• ETRI Journal
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• 제39권4호
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• pp.502-513
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• 2017

For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.86-91
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• 2024

In the field of artistic creation, the iterative development of AI-generated video software has pushed the boundaries of multimedia content creation and provided powerful creative tools for non-professionals. This paper extensively examines two leading AI-generated video software, PIKA Labs and RUNWAY, discussing their functions, performance differences, and application scopes in the video generation domain. Through detailed operational examples, a comparative analysis of their functionalities, as well as the advantages and limitations of each in generating video content, is presented. By comparison, it can be found that PIKA Labs and RUNWAY have excellent performance in stability and creativity. Therefore, the purpose of this study is to comprehensively elucidate the operating mechanisms of these two AI software, in order to intuitively demonstrate the advantages of each software. Simultaneously, this study provides valuable references for professionals and creators in the video production field, assisting them in selecting the most suitable tools for different scenarios, thereby advancing the application and development of AI-generated video software in multimedia content creation.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.513-518
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• 2010

정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따른 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 증가하였다. 디지털 콘텐츠 중 비디오 콘텐츠는 VOD, NOD, 디지털 도서관, IPTV, UCC 등 다양한 응용 분야에서 점점 확산되고 있다. 비디오 데이터는 순차적인 특성이 있으며, 시간과 공간정보가 결합한 3차원 데이터로서 계산 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 어렵다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 구조화하는 동영상 내용 편집 도구(ATVC: Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 동영상 내용 편집 도구는 비주얼 리듬을 이용하여 비디오 데이터에서 대표 프레임을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하는 도구(Tool)이다. 비주얼 리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이터에는 태그 및 키워드 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 효율적인 브라우징을 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-13
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• 2020

본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.

• International Journal of Contents
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• 제2권1호
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• pp.22-28
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• 2006

In this paper, we propose new semantic contents modeling using individual features, associative relations and visual features for efficiently supporting browsing and retrieval of video semantic contents. And we implement and design a browsing and retrieval system based on the semantic contents modeling. The browsing system supports annotation based information, keyframe based visual information, associative relations, and text based semantic information using a tree based browsing technique. The retrieval system supports text based retrieval, visual feature and associative relations according to the retrieval types of semantic contents.

• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.185-191
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• 2012

본 연구는 현재 디지털 콘텐츠 시장에서 주요 이슈로 거론되고 있는 디지털 동영상 콘텐츠 저작권 보호와 관련된 기술적 접근을 다루고 있다. 오늘날 디지털 동영상 콘텐츠 제작 및 유통이 급증하고 있는 가운데 지적재산권 보호와 관련된 여러 정책적 접근 및 기술적 접근이 이루어지고 있다. 기존의 DRM(Digital Rights Management) 관점의 기술적 접근은 여러 각도에서 이루어져 왔으나 편의성 및 품질 측면에서 한계점 또한 동시에 노출된 것이 사실이다. 본 연구는 기존의 암호화 인증 및 워터마크 기술을 통한 접근보다는 video copy detection 및 contents based copy detection 방식의 하나인 컬러코드(color code) 방식의 기술적 접근 관점에서 접근하고 있다. 특히 본 연구는 국내 영상 시장의 유통 생태계를 고려하여 고품질 방송 동영상 불법유통을 제어할 수 있는 방향에서 본 연구의 기술적 접근을 다루었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.179-184
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• 2022

정보통신 기술의 발전으로 디지털 콘텐츠의 생산과 유통이 급격히 증가하고 있으며 이와 함께 불법적인 복제 컨텐츠의 유통도 증가하여 여러 문제를 야기하고 있다. 컨텐츠의 불법적인 유통을 막기 위하여 DRM(Digital Rights Management) 기반의 접근 방법을 이용할 수 있지만, 이미 복제되어 유통되는 상황에서는 복제된 컨텐츠를 검색하여 검출하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 동영상 콘텐츠의 내용에 기반한 복제 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상에서 추출된 비주얼 리듬을 이용하여 동영상을 장면 단위로 분할하고, 분할된 각 장면의 재생 시간과 색상 특징값을 계층적으로 적용하여 대용량 데이터베이스에서 빠르고 효율적으로 복제 동영상 검출이 가능하다. 실험을 통하여 제안된 방법이 다양한 복제 변형에 대하여 안정적 검출이 가능함을 보였다.

• International Journal of Contents
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• 제4권2호
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• pp.24-28
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• 2008

In this paper, we propose a new approach for content-based video retrieval using non-parametric based motion classification in the shot-based video indexing structure. Our system proposed in this paper has supported the real-time video retrieval using spatio-temporal feature comparison by measuring the similarity between visual features and between motion features, respectively, after extracting representative frame and non-parametric motion information from shot-based video clips segmented by scene change detection method. The extraction of non-parametric based motion features, after the normalized motion vectors are created from an MPEG-compressed stream, is effectively fulfilled by discretizing each normalized motion vector into various angle bins, and by considering the mean, variance, and direction of motion vectors in these bins. To obtain visual feature in representative frame, we use the edge-based spatial descriptor. Experimental results show that our approach is superior to conventional methods with regard to the performance for video indexing and retrieval.

• International Journal of Contents
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• 제7권3호
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• pp.29-37
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• 2011

This research discusses the unique characteristics of Japanese video game from the cultural viewpoint of Japan's traditional play. It starts with the possibility that Japanese video game can share the characteristics of traditional Japanese play. Accordingly, this research first considers the connection between play and video game for a theoretical background, by comparing their theoretical definitions and characteristics. Particularly, it shows the research direction from the viewpoint of Ludology that approaches video game from the aspect of play. Second, the characteristics of traditional Japanese play are examined in connection with Japan's inherent animism culture. Based on such characteristics, the common characteristics and backgrounds of Japanese video game and traditional Japanese play are discussed from the 'spatial' aspect of game, from the 'identity' aspect of game characters, and from the 'motive' behind playing game.

• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.16-22
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• 2012

In this paper we propose a method for verifying video in a video telephony system implemented in DM6446 DaVinci Processor. Each frame is categorized either error free frame or error frame depending on the predefined criteria. Human face is chosen as a basic means for authenticating the video frame. Skin color based algorithm is implemented for detecting the face in the video frame. The video frame is classified as error free frame if there is single face object with clear view of facial features (eyes, nose, mouth etc.) and the background of the image frame is not different then the predefined background, otherwise it will be classified as error frame. We also implemented the image histogram based NCC (Normalized Cross Correlation) comparison for video verification to speed up the system. The experimental result shows that the system is able to classify frames with 90.83% of accuracy.