Recently VR environment is used in many areas including mobile learning, smart factory. However HMD(head-mounted display) is required to a dedicated and expensive system with high-end specification. When designing a VR system, it is needed to handle performance, mobility and usability. Many VR applications need to handle diverse sensors and user inputs continuously in a streaming manner. In this paper we design a VR mobile platform and implement a low-cost mobile VR HMD running on the platform. The VR HMD supports 3D contents delivery in a mobile manner. It is used to detect the motion detection based on angle value of a VR player from accelerator and gyro sensor. The MPU-6050, 6-axis sensor, is used to get a sensory value and the sensory value is taken as an input to a VR rendering server on a Unity game engine that is generated 3D images.
This study suggests a design for an analytical software program and method for multitasking e-sports viewing through the web using an eye tracking device. To fulfill this task, we designed a Window of Interest (WOI) to measure and record visually on a screen wherever numerous multitasking activities occur. In addition, we developed an OBS (Opensource Broadcaster Software) plug-in that records and streams participant viewing behavior patterns in real time. The purpose of this study is as follows. First, unlike existing tools that limit web interface recording to still images, the developed tool can record dynamically via media such as videos. Second, when several windows are processed on a screen, the tool can accurately record the gaze positions of the participants. Lastly, the tool can enhance the objective validity of the data as it can be implemented in natural situations. Therefore, this study can trace natural viewing patterns and behavior as we do not create artificial experimental environments and stimuli.
As the world has implemented social distancing and telecommuting due to the spread of COVID-19, real-time streaming sessions based on routing protocols have increased dependence on the Internet due to the activation of video and voice-related content services and cloud computing. BGP is the most widely used routing protocol, and although many studies continue to improve security, there is a lack of visual analysis to determine the real-time nature of analysis and the mis-detection of algorithms. In this paper, we analyze BGP data, which are powdered as normal and abnormal, on a real-world basis, using an anomaly detection algorithm that combines statistical and post-processing statistical techniques with Rule-based techniques. In addition, we present an interactive spatio-temporal analysis plan as an intuitive visualization plan and analysis result of the algorithm with a map and Sankey Chart-based visualization technique.
Globally, the prolonged pandemic of COVID-19 (COVID-19) has had a great impact on all industries. In particular, in the field of education, online classes (non-face-to-face) had some negative perceptions of online classes, such as lack of preparation for learning and student dissatisfaction with the class. According to the current situation survey in 2020, non-face-to-face classes accounted for about 56% of the class, and streaming real-time classes and video content-based classes accounted for most of the class. This study empirically analyzes the problems to be solved by online classes through the 2020-2021 survey (software application practical class university students), and explains the detailed program and development plan (implementation result). This study intends to contribute to the development of online learning development of each educational institution after the end of the corona crisis.
This study tried to anticipate the near future changes of domestic online video, music service and media usage through the status quo. The research group was focused on the twenties, University students because they are the active media contents users. It surveyed the students in Busan, and used the method of descriptive statistics analysis for the understanding of the present state and near future prospect. This study shows that almost half of them use both services, and three people out of ten are the heavy users who use the services for over 3 hours a week. The streaming method is higher proportion than download method in using type. They are getting accustomed to pay contents cost, but it couldn't be said the paying content cost has been established. Preferred contents genre appears to be the RMC(Ready Made Contents) such as existing broadcaster contents and movies. Notable result on media usage was the proportion of the so-called 'Zero-TV'. It was 32%, significantly higher than the proportion of the total population(4.4%). Integrating the analysis results, we can expect that the usage pattern will be changed gradually, thus the advent of various revenue models will emerge.
When video service is performed in simulation using NS-2(Network Simulation-2), the video replay is performed as the received frame order. In the existing video replay method based on the received frame order, as the frame orders of receiver and transmitter are different, the receiver buffer does not have the effect that the packets between the frames of transmitter buffer holds a regular size and packet dense and sparsity phenomenon in the receiver buffer is made by the irregular packet size due to the unpredictable reversed order of received partial frames. The above dense and sparsity phenomenon increases the probability of buffer overflow and underflow generation. To prevent these problems, the proposed frame receive order relocation method adds an extra replay buffer which rearranges the order of receive frame as the order of transmit frame, so it has the effect that the packets between the transmit frames keeps a regular size. Through the simulation using NS-2 and JSVM(Joint Scalable Video Model), the generation number of buffer overflow and underflow, and PSNR(Required Peak Signal to Noise Ratio) performance between the existing method and proposed method were compared. As a result, it was found that the proposed method would have better performance than the existing method.
