본 논문에서는 디지털콘텐츠 식별자 연계 표준인 UCI 정보를 이용하여 효율적인 디지털 콘텐츠의 관리가 가능한 무손실 비디오 워터마킹 기법을 이용하였다. 제안한 기법은 각 비디오 프레임의 히스토그램의 특정 구간의 화소값을 수정함으로써 워터마크를 삽입한다. 4CIF 크기의 테스트 시퀀스를 통한 실험결과 화질의 열화가 적으면서도 UCI 정보를 100% 왜곡없이 검출이 가능하였으며, 원본 디지털 비디오 콘텐츠도 모든 테스트 시퀀스에서 100% 복원이 가능하였다. 제안한 기법은 디지털 비디오에 UCI 정보를 직접 삽입하여 메타데이터가 없을 경우 콘텐츠만으로도 콘텐츠의 식별이 가능하고 콘텐츠로부터 추출한 UCI 정보를 통하여 효율적인 관리가 가능하면서 유사시 원본 콘텐츠를 손실없이 복원이 가능할 수 있어 영화, 방송 등의 다양한 비디오 콘텐츠의 관리를 위해 응용될 수 있다.
인터넷 사용자가 급증함에 따라 온톨로지를 이용한 지능형 웹이나 인터넷 사용자에게 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 대표적인 예로 문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회하고, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 광고기법이다. 그러나 문맥 광고는 사용자에게 다양한 콘텐츠 및 사이트 추천 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠 및 사이트 추천 서비스를 제공하기 위해 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 관련 콘텐츠 및 사이트를 추천하는 방법에 대해 제안한다. 또한 연관키워드리스트 생성방법을 고속연관규칙을 이용하여 처리속도를 줄이고, 사용자가 선호할 만한 다양한 콘텐츠와 관련된 사이트를 제공하는 방법에 대해 제안한다.
분산맵은 텍스트 영역이 주변과의 색상 혹은 밝기 변화가 심하다는 특징을 이용하는 방법으로 특히 잦은 포맷 변환에 의하여 해상도가 낮거나 일정하지 않은 웹 이미지의 텍스트 영역을 추출하는 데 적용할 수 있다. 그러나 이전의 분산맵을 적용한 방법들은 입력 영상 전역에 고정된 마스크를 한 번만 적용하는 광역 분산맵을 사용하므로 텍스트 크기가 매우 작거나 큰 경우, 획의 색상에 gradation효과가 있는 경우, 각도, 위치, 색상 등이 복잡한 경우 텍스트 추출 성능이 안정 적이지 못하다. 본 논문은 2단계 분산맵을 사용하여 Web 이미지에서 텍스트 영역을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 광역 및 지역 분산맵이 각 단계에서 적용되며 서로 계층적 관계를 가진다. 1단계는 텍스트 영역 추출 재현율을 높일 수 있도록, 충분히 큰 글자 혹은 작은 글자도 추출할 수 있는 일정한 마스크 크기를 가진 광역의 수직 및 수평 색 분산맵을 적용하여 유사 텍스트 영역을 추출한다. 2단계에서는 1단계의 각 연결요소영역에 새로운 마스크 크기를 가진 명암 분산맵을 적용하여 최종적인 텍스트 영역을 추출한다. 2단계 분산맵 적용에 의하여 1단계에서 구한 유사 텍스트 영역에 남아 있는 배경 부분이 많이 사라지게 되어 추출 정확률이 높아진다. 제안한 방법을 400개의 Web 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 포토 프린터와 디지털 카메라에 의한 이미지 콘텐츠의 프린트-캡춰 모델에 대한 디지털 핑거프린팅 기술에 관한 연구이다. 디지털 카메라에 의한 이미지 출력물의 캡춰에는 잡음, 기하학적인 왜곡, 카메라 렌즈 왜곡과 같은 다양한 왜곡 요소들이 복합적으로 적용되어진다. 본 논문에서는 이러한 프린트-캡춰 환경에서의 이미지 콘텐츠로부터 저작권 보호를 위한 디지털 핑거프린트를 추출하는 방법을 검토하였다. 사용자 ID와 같은 정보를 64 비트의 핑거프린트 신호로 만들어 디지털 컬러 이미지의 공간 영역에서 삽입을 하였다. 디지털 카메라로 부터 캡춰된 이미지로부터 삽입된 핑거프린트를 추출하기 위해 다중 비트의 핑거프린트 신호는 타일 패턴으로 반복해서 이미지에 삽입을 하였다. 실험 결과 핑거프린트가 삽입된 이미지의 출력물에서 디지털 카메라를 통한 핑거프린트의 추출이 성공적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 일반적으로 셋탑박스와 같은 미들웨어를 통해서 습득한 디지털 콘텐츠는 PC 재생기를 이용하여 시청할 수 있다. 이 때 PC 재생기는 코덱정보, 비트레이트 등과 같은 정보만 알 수 있다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 정보보다 콘텐츠의 내용, 설명 등과 같은 부가 정보를 보기 원한다. 따라서 기존의 PC 재생기와 달리 데이터베이스 사용하지 않고 셋탑박스를 통해서 습득한 콘텐츠 내에 삽입되어 있는 EPG 정보를 볼 수 있는 재생기를 PC상에 설계하였다. 콘텐츠 내에 EPG 정보를 삽입하기 위해서 DCT 기반의 블라인드 워터마크를 제안한다. 이는 콘텐츠 원본 없이도 정보를 추출할 수 있고, 주파수 영역에서 계수값에 비례하여 강인한 워터마크를 삽입 할 수 있다. 그리고 EPG 정보로부터 원하는 정보를 워터마크를 통하여 삽입하기 위하여 MPEG-TS에 포함된 PSI 정보를 분석하고 분리하였으며, 삽입된 콘텐츠로부터 EPG 정보를 추출하여 UI를 구성하였다. 또한 워터마크 삽입 및 추출, 콘텐츠 재생 등의 기능을 다이렉트쇼 필터를 기반으로 설계하여 시스템을 모듈화 하였다. 따라서 개발자들이 보다 쉽고, 빠르게 시스템을 개발할 수 있도록 설계하였다.
