This paper proposes an efficient method to recognize Hangeul in video open captions. The open captions in news video can play an important role in the video indexing. The strokes of Korean character have a very strong horizontal and vertical directionality and some strokes appear repeatedly in each character. Based on this characteristics, in this paper, we propose an efficient algorithm to extract the character regions in open caption and recognize the characters based on these characteristics of Korean character. The simulation results demonstrate the efficiency of our algorithm in terms of computation time and recognition accuracy.
In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.
본 연구는 종합편성채널인 TV조선, JTBC, 채널A 3사와 KBS 영상뉴스의 뉴스 신뢰도 및 미디어 매체 신뢰도에 관한 수용자 인식을 비교분석한 것이다. 사전분석 결과 종합편성채널 TV조선, JTBC, 채널A의 영상뉴스가 지상파 KBS 보다 선정적이라는 것을 확인할 수 있었다. 이후 진행된 신뢰도 비교와 관련된 실험 연구에서는 종합편성채널인 TV조선, JTBC, 채널A의 영상뉴스가 KBS보다 3개 실험물 중 2개의 실험물에서 뉴스 신뢰도 및 매체 신뢰도 면에서 상대적으로 낮게 인식되고 있음을 알 수 있었다. 이상의 연구결과를 통해 종합편성채널의 뉴스 신뢰도 및 매체 신뢰도가 지상파보다 낮을 수 있음을 추론할 수 있었으며, 이는 영상뉴스의 선정성에 따라 영향을 받을 수 있음을 확인했다. 이 같은 결과는 방송 산업시장에서 종합편성채널의 가세로 격화된 경쟁구조, 그리고 이로 인해 과열된 현행 보도 방식에 대해 보다 깊은 논의가 이뤄져야 될 필요성과 향후 종합편성채널 영상뉴스의 보도방향에 대한 시사점을 제시한 결과로 판단할 수 있다.
증강현실(Augmented Reality: AR)기술은 의료, 교육, 마케팅, 그리고 저널리즘 등 더욱더 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 2(영상 기술: AR 뉴스, 일반 뉴스) × 2(뉴스 종류: 재난, 스포츠) 피험자 간 실험을 통해 AR 뉴스의 세 가지 특성(시각적 이미지, 스토리텔링, 상호작용성)에 대한 평가가 수용자의 몰입도와 정보습득에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 연구 결과, AR 뉴스의 세 가지 특성에 대한 평가가 일반 뉴스에 대한 평가보다 높았다. 또한, 뉴스 종류와 상관없이 AR 뉴스의 스토리텔링과 상호작용성에 대한 평가가 수용자 몰입도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 시각적 이미지에 대한 평가는 수용자 몰입도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 뉴스 종류와 상관없이 AR 뉴스 시청 후 정보습득이 일반 뉴스보다 높았지만, AR 뉴스의 세 가지 특성에 대한 평가는 정보습득에 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 AR 뉴스의 향후 발전을 위한 실용적인 전략 수립에 활용될 수 있다는 점에서 시사점을 지닌다.
NOD(News On Demand) 시스템은 텍스트, 이미지, 그리고 비디오 등의 다양한 형태의 데이타를 포함하며, 데이타의 형태에 따라 크기가 다르다. 따라서, 본 논문에서는 데이타의 종류에 따라 데이타의 배치 방법을 다르게 하는 DPMDT(Data Placement Method based on Data Types)방법을 제안하고, 생성된 날짜를 기반으로 데이타를 배치하는 TBSM(Time Based Storage Management) 방법과 생성날짜와 접속 비율을 기반으로 데이타를 배치하는 RBSM(Rate Based Storage Management) 방법과의 성능을 비교, 분석하였다. 분석 결과, 비디오 뉴스의 재생 시간이 길고 디스크의 개수가 적은 경우(1개)에는 DPMDT 방법이 TBSM이나 RBSM 방법에 비해 다소 낮은 성능을 보였으나, 디스크의 개수가 2개 이상인 경우에는 DPMDT 방법이 TBSM이나 RBSM 방법에 비해 좋은 성능을 보였다.
