본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.212-218
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2022
In this paper, the necessity of AI video interview arises when conducting an interview for acquisition of excellent talent in a non-face-to-face situation due to similar situations such as Covid-19. As a matter to be supplemented in general AI interviews, it is difficult to evaluate the reliability and qualitative factors. In addition, the AI interview is conducted not in a two-way Q&A, rather in a one-sided Q&A process. This paper intends to fuse the advantages of existing AI interviews and video interviews. When conducting an interview using AI image analysis technology, it supplements subjective information that evaluates interview management and provides quantitative analysis data and HR expert data. In this paper, image-based multi-modal AI image analysis technology, bioanalysis-based HR analysis technology, and web RTC-based P2P image communication technology are applied. The goal of applying this technology is to propose a method in which biological analysis results (gaze, posture, voice, gesture, landmark) and HR information (opinions or features based on user propensity) can be processed on a single screen to select the right person for the hire.
비디오와 브라우징, 검색, 조작을 위해서 비디오 내용을 기술하는 색인이 요구된다. 지금까지 색인의 구성은 대부분 비디오 내용에 제한된 키워드를 수작업으로 할당하는 전문가에 의해 수행되었는데 이는 비용과 시간을 소비하는 사업이므로 비디오 내용을 자동으로 분류하는 것이 필요하다. 이 연구는 축구, 골프, 야구, 농구, 배구 등 5종의 스포츠 뉴스 비디오의 분석과 요약을 위해서 자동적이고 효율적인 방법을 제안한다. 우선, 스포츠 뉴스 비디오를 앵커 장면과 스포츠 기사 장면으로 분류한다. 장면 분류는 앵커 장면의 영상 전처리와 색상 특정을 기반으로 한다. 그리고 필드의 우세색상과 모션 방향을 특징으로 이용하여 스포츠 장면을 5개의 장르로 분류한다. 241개의 스포츠 뉴스 장면에 대한 실험에서 75%의 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 기법은 향후 개별 스포츠 뉴스와 스포츠 하이라이트를 위한 뉴스 비디오를 검색하는데 이용될 수 있을 것이다.
최근, 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증함에 따라서 무선 자원의 효율성을 높일 수 있는 스트리밍 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 수신단 캐싱 기능을 활용하여 비디오 스트리밍의 전송 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 적응형 비디오 스트리밍 기법을 제안한다. 두 클라이언트가 동시에 동일한 비디오를 요청하는 경우에만 브로드캐스팅 기법으로 비디오 데이터를 전송할 수 있는 기존 방식과 달리, 제안 방식은 두 클라이언트들이 서로 다른 비디오를 요청하는 경우에도 각 클라이언트의 캐싱 정보가 특정 조건을 만족하면 브로드캐스트 기법으로 비디오를 전송할 수 있다. 본 논문에서는, 수학적 분석을 통하여 제안 방식의 평균 전송 시간을 분석하고 그 근사치를 제시한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 수학적 분석의 정확성을 검증한다. 수학적 분석과 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안 방식은 기존 방식 대비 평균 전송 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다.
Purpose: This study aimed to establish effective training strategies and methods by comparing the effects of 360° virtual reality video and first-person video in non-face-to-face practical lectures. Methods: This crossover study, implemented May 18-31, 2020, included 27 participants. We compared 360° virtual reality video and first-person video. SPSS version 25.0 was used for statistical analysis. Results: The 360° virtual reality video had a higher score of experience recognition (p=.039), vividness (p=.045), presence (p=.000), fantasy factor (p=.000) than the first-person video, but no significant difference was indicated for satisfaction (p=.348) or interest (p=.441). Conclusion: 360° virtual reality video and first-person video can be used as training alternatives to achieve the standard educational objectives in non-face-to-face practical lectures.
In this paper, a model for two-layered video traffic is proposed. The performance analysis of the proposed model and the effects of two-layer coding scehemes in ATM networks are also studied. ATM-based networks give the possibility to support image codingat variable bit rate(VBR). Two layer coding is one of the very promising methods among many proposed methods to compensate the cell loss, the major drawback in ATM networks. From the experimental data of the 2-layer coded video traffics, it is observed that traffic patterns of base layer and enhanced layer are highly correlate to each other, when constant image quality is kept. With this observation, coded two layered video traffic can be modeled as 2-dimensional Markov chain. The model well fit the real experimental data. The model was used for the analysis of the performance of statistical multiplexer with priorites in ATM networks.
본 연구에서는 ITU-T와 MPEG에서 공동개발중인 JVT압축/복원방식에 대한 복잡도 분석이 수행된다. 압축률을 향상시키는 측면U떠 부호화 할 때 3가지의 configuration을 설정하여 각각의 configuration이 부호기와 복호기 구현시 필요한 메모리 및 계산시간에 대한 분석을 수행한다. 복잡도분석을 위하여 ATOMIUM 분석기를 이용한 메모리 대역폭 및 처리시간의 2가지 요인에 대한 결과를 소개한다. 또한 부호기 및 복호기의 각 비디오 툴들에 대한 상대적인 계산량을 정량적으로 도시한다.
Advertising is a communication that aims to persuade you through communication. Local governments are enforcing a lot of budget for outdoor advertisements and exposing advertisements to various media. However, in the case of outdoor advertisements, advertisements are executed without considering the specificity of the exposure environment, so it is inferior to the budget input. Therefore, this study aims to help local advertisement agents, producers, and related parties by classifying components by combining video analysis methodology and video ad analysis methodology for effective message delivery and immersion in local outdoor advertising. As a discussion to provide an efficient production methodology for outdoor advertising video production in the future, it is an extension of exploratory research through content analysis.
This paper proposes a big data sentiment analysis method and deep learning implementation method to provide a webtoon comment analysis web page for convenient comment confirmation and feedback of webtoon writers for the development of the cartoon industry in the video animation field. In order to solve the difficulty of automatic analysis due to the nature of Internet comments and provide various sentiment analysis information, LSTM(Long Short-Term Memory) algorithm, ranking algorithm, and word2vec algorithm are applied in parallel, and actual popular works are used to verify the validity. If the analysis method of this paper is used, it is easy to expand to other domestic and overseas platforms, and it is expected that it can be used in various video animation content fields, not limited to the webtoon field
Purpose: To analyze Korean nurse-related channels and video titles on YouTube, the world's largest online video sharing and social media platform, to clarify public opinion and image of nurses. We seek utilization strategies and measures through current status analysis. Methods: Data is collected by crawling video information related to Korean nurses, and correlation is analyzed with frequent word analysis and keyword network analysis. Results: Through the YouTube algorithm, 2,273 videos of 'Nurse' were analyzed in order of recent views, relevance, and rating, and 2,912 videos searched for with the keyword 'Nurse + Hospital, COVID-19, Awareness, University, National Examination' were analyzed. Numerous videos were uploaded, and nursing work that was uploaded in the form of a vlog recorded a high number of views. Conclusion: We could see if the YouTube video shows images of nurses. It has been confirmed that various information is being exchanged rather than information just for promotional purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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