스마트 스피커는 기존 서비스와 달리 음성으로 데이터를 수집할 뿐 아니라 수집한 데이터를 기반으로 처리한 정보를 스피커를 통해 발화하는, 즉 소리로 전달하는 특징을 가진다. 이러한 서비스 응답 구조는 스피커에서 음성을 통해 전달되는 정보에 사용자의 개인정보가 포함되어 발화될 수 있는 위험이 존재한다. 구글, 아마존의 스마트 스피커 초기 설정 시 동의 과정 분석을 통해 개인정보 발화 위험을 사용자가 명확히 인지하기 어렵다는 문제를 발견하였다. 이에 본 연구는 스마트 스피커 서비스의 사용자 동의 과정에서 사용자의 개인정보 발화 위험 인식 재고를 위한 UI/UX 개선방안으로 1) 개인정보 발화 위험성 약관 명시 및 별도 화면 제시, 2) 사용자의 자유로운 서비스 동의 허용, 3) 컨트롤러에게 전달되는 개인정보와 스피커를 통해 발화될 수 있는 개인정보를 구분하여 제시, 4) 개인정보 발화 위험에 대한 음성 고지 및 동의 과정 추가를 제안하였다.
디지털 정보의 생성과 배포의 용이성은 디지털화된 동영상의 제작을 증가시키고 있다. 그러나 디지털 콘텐츠는 복제가 쉽고 누구나 접근이 가능한 인터넷을 통해 전달될 수 있으므로 저작권 침해가 중요한 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제점은 특히 사용자의 PC에 저장되어 재생되는 동영상에 주로 발생하였으며, 종래에는 사용자의 PC에 저장된 동영상 파일의 보호를 위해 동영상 파일의 전체를 암호화한 후 적법한 사용자에게만 암호화된 동영상 파일을 복호화 할 수 있는 정보를 제공하는 방법을 사용하였다. 사용자의 PC에 저장되어 재생되는 동영상에 비하여 스트리밍 서비스를 통하여 재생되는 동영상은 사용자의 PC에 저장되지 않도록 함으로써 불법 복제등의 문제를 해결하였다. 하지만 근래 스트리밍을 통하여 서비스되는 동영상을 저장할 수 있는 프로그램이 속속 등장하면서 스트리밍을 통하여 서비스되는 동영상에 대한 보호 방안도 필요하게 되었다. 본 논문에서는 스트리밍 컨텐츠로 가장 널리 사용되고 있는 마이크로소프트의 멀티미디어 파일 포맷인 ASF를 기반으로한 스트리밍 시스템에 DRM을 적용하는 방안에 대하여 설명한다.
최근 WEB 2.0 환경을 통해 사용자는 직접 응용 프로그램과 데이터를 이용하여 새로운 컨텐츠를 생산하는 주체로 변모하고 있다. 이러한 사용자의 자발적이고 적극적인 참여는 'UCC(사용자 제작 컨텐츠)'라고 불리는 새로운 문화 컨텐츠의 활성화로 이어지고 있다. 특히 글과 그림, 소리 등이 총체적으로 엮여 있는 동영상 UCC 의 경우, 이야기 구조나 캐릭터가 갖는 내용적인 특성과 제작자의 제작 취지를 훼손없이 살릴 수 있다는 제작의 특성으로 인해 WEB 2.0 환경에서 사용자의 참여가 더욱 두드러지고 있다. 본 연구에서 '사용자들이 열광하는 동영상 UCC 는 어떤 특징을 갖는가?' 라는 질문에 답하기 위해 동영상을 시청하는 사용자의 몰입과 창의성 평가를 진행하였고 이에 영향을 주는 요인으로 동영상 UCC 를 구성하는 내용적인 특성인 이야기의 내러티브와 캐릭터의 과장성을 살펴 보았다. 그리고 이 요인들의 상호작용에 영향을 주는 매개변인으로 제작자의 제작의도에 따른 컨텐츠의 특성을 선정하였다. 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성을 분류하기 위해 라캉의 주체이론과 퍼스의 기호학 이론을 바탕으로 모형을 제안하였으며 이를 검증하기 위해 UCC 사용자들을 대상으로 현재 서비스 중인 동영상 UCC 를 보여주고 설문을 실시하였다. 연구결과 제안하는 모형의 적용가능성이 입증되었으며 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성에 따라 이야기의 내러티브나 캐릭터의 과장성이 사용자의 몰입과 창의성평가에 미치는 영향력이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
일반적으로 동영상 UCC(User Created Content)는 사용자에 의해 재생산된 동영상과 사용자가 캠코더나 디지털카메라를 통해 직접 만든 동영상으로 나뉜다. 이러한 특성을 반영하듯 동영상UCC의 대표주자인 판도라TV는 재생산 된 동영상에 주력하고 있고, 후발주자이자 다크호스인엠군의 경우 누리꾼들이 직접찍은 생활과 밀접한 동영상에 주력하고 있다. 인터넷 업계의 관심이 집중되고 있는 동영상UCC의 세계로 빠져보자.