뉴스의 중요성이 한층 강조되고 있는 정보화시대에 TV뉴스의 영상제작 분야는 다매체 다채널 디지털방식 등 첨단 기술로 끊임없이 진보되어 오고 있다. 하루가 다르게 발전하는 첨단 방송장비들과 새로운 표현기법들은 오랫동안 방송현업에 종사하고 있는 사람들도 당황스럽게 한다. 영상제작방식은 변화의 속도를 더 빠르게 실감하고 있으며 고품질의 영상정보를 수용하려는 시청자들은 이런 변화들을 오히려 반겼을 것이다. 그 동안 전통적 관념으로 영상표현방식이 존재하고 있었는데 TV뉴스 영상에서는 이미지너리 라인을 적용한 표현방식이 있었다. 수용자에게 이제 전통적인 영상표현은 TV뉴스 속에서 중요성을 상실하고 있다. 그러나 진보되어가는 시대적 흐름에 영상표현 방식도 변화를 가져왔고 영상 제작자들은 시청자들의 욕구를 충족시키기 위하여 보완점을 만들어 냈다. 본 논문에서는 기존의 영상제작 방식도 시대적 흐름에 따르지 않고 적응하지 못하고 있다는 의미에서 TV뉴스영상의 이미지너리 라인을 확대 해석해야 할 필요성을 제기하고자 한다. 지금의 영상은 오직 비디오만을 주장하지 않는다. 비디오와 오디오를 통틀어 정의되고 있다. 아울러 이미지너리 라인의 개념도 영상제작에 확대 해석하고 적용해서 수용자들의 이해를 돕고 바른 TV뉴스 영상을 수용자 뿐 아니라 제작자들에게도 인식시키고자 한다.
본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.
The Internet of Things (IoT) shopping environment can provide benefits and risks to consumers, including shopping convenience and invasion of consumer rights, respectively. We experimentally tested whether exposure to information regarding the benefits and risks of IoT shopping would elicit changes to consumer perceptions of the importance of shopping convenience and rights to information, as well as shopping intention among young online shopping consumers. The participants (N=218) were randomly assigned into one of two experimental conditions. The control group was exposed to a news article and a video emphasizing the shopping convenience of the Amazon Dash Button service, while the experimental group was exposed to the same news article and video provided to the control group, along with a news article about the judgment of the Munich court that the Dash Button violates German consumer law. We found an interaction effect of experimental condition and time on changes to the perceived importance of shopping convenience and shopping intention. The changes to the perceived relative importance of shopping convenience to consumer rights to information from pre- to post-manipulation differed significantly between the two experimental groups. The results of this study emphasize the importance of providing information on both the benefits and risks of IoT shopping. This was the first experimental study to examine the possibility of the invasion of consumer rights to information in the IoT shopping environment. This study urges researchers, marketers, and policy makers to focus more on consumer rights to information in the newly coming IoT shopping environment.
뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.
This article is to investigate the possibility that project-based classes introducing mobile phones can replace the monotony of traditional classes led by teachers as well as they can encourage students to take active part in the classes to some extent. The students in groups choose a genre for their own video projects (e.g., movie, drama, news, documentary, and commercial) and produce the video contents using a mobile phone for presentation made at the end of a semester. In the sense that the students are allowed to do video-based mobile phone projects, they can work independently outside of class, where time and space are more flexible and students are free from the anxiety of speaking or acting in front of an audience. A mobile phone project consists of around five stages done both in and outside of the classroom. All of these stages can be graded independently, including genre selection, drafting of scripts, peer review and revision, rehearsals, and presentation of the video. Feedback is given to students. After the presentation, students filled out a survey questionnaire sheet devised to analyze students' responses toward preferences and level of difficulty of the project activity. Finally, proposals are made for introduction of a better mobile phone-based project classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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