논문의 시스템을 이용하여 사용자는 여러 가지 비디오 입력으로부터 다양한 캐릭터 동작을 가진 컷아웃 애니메이션을 생성할 수 있었다.
본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 비디오 간의 유사도 검출을 위하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에서 대표 프레임을 얻어낸다. 생성된 대표 프레임으로부터 blurring 된 프레임을 생성하고, DOG 값을 이용하여 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거 공격에 대해서도 유사도 수치 0.9 이상의 매우 강인한 특성을 나타냈다.
본 연구는 유튜브 조회수 20억뷰를 돌파하고 기네스북에 오른 강남스타일 뮤직비디오의 시각적 몰입감에 대한 분석을 통해 이를 극대화하는 전략을 찾고자 한다. 분석 결과 뮤직비디오는 댄스 및 퍼포먼스, 출연자와 스타일, 장소 배경 등의 콘셉트가 일관성이 있고 창의적일수록, 주요인물의 등장순서와 배치, 비주얼의 양적 질적 변화, 청각 중심이 시각에 일치되어 기승전결이 고조될수록 시각적 몰입감이 극대화되었다. 향후 제 2, 제 3의 강남스타일 등 한류(韓流)와 유튜브 진출을 목적으로 하는 뮤직비디오 제작을 위해서는 창의적 '시각적 콘셉트'를 발굴하고, 검증된 '시각적 기승전결'을 강화하여 시각적 몰입감을 극대화하는 전략이 필요하다.
H.264의 출현으로 디지털 콘텐츠는 고해상도 HD 서비스로 빠르게 전환되고 있다. H.264는 현존하는 가장 우수한 비디오 부호화 표준이지만, 모바일 TV에서는 QVGA 또는 CIF 해상도의 VCD급 품질만 제공 가능한 성능의 한계를 보이고 있다. HD 콘텐츠에 익숙해진 사용자들은 모바일 TV의 VCD급 서비스에 점차적으로 불만족을 느끼게 될 것이며, DVD급 이상의 서비스로 빠른 전환을 요구하게 될 것이다. 본 고에서는 현재 모바일 TV에서 사용되는 H.264 보다 높은 압축 성능을 위한 비디오 부호화 표준화 동향과 전망에 대해 설명하고자 한다. 먼저 H.264 이후에 진행된 MPEG의 SVC, MVC, RVC 비디오 부호화 현황에 대해 설명하고, VCEG에서 진행중인 H.265를 위한 KTA 현황 및 동향과 주요 기술들에 대해 설명하고, 향후 비디오 부호화 표준화에 대한 전망을 예측하였다.
비디오 부호화 기술 중 하나인 스케일러블 비디오 코딩은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 조합함으로써 다양한 프레임율과 해상도 및 화질을 가지는 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 상기의 스케일러블 비디오 코딩-부호화된 비디오 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층을 이루고 있고 무선 기지국은 변화하는 무선 네트워크 환경에서 수신 단말들의 수신 전력에 따라서 적합한 계층을 선택하여 전송하기 때문에 스케일러블 비디오 코딩을 지원하는 수신 단말들은 자신의 수신 전력 상태에 따라 적합한 해상도 및 화질을 가지는 영상을 수신하여 볼 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 수신전력, 패킷 손실률, 최대 신호 대 잡음비, 비디오 화질 레벨, 수신 비디오 데이터의 양들에 대한 성능 분석을 수행한 후에 요구되는 최대 신호 대 잡음비를 만족하면서도 수신 비디오 데이터양을 최소화하는 비디오 계층 수를 선택하는 효율적인 방법을 제안한다.
본 논문은 셋톱박스내의 디지털 비디오 레코더를 활용하여 디지털 텔레비전의 양방향성 구현하기 위한 해법을 다루고 있다. 지금까지는 디지털방송 중에 시청자가 요구하는 방대한 양의 다양한 인터랙티브 콘텐츠들을, 그것들이 데이터방송이건 HD급 방송이건 간에, 소화해 내기란 힘든 일이었으며, 더군다나 IPTV가 출현하기 전까지는 상상도 못할 일이었다. 비록 초고속 인터넷을 통한 IPTV가 양방향 서비스를 가능하도록 하고는 있지만, 셋톱박스를 통해서 한 번에 방대한 양의 콘텐츠를 수신하기란 그리 쉬운 일은 아니다. 이 논문에서 본인은 디지털방송에서 대용량의 인터랙티브 서비스를 제공받는데 장애가 되는 콘텐츠 다운로드 딜레마에 대한 효율적인 해법을 디지털 비디오 레코더가 장착된 셋톱박스를 통해 제시하고자 한다.
최근 네트워크 기술과 스마트 단말의 보급으로 인해 비디오 스트리밍 서비스에 대한 수요가 증가하게 되었다. 네트워크를 효율적으로 사용하여 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 적응적으로 전송률을 조절하는 HTTP (HyperText Transfer Protocol) 적응적 스트리밍 서비스가 주목 받게 되었다. UHD (Ultra High Definition) 콘텐츠는 HD (High Definition) 콘텐츠에 비해 적어도 4 배 이상의 크기를 갖기 때문에 끊김 없는 UHD 콘텐츠 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 가용 대역폭이 필요하다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식은 정상 상태 (Steady State)에서 가용 대역폭보다 낮은 품질의 비디오 세그먼트를 일정 시간마다 주기적으로 요청하여 다운로드 받는다. 정상 상태에서는 가용 대역폭과 콘텐츠의 인코딩 율에 차이에 따라 On-Off 구간의 패턴이 반복되어 발생하고, 빈번한 Off 구간에 의해서 대역폭이 낭비되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍에서 UHD 콘텐츠의 효율적인 대역폭 활용을 위한 세그먼트 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Off 구간의 빈도수를 줄이기 위한 집단 세그먼트 전송 방식과 대역폭 낭비를 최소화 하기 위한 세그먼트 품질 조절기법으로 구성되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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