최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있다. 과학기술 연구 현장에서 수시로 발생되는 세미나, 워크숍 등 연구 성과물의 공유를 위해서는 동영상 콘텐츠의 구축과 식별체계 기반의 유통시스템 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 세미나, 워크숍 등 과학기술 동영상 콘텐츠의 효율적인 정보 공유 및 활용을 위한 KOI 식별체계 기반의 정보유통시스템 구축 방안을 제시하는데 있으며, 이를 위해 식별체계 개요 및 현황과 유통시스템의 기능적 요소인 동영상 콘텐츠 과제 및 슬라이드의 KOI 식별체계 적용 방법, 동영상 정보연계 시스템, 식별체계 통합관리 시스템, 동영상 메타데이터 구성 및 검색 방안 등을 기술하였다.
해시 함수는 입력 크기와 상관없는 고정된 작은 출력 크기로 인해서, 최근 들어 동영상 파일들의 해시 출력 값들을 빠르게 비교하는 동일성 검사에 널리 사용되고 있다. 그러나 해시 함수는 상이한 입력들이 동일한 출력 값을 도출하는 해시 충돌 가능성이 존재하여, 상이한 동영상 파일들을 동일한 파일로 오인할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 구별자 정보와 이중 해시를 이용하여 상이한 동영상 파일들은 항상 다르게 판단하는 동일성 검사 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 먼저 원본 동영상 파일에서 구별자 정보를 추출하고, 이 구별자 정보를 원본 동영상에 은닉하여 추가하는 확장 파일을 생성한다. 그리고 구별자 정보, 원본 파일의 해시 출력 값, 확장 파일의 해시 출력 값을 사용하여 파일의 동일성 검사를 수행한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해서 실제 프로그램으로 구현하였고, 해시 충돌 없이 동영상 파일의 동일성 검사를 잘 수행하고 또한 인위적 해시 충돌 공격에도 뛰어난 내성을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 방송콘텐츠 저작권 식별관리를 위한 방송콘텐츠의 Video Signature와 국가표준콘텐츠식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)의 연계 방안을 제시한다. Video Signature는 UCI와 같은 식별자의 인위적인 부여 과정이 없더라도 동영상 콘텐츠 자체에서 직접 특징정보를 추출할 수 있기 때문에, 이미 배포 유통된 콘텐츠에 대해서도 식별 확인이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 최근 국가표준콘텐츠식별체계로 통합, 단일화된 UCI 식별체계와 내용기반 식별정보인 Video Signature의 지속적인 연계를 위하여, 바이너리로 표현된 Video Signature를 포함하는 UCI 응용메타데이터를 정의한다. 그리고 UCI 표준식별체계 기반 Video Signature 전송 및 관리 메카니즘에 기반한 방송콘텐츠의 저작권 식별관리 및 부가서비스 시나리오를 제시한다.
본 연구는 방송영상기록물을 대상으로 방송영상기록물의 제작에 참여한 저작자를 식별하기 위한 기술항목을 제안하여 방송영상기록물에 대한 저자식별체계 구축의 기반을 마련하는데 주된 목적을 두고 있다. 연구 결과, 방송영상기록물의 저작자 식별을 위해, 이름, 성별, 생년월일, 저자식별체계, 국가, 소속기관, 분야 등 총 7개의 기술항목을 개인, 소속, 역할의 세 가지 범주로 구성하였으며, 이에 대해 2단계에 걸쳐 분류 및 범주화를 진행하였다. 이 구조를 바탕으로 총 10개의 기본 패싯과 14개의 하위 패싯을 구성하여 방송영상기록물 저작자의 식별을 위한 패싯 기반 구조를 구축하였으며, 방송영상기록물 저작자 식별을 위한 기술항목을 제안하였다.
본 논문에서는 PPL(Product Placement)을 변경할 수 있는 위치기반 실시간 비디오 클립을 스트리밍하는 스마트 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 LTE 위치인식 기반의 GPS 좌표 값과 비콘 기술을 활용하여 Active Push형태로 사용자에게 촬영지의 드라마 영상을 제공한다. 또한 비디오 클립 내의 PPL 객체에 대한 사진, 동영상, 음악, URI(Uniform Resource Identifier) 형태의 DB를 구성하였다. 제안한 플랫폼에서는 비디오 클립 스트리밍 서비스 상황에서 PPL 객체 DB에 대한 인터액티브 태그 동기화를 통해 PPL 객체의 색깔과 모양을 변경할 수 있도록 하였다. 제안하는 플랫폼에서는 서비스 제공자의 요구에 따라 PPL 변경이 가능한 위치 기반 실시간 비디오 스트리밍을 가능하게 한다.
본 논문은 IP Camera 사용자 인증 시 인증 방법을 향상하는 목적에 있다. 기존 인증은 지식기반 인증 방식을 이용하기 때문에 공격자의 공격에 ID, PW가 노출되면 IP Camera는 공격자에게서 무방비상태가 된다. 공격자는 IP Camera에 접속하여 실시간 영상과 음성을 획득, 유포하여 2차 범죄로 악용될 수 있고 비밀시설의 설치된 경우 비밀누설의 우려가 있다. 이러한 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 DUI(Device unique identifier)를 이용하여 Device를 식별, 등록하고 IP Camera에 Device를 종속시켜 허가되지 않는 Device의 접근을 막고 허가된 Device만 인증하는 DUI 인증을 제안한다.
본 논문에서는 방송프로그램 저작권 식별관리를 위한 방송프로그램의 Video Signature와 국가표준콘텐츠식별 체계인 UCI(Universal & Ubiquitous Content Identifier)와의 연계 방안을 제시한다. Video Signature는 UCI와 같은 식별자의 인위적인 부여 과정이 없더라도 비디오 콘텐츠 자체에서 직접 특징정보를 추출할 수 있기 때문에, 이미 배포 유통된 콘텐츠에 대해서도 식별 확인이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 UCI 표준식별체계와 방송프로그램의 Video Signature와의 지속적인 연계를 위하여, 바이너리로 표현된 Video Signature가 포함된 UCI 응용 메타데이터를 정의한다. 그리고 UCI 표준식별체계 기반의 Video Signature 전송 및 관리 메카니즘에 기반한 방송프로그램의 저작권 식별관리 시나리오를 제시한다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
Digital visual information(image and video) plays an important role in our society, and everyday, more and more visual information is available from many sources around the world. And there is an increasing number of cases where the these visual informations are created, stored, retrieved, and re-used by computational systems. But information modification, distortion and compilation occurred through trans-coding or legal/illegal information processing often make these operations difficult. Subordinately, advanced technology or commercialized software for retrieving and identifying the desired information among these massive and diverse ones is strongly required. In the paper, some recent activities and technical content of MPEG-7 Visual Group are described, especially with regarding to Visual Identifier.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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