본 연구는 적소 이론(Niche Theory)을 기반으로 뷰티 콘텐츠 소비를 통한 이용 충족 측면에서 웹진, TV 및 인터넷 동영상 플랫폼이 어떤 경쟁 구도를 형성하는 지를 살펴보고자 하였다. 선행 연구들을 기반으로 정보성, 오락성, 매력적인 인물 등장, 이용 편리성 및 솔직함 등 5가지의 공통적인 이용 충족 요인들을 도출하였고, 이를 바탕으로 적소분석을 실시하였다. 연구 결과 인터넷 동영상 플랫폼이 매력적인 인물 등장 측면을 제외한 모든 이용 충족 차원에서 적소폭이 다른 미디어들에 비해 넓은 것으로 나타났으며, TV와 인터넷 동영상 플랫폼이 적소 중복이 가장 적은 것으로 나타났다. 또한, 인터넷 동영상 플랫폼은 다른 미디어들에 비해 이용 편리성과 솔직함에서 경쟁 우위에 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 나타난 결과들은 향후 뷰티 콘텐츠 소비가 어떤 방향으로 전개될 지를 예측하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
모바일 단말 기반 동영상 서비스 기술에 관한 연구는 현재 활발히 수행되고 있으며, 유선 인터넷 기반에서 상용화가 가능한 기술 분야까지도 모바일 단말의 성능과 무선 네트워크 플랫폼의 빠른 발전에 힘입어 모바일에 응용하고자하는 시도 또한 계속되고 있다. 현재 모바일 단말 기반 영상서비스와 관련된 기술은 하드웨어적으로 구현하여 운영되고 있다. 그러나 하드웨어 기반으로 구현되어 서비스되고 있는 현재의 서비스 형태는 새로운 동영상 코덱 알고리즘과 동영상 데이터 통신에 대한 여러 제어 구조 변화에 대하여 탄력적으로 대응할 수 없다는 단점을 지니고 있다. 따라서 하드웨어적으로 구현된 영상서비스 기술을 소프트웨어적으로 처리하기 위한 디코더 개발은 필수적이라고 볼 수 있다. 이러한 소프트웨어 디코더의 개발을 통하여 새로운 동영상 미디어 플레이어 개발과 동영상 데이터 전송 방법 및 트래픽 제어 등과 같은 부가적인 기술의 변화에 즉각적 대응이 가능하다. 또한 추가적인 하드웨어 칩의 내장에 따른 모바일 단말기의 제조 원가절감과 모바일 단말기 재사용을 통한 자원 절감에 많은 기여가 가능하다. 본 논문에서는 WIPI 플랫폼을 기반으로 컴포넌트 기반 설계를 이용한 H.264 동영상 소프트웨어 디코더를 설계한다.
현재 이동 통신 단말기에는 기존의 플랫폼들보다 나은 멀티미디어 서비스를 지원하는 다양한 무선 인터넷 플랫폼들이 채용되고 있지만, 동영상 처리에 밀접한 관련이 있는 이동 통신 단말기 자체의 계산 능력이 낮아 동영상 처리에 한계가 있다. 따라서 이동 통신 단말기에서 동영상을 처리하기 위해선 중간 데이터를 사용한 동영상 처리와 같은 새로운 모텔이 필요하다. 중간 데이터를 사용한 모델의 장점은 시스템 자체의 자원을 최소한으로 요구함으로써 이동 통신 단말기에서 동영상 서비스를 가능하게 한다는 점이다.
초기의 이동통신 서비스는 음성 위주였으나, 현재에 와서는 음성뿐만 아니라, 무선 인터넷, 게임, 위치, 동영상, 전자상거래, 모바일 오피스 등의 다양한 무선 인터넷 서비스에 대한 비중이 점점 더 커지고 있다. 이에 따라 다양한 서비스 아이디어를 신속히 제공하기 위한 개방형 무선 애플리케이션 플랫폼에 대한 요구가 커지자, 자바, BREW, stinger, SIM toolkit 등의 다양한 애플리케이션 플랫폼들이 등장하게 되었고, 비동기 표준 단체인 3GPP에서는 이들 현재 기술들을 바탕으로 한 모바일 애플리케이션 실행 환경인 MExE를 제안하고 있다. 본고에서는 무선 데이터 서비스 애플리케이션 플랫폼에 대한 이동통신 사업자의 입장과 각 요소 기술을 살펴보고자 한다.
