The increasing ubiquity of wireless networks and decreasing cost of hardware is fueling a proliferation of mobile devices. These devices are enabling a new revolution in mobile technology, not only running locally on them, but running on cloud as a service as well. From web browsing, email, or video conferencing, presentations to movie and music entertainment or games, multimedia applications, mobile cloud enables providing such diverse applications. Many technologies have been designed to address the limited hardware and performance in thin client PC. However, with the assorted network and graphic condition, those proposed technologies is obligated to alter aim to adapt mobile cloud. In this paper, we provide a survey of client technology on a Server that can be sufficed the requirements of Mobile Cloud. We also analyze each technology and classify with its individual difficulties and challenges.
효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.
정보기술과 디지털 기술의 발전에 힘입어 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 증가하였다. 디지털 콘텐츠 중 비디오 콘텐츠는 순차적인 특성을 가지며, 시간과 공간정보가 결합된 3차원 데이타로써 처리시간이 높은 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 대단히 어렵다. 이러한 문제의 해결을 위하여 비디오 데이타를 구조화하는 동영상 내용 편집 도구(Authoring Tool for Video Contents)를 제안했었다. 본 논문에서는 동영상 내용 편집 도구의 연구를 확장하여, 이러한 구조화된 데이타를 이용하여 원하는 부분을 쉽게 볼 수 있을 뿐만 아니라, 검색을 위한 주석의 내용까지 보여줌으로써 사용자에게 효율적으로 제공할 수 있는 브라우징을 제안한다. 메타데이타가 저장된 XML파일을 이용하여 플렉스 솔루션으로 구현하였다. 즉, 웹 어플리케이션에 플래시를 도입시킨 것으로 플래시 플레이어(Flash Player)가 동작한다면 운영체제, 브라우저, 디바이스에 대해 독립적으로 실행될 수 있으며, 인터넷 익스플로어, 파이어 폭스, PDA, 핸드폰, 위성 단말기 등 어디에서든지 인터넷으로 같은 어플리케이션을 공유할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
동영상 플레이어에서 제공되는 브라우징 기법은 동영상의 주요 장면을 이미지로 보여줌으로써, 사용자가 주요 장면에 쉽게 접근할 수 있도록 해준다. 강의 동영상은 일반 동영상과는 달리 매우 정적이므로, 기존 동영상 브라우징 기법은 강의 동영상에 적용하기에 알맞지 않다. 본 연구에서는 강의 동영상에 주로 슬라이드가 함께 나온다는 점에 착안하여, 영상에서 슬라이드 이미지를 추출하여 이를 대표 프레임으로 지정하는 방법에 대해 연구하고, 브라우징 인터페이스를 구현하였다. 슬라이드 이미지가 대표 프레임으로 사용되므로 학습자는 대표 프레임들만을 보고 동영상을 시청하지 않고도 원하는 정보를 신속하고 정확하게 찾을 수 있다.
최근에 윈도 NT를 탑재한 고성능 PC의 등장, ATM 카드, 실시간 MPEG 인코더/디코더 보드의 개발 등, 컴퓨터 업계의 눈부신 발전으로 영상 데이터를 네트워크에 분산 저장하고, 브라우저를 사용하여 필요한 자료를 검색, 활용, 편집할 수 있는 멀티미디어 방송 제작 환경 구축이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 실시간 영상 전송을 위해 ATM 망을 구성하고, 네트워크상에서 효율적인 검색을 위한 클라이언트/서버 모델을 제시하며, 자동 인덱싱 기능을 가진 동영상 검색 브라우저 시스템을 구현해 보고 앞으로의 연구방향을 검토하였다. 모든 사용자 인터페이스 편리한 윈도 GUI 환경을 사용하므로 사용자는 프로그램을 쉽게 사용할 수 있으며, 프로그램 전체는 C++를 사용하여 클래스 단위로 제작되어 향후 시스템 개발이 용이하게 설계되었다.
본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.
