5G 네트워크 상용화를 앞두고 가상현실(VR) 등 실감형 미디어 산업에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 하지만 VR 관련 기존 연구는 주로 영상 기술의 활용에만 초점이 맞춰져 있고, 영상의 소비와 인기 요인에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 VR 영상의 조회수에 영향을 미치는 요인을 밝혀내어, VR 영상 서비스 운영 및 콘텐츠 제작 측면에서 실무적인 시사점을 제공하고자 한다. 700개 VR 영상 대상으로 조회수에 대한 영향요인을 분석한 결과, 사용자 평가 요인인 좋아요 수 및 어지러워요 수가 가장 큰 영향력을 미치는 것을 확인하였다. 또한 일반 정보 요인인 영상 길이 및 경과일, 내용적 특성 요인인 속편 여부, 각색(One Source Multi Use; OSMU) 여부, 카테고리 등이 순서대로 조회수에 영향을 미쳤다. 반면 VR 영상 등록자의 팔로워 수는 조회수에 영향을 주지 못하였다. 본 연구 결과를 통해 VR 영상의 인기 및 확산을 위해 사용자 평가를 중심으로 영상 추천 및 큐레이션을 제공할 필요성이 있음을 확인하였다.
With the growing popularity of digital video applications, those areas of the efficient transmit, storage management, and search technology for video data are emerging as an important core technology. To be an effective video indexing system, users need to be able to find the video segments that they want. Unfortunately, video data is difficult to manage because of its unstructured data type and large volume with linear forms. This paper proposes a shot verification using visual rhythm and video retrieval system. The shot verification is designed to detect a segment from video easily and quickly, known as shot boundaries, just by changing the visual rhythm without playing the image. Therefore, this can decrease the false detected shots and generate the unidentified shots and key frames. The retrieval system is constructed in terms of visual descriptor from the list of MPEG-7. The effectiveness of the proposed shot verification process and video retrieval system is demonstrated.
다수의 무선 기기를 통해 하나의 대상을 촬영하여, 이 영상을 통해 실제로 촬영하지 않은 위치에서 바라볼 때의 영상으로 합성하는 기술을 자유시점 비디오라고 한다. 이 기술을 무선기기를 이용한 실시간 스트리밍 서비스에 접목하면 사용자에게 새로운 서비스를 제공할 수 있으나, 모든 시점에서 촬영한 영상을 전부 전송하기에는 다수의 전송 기기가 공유하는 무선 자원의 제한과, 스트리밍 서비스가 가지는 시간적 제약으로 인한 어려움이 해결되어야 한다. 따라서, 최적의 품질을 위해서는 무선 채널의 상태와 사용자의 요청 비율을 고려하여, 서버로 전송하는 기기들을 효과적으로 선별해야 할 필요가 있다. 본 연구는 실시간 자유시점 비디오 스트리밍 서비스 환경을 가정하고, 전송 과정에서 발생할 수 있는 무선 채널 오류와 다양한 시점에 대한 사용자들의 인기도를 반영하여, 최적 품질을 보장하는 전송기기 집합을 선별하는 추단적 알고리즘을 제안한다. 성능분석을 통해 제안된 방식은 가장 인기도가 높은 시점의 품질이 우선적으로 보장되는 효과를 가짐을 보였다. 또한, 이 알고리즘의 성능을 촬영 기기의 위치만을 고려한 기존 연구의 방식과 비교한다.
As video games gain popularity and become a normal part of home entertainment, concern about youth access to inappropriate games continues to grow. Some people have claimed that violent video games influence children's aggressive behavior and that violent video games have some responsibility for violence in the school. In response to people's concerns, the video game industry created a video game rating system in 1995 to help parents decide which video games are appropriate for their children. This study investigated whether parents were aware of the video game rating system and how often they have used it when selecting video games for their children. This study attempted to find relationships among parents' attitudes toward video games, their guidance styles for their children's video game play, and their use of the video game rating system. This study found that most parents have used the video game ratings very frequently when they select video games for their children. But many parents still don't understand the video game rating system. This study showed that parents who had more negative attitudes or less positive attitudes toward video games were more likely to impose restrictions on their children's video game play and to use the video game rating system as a means to restrict their children's access to violent video games.
