• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.216-217
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 비디오 편집기법을 기법을 이용하여 카툰 형식의 콘텐츠로 제작하여 웹 툰 이나 카툰 콘텐츠로 제작하여 활용 할 수 있음을 제안한다. 스마트폰이나 비디오카메라로 촬영한 영상을 영상 편집 기법을 적용하고, 스토리텔링으로 영상을 만들고 카툰으로 제작하여 비디오 카툰 콘텐츠로 제작한다. 현재 대부분의 카툰이 2D 형식의 카툰이 지배적인데 차후 비디오 카툰을 제작함으로써 비디오 콘텐츠로 보다 흥미와 관심을 유발할 수 있다고 본다. 따라서 앞으로 일상의 영상도 비디오 편집기법으로 다양한 영상 편집 및 표현으로 창조적인 콘텐츠를 제작 할 수 있다고 사료한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.59-66
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• 2006

디지털 영상 기기의 사용이 늘면서, 이를 편집하기 위한 소프트웨어 도구의 수요도 증가하고 있으며 학교에서도 컴퓨터 활용 교육 분야의 주 강의 대상으로 인식하고 있다. 본 논문에서는 일반 컴퓨터 사용자를 대상으로 영상편집기를 적용하고 있는 분야, 사용 가능한 기능, 사용 난이도 등의 다양한 활용 상의 특징 등을 설문 조사하였다. 73% 이상의 대상자가 기존의 영상편집 소프트웨어가 어렵다고 답했으며 그 원인으로는 소프트웨어의 기능이 불필요하게 복잡하고 난해하다는 응답이 주를 이루었다. 본 논문에서는 이러한 분석자료를 바탕으로 일선 교육 현장에서도 쉽게 배우고 활용할 수 있는 교육용 영상편집 소프트웨어의 메뉴 체계와 기능 등을 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.39-48
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• 2014

본 논문은 영상콘텐츠 제작과정에서 포스트 프로덕션에 포함되어 있는 영상편집 교육방법을 제안하였다. 제안한 교육방법은 영상편집 과정에서 반드시 학습하여야 할 내용과 이론 및 기술교육의 비율을 각 과정의 특징에 맞게 나누어 학습하는 것이다. 2013년 12월과 2014년 8월에 고등학생을 대상으로 운영한 <윈터스쿨>과 <서머스쿨> 교육과정 중 하나인 '영상콘텐츠 제작기술의 이해'라는 교육과정에서 수행한 영상편집 제작기술 교육방법에 대하여 설명하였다. 제안한 교육과정에 참여한 학생을 대상으로 교육 만족도를 조사하였으며, 조사결과 학생들의 높은 교육 만족도를 얻을 수 있다는 결과를 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.611-612
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• 2020

최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 다양하고 많은 동영상확보를 위해 최대한 시간을 적게 들이고 좋은 퀄리티의 영상을 자동으로 생성해주는 어플리케이션을 개발하는데 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다. 가장 주도적으로 진행하는 곳은 IBM 의 왓슨의 인지하이라이트 기술이다. 관중의 함성소리와 스포츠특성 데이터들을 활용하여 하이라이트 부분의 영상만 자동 생성하고 있다. 하지만 현재까지의 기술은 인간의 감성을 자극하는 스토리 전개방식의 자동영상 생성에 있어서는 부족한 부분이 많이 존재한다.이 에 본 논문은 영화의 클라이맥스 부분의 영상편집방식을 분석하여 이에 대한 장르별 샷 사이즈 변화패턴을 시각화한 후, 장르간 편집 차이점을 패턴화한 템플릿을 구축하여 사용자의 이미지 데이터들을 장르별 클라이맥스 패턴의 특성에 맞게 추천하여 짧은 영상을 자동 생성하는 어플리케이션을 개발하였다. 향후 본 연구는 1 인 미디어 산업 및 사이버교육 분야에서 가장 많이 소요되는 영상편집 시간을 단축하는데 큰 효율이 있을 것이라 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.499-510
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• 2022

본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.541-543
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• 2000

최근 들어, 통신 및 멀티미디어의 발달과 더불어 대용량 동영상 데이터의 효과적인 관리 및 처리 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 동영상 압축표준인 MPEG-2 데이터의 효과적인 관리 및 처리를 위한 클라이언트/서버 환경에서의 비선형 편집 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 압축 정보를 이용하여 최소한의 복호화 과정을 통해 장면전화 검출 및 색인을 수행하는 색인부의 DirectX를 기반으로 한 편집부로 크게 구성되어 있다. 본 논문에서는 압축 정보를 사용하여 빠르게 색인을 수행하고, DirectX 기술을 사용함으로써 다양한 편집 기능을 제공하며 사용자에게 직관적이고 간편한 인터페이스를 제공한다. 또한 클라이언트/서버 환경에서의 편집기능을 제공함으로써 고성능의 편집 서버를 통해 저사양의 클라이언트 컴퓨터에서도 소프트웨어적으로 MPEG-2 동영상을 효과적으로 편집할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.184-185
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• 2022

인터넷 환경의 변화에 따라 텍스트 기반의 정보 전달에서 멀티미디어 기반의 스트리밍 방식으로 바뀌어가고 있다. 또한 대용량의 동영상 데이터뿐 아니라 Shorts, Clip Reels 또는 등 다양한 방식의 동영상 형태로 배포되고 있으며 서비스 플랫폼에서는 손쉽게 편집할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 대용량 콘텐츠, TV, Youtue 콘텐츠를 포함하여 소용량 동영상 편집에 필요한 영상 제작 기술에서 가장 인력과 시간이 많이 소요되는 부분은 편집 단계로 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용하여 자동화하고 있으며 영상편집에서 가장 기본이 되는 단위인 씬검출 기법을 개발하였다. 키프레임 검출 기법과 유사도 기법을 이용하여 씬을 추출하였으며 블록 Cost Function을 이용하여 최적화하여 0.5214의 정확도를 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.249-252
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• 2011

본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.519-526
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• 2022

동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1134-1137
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• 2008

최근 디지털 기술의 발달로 인해 디지털 캠코더, 디지털 카메라 등의 휴대용 멀티미디어 기기가 증가하고 있고, 이러한 휴대용 장치를 위한 저장 장치로 낸드 플래시가 많이 사용된다. 이러한 장치는 고화질 미디어 컨텐츠 녹화 기능을 제공하고, 녹화된 영상물은 대용량 파일 형태로 저장된다. 대용량 파일의 필요한 부분만을 편집하여 재 저장하기 위해서는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 낸드 플래시 메모리 전용 파일 시스템인 YAFFS를 사용하는 멀티미디어 휴대 장치에서 멀티미디어 파일을 고속으로 편집하고 동시에 필요한 저장 공간 소모를 최소화 하는 기법을 제안한다. 동영상 파일 편집 후 저장에 있어서 현재의 낸드 플래시 파일 시스템들은 편집 내용을 빈 공간에 새로 저장하기 때문에, 대용량의 파일일수록 많은 시간과 저장 공간이 소모 된다. 본 논문에서 제안하는 기법은 동영상 편집 후 파일 간에 중복되는 데이터를 새로 저장하지 않고 공유하도록 하면서 소모되는 시간과 공간을 최소화 한다. 이를 위해 파일 간 공유 되는 데이터를 관리하는 페이지 공유 맵을 설계하고 이를 이용한 동영상 고속 편집 저장 기법을 제시한다.