최근, PCS, PDA와 같은 이동기기 보급의 확산, GPS(Global Positioning System)의 활용, 유무선 네트워크의 급속한 발전 등으로 일반 사용자들조차 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 멀티미디어 데이타에 대한 활용이 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 데이타 중에서도 비디오 데이타는 텍스트나 이미지 데이타와는 달리 이동 객체에 대한 움직임 정보를 포함하고 있고 시간의 변화에 따라 공간의 변화를 가지는 시공간적 특성을 가진다. 객체의 공간적 위치가 시간의 흐름에 따라 계속 변하는 이동객체(Moving Object)들의 연속적인 움직임들의 모임을 궤적이라 하며, 데이타베이스에서 사용자로부터 주어진 질의 궤적과 유사한 궤적을 포함하는 데이타를 찾는 것을 유사 부분궤적 검색(Similar Sub-trajectory Retrieval)이라 한다. 그리고 이러한 유사 부분궤적 검색을 하기 위해선 사용자 질의 궤적과 주어진 유사정도(Tolerance) 내에서 유사한 데이타 궤적을 검색 할 수 있는 근사 매칭(Approximate Matching)이 가능해야 한다. 또한, 방대한 멀티미디어 데이타베이스에서 사용자가 원하는 데이타 만을 보다 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 기존 연구와는 다른 효과적인 검색방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 효과적인 검색을 위해 궤적을 그리드로 분할하여 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 그리드 기반 검색 기법을 제안한다.
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.
최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
This paper describes a character retrieval system for TV programs and a set of novel algorithms for detecting and recognizing faces for the system. Our character retrieval system consists of two main components: Face Register and Face Recognizer. The Face Register detects faces in video frames and then guides users to register the detected faces of interest into the database. The Face Recognizer displays the appearance interval of each character on the timeline interface and the list of scenes with the names of characters that appear on each scene. These two components also provide a function to modify incorrect results. which is helpful to provide accurate character retrieval services. In the proposed face detection and recognition algorithms. we reduce the computation time without sacrificing the recognition accuracy by using the DCT/LDA method for face feature extraction. We also develop the character retrieval system in the form of plug-in. By plugging in our system to a cataloguing system. the metadata about the characters in a video can be automatically generated. Through this system, we can easily realize sophisticated on-demand video services which provide the search of scenes of a specific TV star.
컴퓨터와 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 인해 인터넷상에서의 실시간 멀티미디어 서비스가 가능해짐에 따라 주문형 비디오(Video on Demand ; VOD)서비스나 GVA기술을 이용한 원격 교육이 시도되고 있다. 그러나 현재 VOD나 GVA서비스는 양질의 비디오화면을 실시간으로 서비스하는 서버의 연구나 효율적인 교육내용에만 집중되어 있을 뿐 사용자를 위한 서비스 형태에 대한 개발은 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 VOD나 GVA 서비스를 이용하여 원격교육을 받고자 하는 사용자 측면의 정보 서비스를 위한 서비스 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 설계한 주문형 멀티미디어 서비스 시스템은 E-mail올 이용한 오프라인 검색 서비스, PUSH 기술을 이용한 주기적인 최신정보 서비스, SDI서비스를 이용한 고객 맞춤 예약정보서비스와 피드백 서비스를 제공함으로서 사용자가 원하는 교육 자료를 선별하고 검색하는데 있어 걸리는 노력과 시간을 최대한 단축시키고, 서버에 접속하는 횟수를 최대한 줄여서 보다 고차원적인 정보 서비스를 받을 수 있도록 하였다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
동영상 데이터와 같은 영상자료는 많은 활용분야를 가지고 있지만, 비정형성과 구조의 복잡성으로 인하여 손쉽게 검색을 하거나 재사용하는 데 있어서 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 구조적이고 체계화된 형태로 기술한 언어인 SMIL과 SAMI를 사용하여 동영상과 동기화 되어있는 폐쇄자막을 기반으로 동영상을 검색하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 검색어를 입력받아 자막파일에서 검색어를 가지고 있는 문자열에서 시간 요소를 추출하여 해당하는 동영상 화면을 보여주는 구조를 가지고 있다.
This paper presents a brief overview of scalable video coding (SVC) with a focus on spatial scalability and its application to Advanced Terrestrial-DMB (AT-DMB). By adopting SVC with two spatial-layers and hierarchical modulation, AT-DMB provides standard definition (SD)-level video while maintaining compatability with the existing CIF-level video. In this paper, we suggest a layer-configuration and coding parameters of SVC which are well suit for an AT-DMB system. In order to reduce extremely large encoding time resulted by an exhaustive search of a macroblock coding mode in spatial scalability, we propose a fast mode decision method which excludes redundant modes in each layer. It utilizes the mode distribution of each layer and their correlations. Experimental results show that a simplified encoding model with the method reduces the computational complexity significantly with negligible coding loss.
The motion estimation which requires huge computation consumes large power in a video encoder. Although a number of fast-search algorithms are proposed to reduce the power consumption, the smaller the computation, the worse the performance they have. In this paper, we propose an architecture that a low energy management scheme can be applied with several fast-search algorithm. In addition. we show that ECVH, a software scheduling scheme which dynamically changes the search algorithm, the operating frequency, and the supply voltage using the remaining slack time within given power-budget, can be applied to the architecture, and show that the power consumption can be reduced.
ATSC (Advanced Television System Committee)에서는 18가지의 DTV (Digital Television)를 위한 동영상 포맷들을 제정하였다. ATSC 포맷들은 스캔 포맷, 크기 포맷, 프레임율 포맷 등의 적당한 조합들이다. 효과적인 MPEG-2 트랜스코딩을 위해서는 이런 포맷들 간의 변환도 지원할 수 있어야 한다. 여러 포맷 변환들 중에서 특히 스캔 포맷 변환은 프레임율과 크기 변화가 함께 일어나기 때문에 상대적으로 구현하기가 힘들다. 스캔포맷 변환으로 픽쳐 타입도 함께 변하기 때문에 트랜스코더의 움직임 추정부 (motion estimation; ME)에 상당한 연산량 부담을 주게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 스캔포맷 변환을 지원하는 MPEG-2 동영상 트랜스코딩을 위한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 먼저, 트랜스코더의 수신단은 입력 비트열로부터 재 부호화(re-encoding)에 적합한 후보 움직임 벡터들을 추출한다. 그런 다음. 가중치 중간값 선택기(weighted median selector)를 이용하여, 여러 후보 움직임 벡터들 중에서 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 모의 실험 결과는 제안한 움직임 추정 알고리즘이 전역 탐색 기법(Full Search Algorithm: FSA)에 비해 현저하게 적은 연산량을 가지면서, FSA와 거의 동일한 PSNR 성능을 가짐을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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