The quantitave increase and qualitative development in the game industry leads to bitter competition and makes game companies struggle to find better ways promoting their own games. The game trailer is one of the critical ways to publicize diverse games by showing visual images directly. There are three reasons why the game trailer comes into the spotlight these days; the rapid growth of the Internet speed handling the large size of files, the remarkable development of visual image quality just like digital movies, and the advent of video websites such as You Tube that shows huge amount of videos regardless of the type and size. However, there are not enough amount of research on the game trailer because using game trailers as the marketing source is still at an early stage. Therefore, this research focuses on providing characteristics of game trailers that are available for practical market analysis. First, this research shows that game trailers can be divided by the category of display, style, and contents type. Second, this research provides the component parts of game trailers that are divided into contents factors such as characters, backgrounds, events and promotional factors such as title, production company name, distribution company name. Third, this research explores research frames that would be needed to analyze marketing strategies, effects of game trailers, production pipelines and so on. These categorizations would be useful for producing game trailers efficiently and utilizing them effectively.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.1
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pp.42-50
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2023
The development of technology has achieved digital innovation throughout the media industry, including production techniques and editing technologies, and has brought diversity in the form of consumer viewing through the OTT service and streaming era. The convergence of big data and deep learning networks automatically generated text in format such as news articles, novels, and scripts, but there were insufficient studies that reflected the author's intention and generated story with contextually smooth. In this paper, we describe the flow of pictures in the storyboard with image caption generation techniques, and the automatic generation of story-tailored scenarios through language models. Image caption using CNN and Attention Mechanism, we generate sentences describing pictures on the storyboard, and input the generated sentences into the artificial intelligence natural language processing model KoGPT-2 in order to automatically generate scenarios that meet the planning intention. Through this paper, the author's intention and story customized scenarios are created in large quantities to alleviate the pain of content creation, and artificial intelligence participates in the overall process of digital content production to activate media intelligence.
Recommendation system plays a significant role on relieving difficulties of selecting information among rapidly increasing amount of information caused by the development of the Internet and on efficiently displaying information that fits individual personal interest. In particular, without the help of recommendation system, E-commerce and OTT companies cannot overcome the long-tail phenomenon, a phenomenon in which only popular products are consumed, as the number of products and contents are rapidly increasing. Therefore, the research on recommendation systems is being actively conducted to overcome the phenomenon and to provide information or contents that are aligned with users' individual interests, in order to induce customers to consume various products or contents. Usually, collaborative filtering which utilizes users' historical behavioral data shows better performance than contents-based filtering which utilizes users' preferred contents. However, collaborative filtering can suffer from cold-start problem which occurs when there is lack of users' historical behavioral data. In this paper, hybrid music recommendation system, which can solve cold-start problem, is proposed based on the playlist data of Melon music streaming service that is given by Kakao Arena for music playlist continuation competition. The goal of this research is to use music tracks, that are included in the playlists, and metadata of music tracks and playlists in order to predict other music tracks when the half or whole of the tracks are masked. Therefore, two different recommendation procedures were conducted depending on the two different situations. When music tracks are included in the playlist, LightFM is used in order to utilize the music track list of the playlists and metadata of each music tracks. Then, the result of Item2Vec model, which uses vector embeddings of music tracks, tags and titles for recommendation, is combined with the result of LightFM model to create final recommendation list. When there are no music tracks available in the playlists but only playlists' tags and titles are available, recommendation was made by finding similar playlists based on playlists vectors which was made by the aggregation of FastText pre-trained embedding vectors of tags and titles of each playlists. As a result, not only cold-start problem can be resolved, but also achieved better performance than ALS, BPR and Item2Vec by using the metadata of both music tracks and playlists. In addition, it was found that the LightFM model, which uses only artist information as an item feature, shows the best performance compared to other LightFM models which use other item features of music tracks.
This paper focus on the demand for broadcast and video archive contents by users outside broadcasters as the archive openness and sharing projects of terrestrial broadcasters have become more active in recent years. In the process of creating works using broadcasters' released video footage, the study examined the criteria by which video footage is selected and the methods and processes utilized for editing. To this end, the study analyzed the the case of the 5.18 footage video sharing project 〈May Story(Owol-Iyagi)〉 contest organized by KBS in 2022, in which KBS released its footage about the May 18 Democratic Uprising and invited external users to create new content using them. Analyzing the works that were selected as the winners of the contest, the research conducts in-depth interviews with the creators of each work. As a result, the following points are identified. Among the submitted works, many works deal with the direct or indirect experience of the May 18 Democratic Uprising and focus on the impact of this historical event on individuals and our current society. The study also examined the ways in which broadcasters' footage is used in secondary works. We found ways to use video as a means to share historical events, or to present video as evidence or metaphor. It is found that the need for broadcasters to provide a wider range of public video materials such as the May 18 Democratic Uprising, describing more metadata including copyright information before releasing selected footage, ensuring high-definition and high-fidelity videos that can be used for editing, and strengthening streaming or downloading functions for user friendliness. Through this, the study explores the future direction of broadcasters' video data openness and sharing business, and confirms that broadcasters' archival projects can be an alternative to fulfill public responsibilities such as strengthening social integration between regions, generations, and classes through moving images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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