최근 3D 콘텐츠의 관심 증가는 Display 장치, 모바일 기기 등의 하드웨어적인 발전을 가져왔고, 이에 따른 입체 콘텐츠의 필요성이 대두되고 있다. 또한 단순히 영상을 비 실시간으로 처리하여 입체로 변환하는 것 외에, 방송이나 모니터 자체에서의 입체변환에 대한 기술은 3D콘텐츠 산업에서 또 다른 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 깊이 필터와 움직임 예측을 이용한 깊이맵 생성 기법을 제안한다. 영상에서 Y 버퍼를 추출하고, 이에 깊이 필터를 적용시킨 후 블록단위 움직임 예측을 적용한다. 이렇게 구해진 움직임 벡터에 노이즈 제거 등을 통하여 물체의 영역을 추출한 후, 최종적으로 깊이맵을 생성한다.
사실적인 배우의 연기를 데이터로 추출하기 위해 모션캡쳐라는 장비를 이용하는데 추출된 데이터는 여전히 많은 후수정이 필요로 하고 있다. 모션의 보정이나 떨림, 그리고 디테일 수정 외에도 캐릭터들이 가방을 메거나, 물건을 들었다 놨다하는 경우에 모션 데이터들은 오브젝트들과의 실감나는 접촉을 만들기 위해 애니메이팅과 리깅의 작업이 필요하다. 또한 작업물이 게임엔진과 같은 타 소프트웨어로의 이동이 필요한 경우가 많아 작업공정이 복잡하게 되고 있다. 이는 상대적으로 모션캡쳐 데이터를 처리할 수 있는 업체들이 줄어들게 만드는 원인이 되고 있어 최근의 세계적인 영상콘텐츠 시장의 상황과는 대조적인 현상이라 할 수 있다. 이에 사실적인 디지털더블의 구현을 위한 모션캡쳐 데이터 처리 공정을 사례를 통해 효율적인 공정을 제시해보고 현 상황을 분석해 보려하였다.
2010년에는 국내에 Smart Phone이 확산되면서, Smart Phone은 단순한 음성통신정보 전달 이외에 기존의 인터넷 PC가 정보를 전달 할 수 있는 전자책, 영화, 음악, 콘텐츠 영역으로 확장되고 있다. 하지만 Smart Phone 사용자들은 멀티미디어 저작권 콘텐츠를 불법으로 이용하고 있다. 또한 이동통신 단말로서 Smart Phone관련 범죄 증거의 생성, 저장된 디지털 증거는 증거의 활용도가 높아 모바일 포렌식 연구가 필요하다. 본 논문에서 Smart Phone에서 저작권 위반 내용들을 전자책, 영화, 음악, 콘텐츠 영역으로 조사한다. 저작권 위반 Smart Phone 증거자료를 추출하고 분석하기 위한 SYN 방식과 JTAG 방식을 연구한다. Smart Phone SYN 방식과 JTAG 방식으로 Smart Phone의 저작권 위반 자료를 추출하여 복원하고, 자료를 분석하였다. 본 연구 결과는 저작권위반 단속 기술 향상과 포렌식 수사 기술 발전에 기여 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 비디오 간의 유사도 검출을 위하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에서 대표 프레임을 얻어낸다. 생성된 대표 프레임으로부터 blurring 된 프레임을 생성하고, DOG 값을 이용하여 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거 공격에 대해서도 유사도 수치 0.9 이상의 매우 강인한 특성을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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