본 논문의 연구 목적은 효율적인 비디오 브라우징에 관한 연구이다. 비디오 스트림을 효율적으로 저장 및 재생하는 브라우징 시스템의 기본 구조로는 결정적 유한 오토마타를 사용하였다. 인덱싱 단계에서는 기존의 비디오 정보 또는 오디오 정보 한가지만을 사용하여 분야별로 특수하게 모델링하는 방법을 개선하여 비디오 스트림과 오디오 스트림 모두를 이용하는 새로운 인덱싱 방법을 제시하였다. 즉, 일차적으로 비디오 정보를 이용하여 동영상 데이터를 장면 단위로 분할한 후, 오디오 정보를 이용하여 에피소드 단위로 분할하여 인덱싱을 실행하였다. 이를 결정적 유한 오토마타 형태의 논리적인 구조로 에피소드들을 재구성하여 사용자의 요구에 따라 가변적인 재생 시간을 갖는 비디오 브라우징 시스템을 설계하였다.
태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 하여서 컨텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 컨텐츠의 브라우징을 위해서 태그 클라우드라는 시각적 인터페이스가 널리 쓰이고 있다. 태그 클라우드는 가장 빈도수가 높은 태그들을 알파벳 순으로 보여주고 폰트의 크기로 그 태그들의 빈도수를 반영한다. 하지만 기존의 태그 선택 방법은 몇 가지 단점들이 알려져 있다. 그래서 이 논문은 참신한 컨텐츠들을 찾을 수 있도록 Freshness라는 태그 클라우드를 위한 새로운 태그 선택 방법을 정의하였다. Freshness는 태그 동시 발생 확률 분포(tag co-occurrence probability distribution)가 동적으로 변화하는 것을 Kullback-Leibler divergence로 평균한 값이다. Allblog, Eolin, Technorati 등 세 개의 웹사이트로부터 실제 태그 데이터를 수집하여 우리의 태그 클라우드를 생성하는 시스템, 'Fresh Tag Cloud'를 구축하였다. 이 태그 클라우드를 Allblog에서 수집한 데이터에서 전통적인 태그 클라우드와 비교했을 때 중복평균이 87.5% 감소하여서 성능이 더 향상된 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 일련의 디지털 사진들을 특정한 인물에 기반하여 브라우징 하는 것을 돕기 위한 인물 기반 사진 색인 방법을 제안한다. 기존의 인물 기반 영상 색인의 경우, 얼굴 특징값만을 인물 특정값으로 이용하였다. 이에 반하여, 제안하는 방법의 주 된 목적은 얼굴의 주변 정보인 상황 및 옷 정보를 얼굴 정보와 함께 조합하여 색인 과정에 활용함으로써 인물 기반 사진 색인 의 성능을 높이는 것이다 얼굴 특정값과 옷 특징값을 효과적으로 조합하기 위해, 인물을 상황 별로 클러스터링하는 방법이 함께 제안된다 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검증하기 위해 1120 장의 사진 데이터베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에서, 기존의 방법에서처럼 얼굴 특정값만을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 70%의 평균 성능을 보였으며, 제안 된 방법을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 92%의 평균 성능을 보여 제안된 방법이 인물 별 사진 색인에 효과적임을 확인할 수 있었다.
주요 화면은 보다 적은 양의 데이터를 사용해서 비디오가 갖는 시각적 내용물의 변화량을 효과적으로 표현하기 위해 많이 사용된다. 이와 같은 비디오 표현 방식은 대역폭이나 저장 용량이 제한된 상황에 적합하다. 이 경우 대역폭이나 저장 용량에 따라 주요 화면의 개수를 조절하는 능력은 주요 화면 선택 기법의 중요한 필요 사항 중 하나다. 본 논문에서는 주요 화면의 개수가 제한 조건일 때 순차적인 주요 화면을 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 원하는 개수의 초기 주요 화면을 미리 선택하고 이들이 대표하는 서로 중복되지 않는 시구간을 정한 후 반복 과정을 통해 주요 화면의 위치와 시구간의 크기를 조절하면서 왜곡 값이 최소가 되도록 주요 화면과 시구간을 찾는다. 실험 결과 제안하는 방법이 선택하는 주요 화면들은 율-왜곡 관점에서 기존의 방법보다 우수하고 인간의 시각 인지와도 일치함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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