국내 IT시장에서 비디오 분야가 차지하는 분야는 매우 크다. 스마트폰, 테블릿 PC, 3D, UHDTV 등 간접적으로나 직접적으로 비디오 분야와 밀접한 관계를 맺고 있다. 이런 추세에 따라서 멀티미디어를 무선 인터넷 환경에서 실시간으로 감상하기 위해 비디오 분야에서는 높은 압축률의 코덱이 선결 과제이다. 이에 따라 기존의 H.264에서 좀 더 발전한 HEVC 차세대 비디오 코덱의 표준화가 진행 중이다. 이에 본 논문은 비디오 분야에서 가장 큰 복잡도를 갖는 움직임 추정 부분과 관련해서 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 사용해 복잡도를 줄이고 기존 알고리즘과 비교해 화질 열화를 개선함으로써 차세대 코덱에 필요한 데이터 감소에 크게 이바지 할 것으로 보인다.
본 연구는 C.P.N.T측면에서 싸이의 뮤직비디오 그리고 문화적인 요소의 성공요인들에 대해서 분석했다. 연구결과, 싸이의 뮤직비디오에는 재미, 유머, 음악과 춤의 반복성 등 창의적인 콘텐츠를 보여주었으며, 플랫폼으로는 YG의 유투브 직접 제작 참여로 수용자의 시청에 부담 없게 접근이 용이하게 고화질 저용량으로 보급하였습니다. 네트워크측면에서는 트위터와 페이스북과 같은 다양한 서비스를 통하여 빠른 속도와 장소에 구애받지 않고 유통망을 형성했으며, 매스미디어 NBC방송에 유투브 영상이 소개됨으로 싸이의 뮤직비디오와 음악이 단순한 UCC영상의 평범함에서 대중적이고 혁신적인 상징의 이미지로 급부상하게 된다. 또한 아이패드, 스마트폰, N스크린 등 많은 터미널을 통해 싸이의 강남스타일 뮤직비디오와 음악은 수용자의 시각과 청각을 만족시켜주어 성공하게 된다.
본 논문에서는 움직임 영역의 추적 및 움직임 물체의 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 카메라의 움직임이 고정되어있는 감시카메라나 비디오폰과 같은, 배경이 고정된 시스템으로 가정하였다. 제안된 움직임 영역검색 알고리즘을 이용하여 움직임부분을 먼저 찾은 후, 움직임영역 안에서 다시 움직임 물체만을 분할하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노이즈에 대해 보다 강인한 특성을 가지며 움직임영역의 추적 및 추출이 효율적으로 수행되었다.
본 논문에서는 최근 유선을 대치하기 위해 등장한 여러 가지 근거리 무선통신 방식 중 블루투스 기술과 시스템의 안정성 및 리소스의 효율적 사용을 위한 멀티태스킹이 가능한 RTOS(uC/OS)를 이용하여 투선 비디오 도어폰을 설계 및 구현해 본다. 송신기는 카메라, 비디오 디코더, 영상 압축칩 프로세서(ARM7TDMI), 메모리, 블루투스 모듈 등을 이용하여 임베디드 시스템을 구성하였고, 수신기는 블루투스 모듈을 통해 수신된 영상 데이터를 모니터에 디스플레이 할 수 있다.
비디오 게임 산업은 최근 몇 년 동안 폭발적인 성장을 경험했으며 글로벌 시장의 규모는 2024년까지 2,560억 달러(326조 원 이상)으로 시장규모를 예상하고 있다. 이러한 성장의 주요 요인에는 스마트폰의 발전으로 모바일 게임의 인기 증가라고 할 수 있음. 스마트폰과 태블릿의 보급이 확산되면서 사람들은 이동 중에 어디에서나 게임에 쉽게 접근하고 플레이할 수 있게 되면서 모바일 게임의 인기가 급증했다. 이러한 인기는 기존의 비디오 게임 장르에서 변형된 새로운 복합장르의 게임들을 탄생시키고 모바일 게임 시장에서 2014년부터 부각되어 온 하이퍼 캐주얼 장르의 성공사례는 이미 많은 논문이나 게임 장르에 관한 연구사례를 통하여 확인할 수 있다. 팬데믹을 계기로 급성장한 하이퍼 캐주얼 게임 시장은 최근 경쟁 심화로 수익성이 저하되면서, 그 대안으로 하이브리드 캐주얼 게임이라는 새로운 변형 장르가 주목받고 있으며 새로운 장르로 부상한 하이브리드 캐주얼 게임 장르의 정의와 이해를 돕고자 하며 향후 게임 장르의 동향 및 전망을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 등장 인물 검출 및 인식과 함께 등장 인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 따라서 방송용 비디오의 중요한 특징인 등장 인물을 분석하여 효율적인 비디오 관리 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서 제안된 ACAV(Automatic Characters Analysis in Videos) 시스템은 등장 인물을 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장 인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 상용화된 등장 인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.
