영상회의 시스템을 인터넷상에서 다양하게 사용하려는 시도가 이루어지고 있다. 이런 부분의 연구는 오디오, 비디오 압축기법, 멀티미디어 데이터의 동기화, 다자간의 영상회의를 지원하기위한 IP multicast의 Mbone의 연구가 활발하게 이루어지고 있고, 통신의 회선속도가 고속화됨에 따라 인터넷에서 영상을 통한 다양한 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 개방형 분산 인터넷 통신망 환경에서의 영상회의는 영상회의 데이터인 영상 및 음성보안에 대한 문제가 심각하게 대두된다. 본 논문에서는 영상회의에서 멀티미디어 데이터의 특성에 따른 보안 방법을 제시하고자 한다.
영상회의 시스템을 인터넷상에서 다양하게 사용하려는 시도가 이루어지고 있다. 이런 부분의 연구는 오디오, 비디오 압축 기법, 멀티미디어 데이터의 동기화, 다자간의 영상회의를 지원하기 위한 IP multicast의 Mbone의 연구가 활발하게 이루어지고 있고, 통신의 회선속도가 고속화됨에 따라 인터넷에서 영상을 통한 다양한 멀티미디어 서비스가 이루머지고 있다. 개방형 분산 인터넷 통신망 환경에서의 영상회의는 영상회의 데이터인 영상 및 음성 보안에 대한 문제가 심각하게 대두된다. 본 논문에서는 영상회의에서 멀티미디어 데이터의 특성에 따른 보안 방법을 제시하고자 한다.
Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.
본 논문에서는 영상회의를 위한 멀티미디어 하드웨어 구조를 입 출력 중심으로 제안 하고, 구조를 대기모델로 표현하여 시스템의 동작을 분석하였으며, 설계와구현 을 통해 분석결과를 고찰하였다. 영상회의시에 발생되는 멀티미디어 데이타의 병목 현상 과 비디오 데이타의 크기, 프레임 수, 화자의 수 및 압축율의 변화를 모의실험하여 가능한 영상회의 수준과 문제점을 분석하였다. 또 분석된 내용의 요구를 .근사적으로 반영하는 시스팀을 구현하고 시험하여 멀티미디어 시스팀 입축력 설계시에 고려해야 할 사항들을 기술하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.81-93
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2023
The popularity of short-form video platforms like TikTok has increased recently. Short-form videos are significantly shorter than traditional videos, and viewers regularly switch between different types of content to watch. Therefore, a successful prefetching strategy is essential for this novel type of video. This study provides a resource-effective prefetching technique for streaming short-form videos. The suggested solution dynamically adjusts the quantity of prefetched video data based on user viewing habits and network traffic conditions. The results of the experiments demonstrate that, in comparison to baseline approaches, our method may reduce data waste by 21% to 83%, start-up latency by 50% to 99%, and the total time of Re-buffering by 90% to 99%.
Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.
Nowadays, smart phone is being popularly used for communication, entertainment, and information retrieval. While demands on video traffic over mobile networks increases sharply, the wireless link capacity is often limited to fully support the traffic demand. Therefore, the size of video data needs to be reduced to provide high quality video with limited capacity. To handle this issue, we propose a video editing system using the ffmpeg library. The proposed system can provide a high quality video with a relatively small data size, thereby facilitating the mobile streaming services and live-video games.
비디오 부호화 기술 중 하나인 스케일러블 비디오 코딩은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 조합함으로써 다양한 프레임율과 해상도 및 화질을 가지는 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 상기의 스케일러블 비디오 코딩-부호화된 비디오 스트림은 하나의 기본계층과 다수의 향상계층을 이루고 있고 무선 기지국은 변화하는 무선 네트워크 환경에서 수신 단말들의 수신 전력에 따라서 적합한 계층을 선택하여 전송하기 때문에 스케일러블 비디오 코딩을 지원하는 수신 단말들은 자신의 수신 전력 상태에 따라 적합한 해상도 및 화질을 가지는 영상을 수신하여 볼 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 케일러블 비디오 코딩 계층 수에 따른 수신전력, 패킷 손실률, 최대 신호 대 잡음비, 비디오 화질 레벨, 수신 비디오 데이터의 양들에 대한 성능 분석을 수행한 후에 요구되는 최대 신호 대 잡음비를 만족하면서도 수신 비디오 데이터양을 최소화하는 비디오 계층 수를 선택하는 효율적인 방법을 제안한다.
산업정보사회가 발달함에 따라 다양한 형태의 비디오 데이터들이 여러 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 이에 따라 이들의 가공을 통해 비디오에 나타난 의미 정보를 추출하려는 다양한 접근들이 시도되고 있으며, 근래 들어 데이터 마이닝 기법을 응용한 특성정보 프로파일 생성 방법에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 시공간적으로 방대한 비디오 데이터의 특징으로 인해 해당 분야에 대한 연구가 소극적으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 유사한 의미를 나타내는 비디오 데이터 집합에서 의미있는 지식을 추출하는 특성정보 프로파일 생성 기법을 제안한다. 더불어, 특성정보 프로파일 생성과정의 효율적인 수행을 위해서 다양한 추가 고려 사항을 제시한다. 전체 특성 정보들 중에서 주요 정보에만 집중함으로써 데이터 양을 감소시키는 방법, 잡음 요소를 제거하고 관심영역을 설정하여 데이터 양을 감소시키는 방법 및 동적인 영역에 가중치를 부여하여 추출된 정보의 정확도를 향상시키는 방법 등이 포함된다. 끝으로, 실험용 비디오 데이터에 대하여 논문에서 제안된 다양한 압축 방법을 적용하여 클러스터링을 수행하고 이를 통해 구해진 특성 정보 프로파일과 원본 비디오 데이터의 특성정보와 비교하여 본 논문에서 제시한 다양한 압축 알고리즘을 검증한다.
기존의 화상회의 시스템은 화상회의 참석자 수가 n으로 증가함에 따라 대역폭과 메모리가 n^2 요구된다. 그리고 또한, 음성데이터의 전송도 참석자 수가 증가하면 그에 따른 트래픽 증가와 참석자의 발언권에 대한 문제를 갖는다. 본 논문에서는 화상 데이터를 위한 서버 측 버퍼링 기법과 발언권자의 증가에 따른 트래픽 증가 등의 문제를 해결하기위한 침묵탐지기법을 이용한 원격화상회의 알고리즘을 제안한다. 화상 버퍼링 알고리즘은 서버에서 다른 클라이언트로 브로드 캐스팅하는 기법이 아니라, 클라이언트로부터 압축된 비디오데이터를 할당된 버퍼에 전송 받는 서버측 버퍼링 기법과 클라이언트에서 다른 참석자들의 비디오데이터를 자신의 대역폭과 네트워크전송속도에 맞게 얻어가는 클라이언트 인덱스처리방법을 이용한 알고리즘이다. 침묵탐지기법을 이용한 음성전송 알고리즘은 다수의 참석자 중에서 말하지 않는 것으로 탐지된 음성데이터는 서버로 전송하지 않도록 하는 방법이며 채널관리 알고리즘은 우선권이 있는 참석자에게 발언권을 할당하는 방법이다. 제안한 알고리즘을 이용한 원격 화상회의 시스템은 참석자의 수와 관계없이 제한된 메모리와 대역폭 그리고 네트워크전송속도에서 20프레임 이상, 평균 30ms의 안정적인 화상데이터와 음성데이터전송이 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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