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%.
Anime is very popular in Japan, it has also gained a following in America and is beginning to hit the mainstream. Anime is gaining popularity in the United States as it is shown more on television, most noticeably on the Sci-Fi Channel with shows such as Saturday Anime and during Anime Week and on Cartoon Network with shows such as Sailor Moon and Dragon Ball Z being shown every weekday during the Toonami block. In this paper, I present the key factors behind the success of anime in USA. To find out the factors, I research literature and simple survey. The differences of anime from us animation make anime popular. Anime-related goods such as video games, trading cards, and characters' jewelry aid the anime growing popularity. A booming trend in admiration for Japan is one of the key factors behind anime's success. In spite of disputing about Japanese animation, anime is starting to have some influence on US animation and also young American. Anime's success factors in USA could suggest that Korean Manhwa and Korean animation have to prepare strategies for rising popularity in oversea.
In video content watching service, when a user requests video content, the content server has to transmit the entire video to the client for watching. This transmission delay increases as the size of video content increases. In order to solve the transmission delay problem, a prefetching technique can be used in which a video content to be watched by a user is predicted and transmitted to a client before the user requests it. In this paper, we propose a prefetching system considering multiple indices for video content. In the proposed method, video content to be prefetched is selected by comprehensively analyzing the order relation index indicating the order of viewing the videos of the users, the similarity index between the video contents, and the popularity index reflecting the viewing frequency of the video content. Experimental results show that the maximum accuracy is achieved when prefetching uses only the order relation index for movie contents.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.42-47
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2020
YouTube, the online video streaming platform, has become popular and influential around the globe. Due to the development of science and technology, people without expertise in filming can now easily produce their videos with unique content. Many people are more eager to become a popular YouTube creator because they can earn money by placing commercials or Products in Placement (PPL) in their video clips. However, it is yet unknown what genres of YouTube videos are popular. YouTube creators have their channels where they upload videos of a certain type of genre. This study investigates video genres of the top 250 YouTube channels in English-speaking countries (United States, Canada, United Kingdom, and Australia) using Social Blade, which is a research website. The ranking is set based on the number of times people watched a video ("Video Views"). We handsomely analyze popular genres of the channels and also the YouTube ecosystem, and it will be meaningful for today's new media era.
Increase of hypertext transfer protocol (HTTP)-based video popularity causes that broadband and Internet service providers' links transmit mainly multimedia content. Network planning, traffic engineering or congestion control requires understanding of the statistical properties of network traffic; therefore, it is desirable to investigate the characteristic of traffic traces generated, among others, by systems which employ adaptive bit-rate streaming. In our work, we investigate traffic originating from 120 client-server pairs, situated in an emulated laboratory environment, and multiplexed onto a single network link. We show that the structure of the traffic is distinct from the structure generated by first and second generation of HTTP video systems, and furthermore, not similar to the structure of general Internet traffic. The obtained traffic exhibits negative correlations, anti-persistence, and its distribution function is skewed to the right. Furthermore, we show that the traffic generated by clients employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations.
웹 상의 출판이 보편화 될수록 많은 데이터의 내용물들이 압축, 포맷, 편집 등 변형된 상태로 중복해서 존재하게 된다. 이러한 유사한 데이터들은 검색 시 속도나 검색률 등에 문제를 야기 시킬 수도 있으며, 반면에 특정 사이트에 문제가 발생할 경우 다른 사이트의 중복된 데이터를 제공해 줄 수도 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 대규모 데이터베이스 상에 존재하는 비디오들 중에서 유사한 데이터들에 대한 정보를 사전에 감지할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 본 연구에서는 비디오들을 직접 비교하는 대신 비디오를 대표하는 요약 비디오 영상을 만들고, 주성분 분석(PCA-principle component analysis) 기법을 적용하여 저차원 특징벡터 상에 군집화를 통해 유사 비디오들을 검출하였다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 효율성과 정확성이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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