본 논문은 중국의 Mobil Device Platform 기반 영상콘텐츠 Application에 대해 분석하였으며 향후 발전 방안에 대해 연구하였다. 조사에 따르면 2019년 현재 중국의 인터넷 서비스 가입자와 앱 사용자는 전체 인구의 78%를 기록하였다. 독자적으로 Mobil Device Platform을 개발하여 영상콘텐츠 Application 서비스를 제공하고 있으며, 2013년부터 현재까지 동영상 앱 사용자 수가 6억 4천만 명으로 집계되었다. 이중 65%의 사용자는 두 개 이상의 영상콘텐츠 앱을 설치해 사용하는 것으로 나타났다. 중국의 TikTok, Kuai Shou, MeiPai 등 영상콘텐츠 앱은 조작이 간편한 User Interface와 사용자가 손쉽게 영상콘텐츠를 직접 제작 가능하도록 촬영, 편집, 특수효과 등의 기능을 제공함으로서 10대, 20대, 30대 뿐만 아니라 40대 이상의 사용자까지도 끌어들이고 있다. 영상콘텐츠 제작기능 제공은 미국의 유명 동영상 플랫폼 You Tube와는 다른 차별화 된 특징이라 할 수 있다. 동영상 플랫폼 시장에서 핵심 경쟁력은 콘텐츠 창작에 달려있다. VR, AR 등의 영상공학을 융합한 영상콘텐츠는 동영상 플랫폼 시장을 더욱 활성화 시킬 전망이다.
본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 수화사전 Web-Sign을 설계 및 구현한다. Web-Sign은 여러 가지의 검색조건에 의한 수화동영상을 화면에 출력하고 관련 정보를 쉽게 찾아 볼 수 있는 특징이 있다. 또한 Web-Sign은 100% JAVA로 구현하였기 때문에 플랫폼과 OS의 영향을 거의 받지 않으며, 애플릿과 어플리케이션으로 모두 배포 가능한 장점을 가지고 있다. 웹 브라우저에 의한 접속은 애플릿을 자동으로 지원하며, 어플리케이션을 이용할 경우 모든 데이터는 On-Line 혹은 Off-Line 형태로 전송이 가능하다. 검색방법은 단어입력, 가나다순서별 선택, 동작정보(수위소)선택, 동작화면에 의한 선택, 수화 교과서〔10〕의 챕터순서별로 선택, 주제별 수화분류에 의한 단어선택 등을 이용할 수 있다. 현재까지 등록된 동영상은 현재까지 총 500 여개이며 각 동영상에 대한 시작 및 끝 화면의 정지영상 1000여개와 빠른 전송을 위한 동영상 1000여개를 참고자료로 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 Web-Sign은 많은 검색방법을 가지고 있고, 다양한 정보를 인터넷을 통해 제공할 수 있으므로, 사용자가 쉽게 접근하여 수화를 익힐 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 PPL(Product Placement)을 변경할 수 있는 위치기반 실시간 비디오 클립을 스트리밍하는 스마트 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 LTE 위치인식 기반의 GPS 좌표 값과 비콘 기술을 활용하여 Active Push형태로 사용자에게 촬영지의 드라마 영상을 제공한다. 또한 비디오 클립 내의 PPL 객체에 대한 사진, 동영상, 음악, URI(Uniform Resource Identifier) 형태의 DB를 구성하였다. 제안한 플랫폼에서는 비디오 클립 스트리밍 서비스 상황에서 PPL 객체 DB에 대한 인터액티브 태그 동기화를 통해 PPL 객체의 색깔과 모양을 변경할 수 있도록 하였다. 제안하는 플랫폼에서는 서비스 제공자의 요구에 따라 PPL 변경이 가능한 위치 기반 실시간 비디오 스트리밍을 가능하게 한다.
본 논문에서는 전자상거래 쇼핑몰 운영자나 밴드 운영자, 유튜브 크리에이터들이 본인들이 제작한 영상 이외에 연관 동영상 콘텐츠를 함께 미디어에 게재하여 온·오프라인 홍보에 시너지를 발현할 수 있도록 할 수 있는 모바일 뉴미디어 솔루션을 개발하였다. 플랫폼 분야의 영상들을 직접 찾지 않고 제공함으로써, 이용자에게는 흥미와 정보를 제공하면서 자신의 플랫폼을 홍보할 수 있는 새로운 유형의 마케팅 수단을 제공할 수 있다. 영상을 생산하는 국내외 예비 크리에이터들은 영상의 오픈마켓과 같은 유튜브, 아프리카TV 이외에 자신만의 영상을 업로드 할 수 있고, 유·무료 과금 체계를 활용하여 독립적인 고객 관리(CRM)와 자기 브랜딩, 콘텐츠 관리 시스템을 탑재한 모바일 기반의 뉴미디어를 활용할 수 있을 것이다.
사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이란 사물 인터넷으로서 사물을 서로 연결 및 통신하여 정보를 주고 받을 수 있게 하는 기술이다. 사물 인터넷의 급속한 성장으로 인해 수많은 데이터가 발생하게 되었고, 이러한 이유로 인해 빅데이터(big-data) 기술이 대두되었다. 빅데이터는 정형 데이터 뿐만 아니라 사진, 동영상 등의 비정형 데이터 또한 분석하고 활용하는 기술이기 때문에 사물 인터넷과 빅데이터 기술은 서로 보완적인 관계에 있다. 이러한 두 가지 기술의 특성에 기초하여, 본 논문에서는 빅데이터와 사물 인터넷에 대한 정의와 동향에 대하여 알아보고 이러한 두 가지 기술을 연계해 활용한 실제 플랫폼과 스마트 시티 등에 대한 실생활에 쓰이는 실제 사례 및 기술들에 대해 연구하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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