Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.453-455
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2022
Metadata is data that explains attributes and features to the data as structured data. Among them, video metadata refers to data extracted from information constituting the video for accurate content-based search. Recently, as the number of users using video content increases, the number of OTT providers is also increasing, and the role of metadata is becoming more important for OTT providers to recommend a large amount of video content to individual users or to search appropriately. In this paper, a study was conducted on a method of automatically extracting metadata for mood attributes through sound effects of images. In order to classify the sound effect of the video and generate metadata about the attributes of the mood, I would like to propose a method of establishing a terminology dictionary for the mood and extracting information through supervised learning.
Terrestrial digital multimedia broadcasting(T-DMB) is one of mobile broadcasting services, and the commercial service was started in December 2005 in Korea. The performance targets of T-DMB are providing VCD(video CD) quality video and FM radio quality audio. In recent years, the researches for providing high quality video or audio service on T-DMB environments have been being carried out. To provide high-quality video or audio service, some additional data should be transmitted to the receiver as well as T-DMB video and audio data. Since the data rate for one T-DMB program is low, it is important to transmit the additional data at a low bit rate. In this paper, we propose a packetizing method for efficient transmission of the additional data to provide multichannel audio service on T-DMB environment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.198-205
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2020
The purpose of this study is to investigate the effect of real-time remote video instruction using zoom on learners' English reading achievement. The study also sought to identify the efficiency of zoom video lectures and consider supplementing them by surveying learners' opinions and satisfaction regarding zoom video lectures. To this end, control and experimental groups were set up, and two achievement tests and a questionnaire were conducted. The study's results demonstrated that zoom video lectures have a positive effect on learners' English reading achievement. The questionnaire found that learners are satisfied with zoom video lectures for the following reasons: 'increased interest in and motivation towards learning', 'self-directed learning', 'active interaction', 'ease of access', 'ease of information retrieval'. At the same time, the questionnaire also found that some learners are dissatisfied with zoom video lectures due to 'mechanical errors or defects', 'poor audio quality', and 'the need to add customized functions for efficient classes'. In practice, zoom video lectures must be supplemented with automatic attendance processing, convenient data upload and download, and more efficient video screen management. Given the recent increase in online classes, we, as instructors, must develop teaching activities and/or strategies for video lectures that can encourage active participation by learners.
With the advancement of the digital broadcasting and popularity of Internet, there is an increasing demand for digital data. Recently, several studies have been made on the digital watermarking for copyright protection of digital data. We propose a blind video watermarking using minimum modification of motion vectors. Conventional methods based on motion vectors do watermarking using modification of motion vectors. However, change of motion vectors results in the degradation of video quality. Thus, our proposed algorithm minimizes modification of the original motion vectors to avoid degradation of video quality using simple embedded conditions. Besides, our scheme guarantees the amount of embedded watermark data using the adaptive threshold considering the human visual characteristic. In addition, this is compatible with current video compression standards without changing the bitstream. Experimental result shows that the proposed scheme obtains better video quality than other previous algorithms by about $0.5{\sim}1.0\;dB$.
The advancement of information technology along with the proliferation of communication and multimedia has increased the demand of digital contents. Video data of digital contents such as VOD, NOD, Digital Library, IPTV, and UCC are getting more permeated in various application fields. Video data have sequential characteristic besides providing the spatial and temporal information in its 3D format, making searching or browsing ineffective due to long turnaround time. In this paper, we suggest ATVC(Authoring Tool for Video Contents) for solving this issue. ATVC is a video editing tool that detects key frames using visual rhythm and insert metadata such as keywords into key frames via XML tagging. Visual rhythm is applied to map 3D spatial and temporal information to 2D information. Its processing speed is fast because it can get pixel information without IDCT, and it can classify edit-effects such as cut, wipe, and dissolve. Since XML data save key frame information via XML tag and keyword information, it can furnish efficient browsing.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.2
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pp.53-64
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2020
As online learning forms centered on video lectures become more common and constantly increasing, the video-based learning environment applying various educational methods is also changing and developing to enhance learning effectiveness. Learner's log data has emerged for measuring the effectiveness of education in the online learning environment, and various analysis methods of log data are important for learner's customized learning prescriptions. To this end, the study analyzed learner behavior data and predictions of achievement by machine learning in video-based learning environments. As a result, interactive behaviors such as video navigation and comment writing, and learner-led learning behaviors predicted achievement in common in each model. Based on the results, the study provided implications for the design of the video learning environment.
Recently, the value of video as an important data of medical information technology is increasing due to the feature of rich clinical information. On the other hand, video is also required to be de-identified as a medical image, but the existing methods are mainly specialized in the stereotyped data and still images, which makes it difficult to apply the existing methods to the video data. In this paper, we propose an automated system to index candidate elements of personal identification information on a frame basis to solve this problem. The proposed system performs indexing process using text and person detection after preprocessing by scene segmentation and color knowledge based method. The generated index information is provided as metadata according to the purpose of use. In order to verify the effectiveness of the proposed system, the indexing speed was measured using prototype implementation and real surgical video. As a result, the work speed was more than twice as fast as the playing time of the input video, and it was confirmed that the decision making was possible through the case of the production of surgical education contents.
Scene boundary detection is important in the understanding of semantic structure from video data. However, it is more difficult than shot change detection because scene boundary detection needs to understand semantics in video data well. In this paper, we propose a new approach to scene segmentation using contextual information in video data. The contextual information is divided into two categories: local and global contextual information. The local contextual information refers to the foreground regions' information, background and shot activity. The global contextual information refers to the video shot's environment or its relationship with other video shots. Coherence, interaction and the tempo of video shots are computed as global contextual information. Using the proposed contextual information, we detect scene boundaries. Our proposed approach consists of three consecutive steps: linking, verification, and adjusting. We experimented the proposed approach using TV dramas and movies. The detection accuracy of correct scene boundaries is over than 80%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.3
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pp.115-124
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2004
The content-based retrieval using low-level features can hardly provide the retrieval result that corresponds with conceptual demand of user for intelligent retrieval. Video includes not only moving picture data, but also audio or closed-caption data. Knowledge-based video retrieval is able to provide the retrieval result that corresponds with conceptual demand of user because of performing automatic indexing with such a variety data. In this paper, we present the knowledge-based video retrieval system using Korean closed-caption. The closed-caption is indexed by Korean keyword extraction system including the morphological analysis process. As a result, we are able to retrieve the video by using keyword from the indexing database. In the experiment, we have applied the proposed method to news video with closed-caption generated by Korean stenographic system, and have empirically confirmed that the proposed method provides the retrieval result that corresponds with more meaningful conceptual demand of user.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.7C
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pp.696-705
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2005
The rapid progress of the software has enabled individuals to copy and remake digital contents, which was only done by professionals. However, this rapid growth of software has brought many other defects. As a solution to the problems, contents producer needs to have certification and inspection of its contents text and hold the proprietary rights. In this paper, the new video watermarking scheme is proposed which is appropriate for the requirements mentioned for digital video contents and it is applied to MPEG-2 video encoder and decoder. In order to insert watermark sequence for digital video data, watermarking used blocks reordering algorithm and SCL(secret code list). It is satisfied two properties of cryptography that confidentiality and integrity. We test the proposed algorithm to see its performance in terms of watermark capacity, compression robustness and visual quality impact. According to the experiment of proposed watermarking algorithm, we obtained satisfactory results that watermark can still be extracted after MPEG-2 re-encoding at lower bit rates. It is important property for data hiding and user authentication in video data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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