본 논문에서는 FastText 알고리즘을 기반으로 한 사용자 지정 키워드 기반 동영상 요약 시스템을 제안한다. 사용자가 키워드를 입력하면 시스템은 해당 키워드와 관련된 단어들을 FastText를 통해 추출하며, 이를 STT (Speech-to-Text)로 변환된 동영상에서 타임 스탬프 기반으로 인식한다. 인식된 키워드와 관련된 내용은 클립 형식으로 요약되어 사용자에게 제공된다. 본 연구의 목적은 숏폼 콘텐츠 환경에서 효과적인 콘텐츠 추출 및 제공을 통해 사용자 경험과 정보 제공의 효율성을 향상시키기 위함이다. 제안된 시스템은 사용자 지정 키워드에 맞춰 다양한 동영상 플랫폼에서 효율적인 영상 요약을 제공함으로써 온라인 동영상 환경에서 큰 혁신을 이끌어낼 것으로 기대된다.
사용자 콘텐트 소비 중 동영상 콘텐트가 차지하는 비중이 매우 높아지고 있지만, 그로 인해 사용자들은 동영상 콘텐트의 홍수 속에서 초기 로딩 지연 및 콘텐트 소비에 필요한 시간의 부족, 특히 모바일 장치에서의 과도한 트래픽 발생, 그리고 재생 시간에 따른 콘텐트 소비 시간의 부족 등의 문제로 문제 등으로 동영상 콘텐트 재생을를 꺼리게 되는 경우도 발행한다. 제안하는 V2I(Video to Images) 기술은 동영상 콘텐트를 콘텐트 제공자나 사용자의 별도 노력 없이도 연속된 이미지 형태의 요약된 콘텐트로 변환하여 사용자에게 동영상 콘텐트 소비를 위한 새로운 사용자 경험을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 V2I 기술을 통해 사용자가 어떻게 동영상 콘텐트를 새로운 형태로 소비할 수 있는지, 이러한 새로운 사용자 경험의 장점은 무엇인지에 대해 소개하고, 또 V2I 전체 시스템의 구조에 대해서도 설명한다.
인터넷과 스마트폰의 발전과 함께 소셜 미디어 공유 사이트인 유튜브도 크게 성장하여 수많은 동영상을 공유하는 사이트가 됐다. 사용자들이 유튜브를 통해 동영상을 공유하면서 소셜 데이터를 만들어내고, 많은 동영상들 중에서 본인의 관심사가 반영된 동영상 추천을 원하게 된다. 본 논문에서는 유튜브 데이터를 이용하여 사용자의 사회적 관계와 유튜브의 특징이 반영된 소셜 카테고리 분류 목록을 기반으로 사용자의 소셜 카테고리를 추출한다. 우리는 좀 더 정확하고 의미있는 추천을 위해 추출된 사용자 소셜 카테고리를 이용한 유튜브 동영상을 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.
기존의 온도 측정 시스템은 사용자의 체온 혹은 주변의 온도를 알기 위해서 여러 매체들을 이용하여 조사하고, 또한 매체들을 통해서 나오는 온도들은 그 지역 혹은 장소의 평균적인 온도를 가르쳐 주므로 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 알기가 어려웠다. 최근 사용자의 정보를 알기위해 의류와 IT를 융합한 웨어러블 제품들이 많이 출시되고 있지만 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 측정하는 제품들은 아직 출시가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 현재 시중에 제공되고 있는 웨어러블 제품들과 다른 사용자의 체온을 측정하고 사용자 주변의 온도를 측정하여 사용자의 편의를 제공하고, 사용자가 저체온증 같은 신체 온도위주의 병에 걸리지 않도록 알려주고 이를 통해 사용자가 인지하여 후속 조치를 할 수 있는 방법을 제시하였다.
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.
비디오 프록시 서버는 사용자와 근거리에 위치한 서버로서 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 동영상 데이터를 비디오프록시 서버로부터 제거하는 삭제 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 동영상 요청 패턴을 기반으로 하여 사용자에 의해 요청될 가능성이 가장 낮은 동영상을 선정하고 제거하는 효율적인 동영상 데이터 삭제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 삭제 알고리즘은 비디오 프록시 서버의 공간 부족 시 저장되어 있는 동영상들을 요청된 순서로 정렬하고 여기서 가장 오래전에 사용자에 의해 요청되었던 동영상을 선정한다. 선정된 동영상에서 요청 가능성이 낮은 부분만이 선별되어 삭제됨으로써 비디오 프록시 서버의 저장 공간을 확보한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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