본 연구에서는 기존의 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 모바일 폰 이용자가 새로운 터치스크린 모바일 폰으로 기종을 변경하였을 때 생성하는 멘탈모델의 특징에 대하여 고찰하였다. 먼저, 터치스크린 모바일 폰의 기능 가운데서 가장 사용 빈도가 높은 상위 7개의 기능에 대한 실험과제를 설정하여 비디오 관찰실험을 실시하였다. 다음으로 수집된 데이터를 프로토콜 분석법을 이용하여 사용자의 조작과 관련된 사고의 변용과정을 분석하였다. 분석결과 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 피험자들은 실험이 거듭될수록 새로운 터치스크린 모바일 폰의 조작과정에 적응하기 위하여 버튼이나 화면에 탭, 더블 탭 등 컴퓨터 운영시스템(윈도우)과 웹 브라우저 상의 내비게이션과 관련된 지식을 이용하여 멘탈모델을 수정하려는 경향이 있었다.
소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.
최근 다양한 대화 시스템이 스마트폰 어시스턴트, 자동 차 내비게이션, 음성 제어 스피커, 인간 중심 로봇 등의 실세계 인간-기계 인터페이스에 적용되고 있다. 하지만 대부분의 대화 시스템은 텍스트 기반으로 작동해 다중 모달리티 입력을 처리할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해서는 비디오와 같은 다중 모달리티 장면 인식을 통합한 대화 시스템이 필요하다. 기존의 비디오 기반 대화 시스템은 주로 시각, 이미지, 오디오 등의 다양한 자질을 합성하거나 사전 학습을 통해 이미지와 텍스트를 잘 정렬하는 데에만 집중하여 중요한 행동 단서와 소리 단서를 놓치고 있다는 한계가 존재한다. 본 논문은 이미지-텍스트 정렬의 사전학습 임베딩과 행동 단서, 소리 단서를 활용해 비디오 기반 대화 시스템을 개선한다. 제안한 모델은 텍스트와 이미지, 그리고 오디오 임베딩을 인코딩하고, 이를 바탕으로 관련 프레임과 행동 단서를 추출하여 발화를 생성하는 과정을 거친다. AVSD 데이터셋에서의 실험 결과, 제안한 모델이 기존의 모델보다 높은 성능을 보였으며, 대표적인 이미지-텍스트 자질들을 비디오 기반 대화시스템에서 비교 분석하였다.
분산 컴퓨팅 기술의 발전과 네트워크의 고성능화는 대용량의 멀티미디어 데이터를 송.수신 하여 처리 할 수 있게 되었다. 그러나, 실시간 및 이기종간의 데이터 전송에는 네트워크 전송지연과 프로그램 구현의 어려움 등과 같이 극복해야 하는 문제점들이 많다. 본 논문은 객체지향형 분산처리 환경 하에서 OMG가 제시한 멀티미디어 서비스 설계에 RTP(Real-time Transport protocol)통신 프로토콜을 사용하여 오디오나 비디오 등과 같은 실시간 멀티미디어 데이터 처리에 필요한 효율적인 소프트웨어 기반 구조를 설계하였고, 이를 이용한 인터넷 폰 시스템인 Telegent(Telephone Agent: Telegent)를 분산 객체 환경에 맞게 설계하고 구현한 내용을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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