• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.95-96
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• 2021

최근 미디어의 발전으로 빠른 속도로 많은 양의 사람들의 얼굴이 포함된 사진, 동영상들이 인터넷에 업로드 되고 있다. 이러한 현상에 맞춰 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술의 놀라운 발전이 있었으나, 대규모 데이터셋에서 임의의 인물을 검색하는 경우에서는 연산량과 저장공간의 부담이 존재한다. 특히, 인터넷에 존재하는 수많은 불법 촬영물에서 피해자를 정확하고 신속하게 검색하기 위해서는 효율적인 얼굴 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 본 논문은 얼굴 특징 추출과 클러스터링을 활용하여 방대한 양의 불법 촬영물 셋에서 피해자 동영상을 효율적으로 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 불법 촬영물 동영상 검색 실험 환경을 만들기 위해 YouTube Faces [1] 데이터셋으로 유사 동영상 셋을 만들고 이 환경에서 실험을 진행한다. 얼굴 특징 추출 모델은 ResNet100 네트워크를 CosFace 손실함수와 Glint360K 데이터셋으로 학습시킨 모델 [2]을 사용한다. 추출된 얼굴 특징들을 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 알고리즘으로 클러스터링 한 후, 클러스터 대푯값을 통해 얼굴 검색 실험을 했을 때의 실험 결과를 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.361-367
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• 2021

유튜브와 같은 동영상 스트리밍 서비스에서의 정보 검색은 전통적인 정보 검색 서비스를 대체하고 있다. 이러한 동영상 안에서 원하는 세부적인 정보를 찾기 위해서는 사용자가 여러 부분을 반복해서 탐색하며 시간과 네트워크 대역폭을 낭비해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클러스터링과 LSTM을 이용하여 이러한 사용자의 동영상 내 정보 검색을 보조하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 정보 검색을 위한 탐색 지점 순서와 DBSCAN이 범주화한 최종 목적 지점 범주를 이용하여 LSTM 모델을 학습하고, 이 모델을 이용하여 사용자가 검색을 시작할 때 선택한 탐색 지점 순서에 기반을 둔 사용자의 예상 목적 지점 범주를 제시한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 사용자가 원하는 목적 지점을 평균적으로 98%의 정확도와 7초의 시간 오차로 찾아내는 것을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.148-158
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• 2013

싸이의 영상뮤직비디오 '강남스타일'은 지난 2012년 7월 15일 세계 최대 동영상 사이트인 유튜브(YouTube)에 공개 된지 161일 만에 조회수 10억 건을 돌파하며, 전 세계 '강남스타일' 열풍을 일으켰다. 싸이의 '강남스타일'이 이토록 짧은 시간에 세계적인 파급을 일으킨 이유는 무엇일까? 학계에서는 이러한 유례없는 세계적 문화 현상에 대해 다양한 분석과 함께 일부 언론에서는 '키치'와 '밈' 이론을 언급하였지만, 그 구체적 검증에 대한 사례가 전무한 상태이다. 본 연구에서는 '강남스타일'에 대한 범지구적 대중의 수용에서는 '키치'를 중심으로 알아보았으며, '강남스타일'의 세계적 '확산' 과정에서는 문화복제이론인 '밈'을 통해 분석하였다. 이는 '강남스타일' 현상에 대해 문화의 모방과 전파의 관점에서 종합적이고, 심도 있는 분석을 하고자 두 이론을 차용하였으며, 이를 통해 사회문화 현상에 대한 해석적 방법을 제시할 수 있는 연구라 사료된다. 이를 위해, 문헌과 사례조사를 통해 키치와 밈을 고찰하고, 이를 바탕으로 분석 조건을 도출한 후 '강남스타일'에 드러난 세계 보편의 대중적 정서와 문화의 확산에 대한 요인에 대해 분석하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1483-1486
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• 2013

최근 무선통신의 급격한 발전과 스마트 기기의 확산으로 인해 Tving, pooq 등 다양한 모바일 방송 서비스가 급속도로 증가하고 있다. 또한 다양한 영상처리 기법 등이 등장함에 따라 4K, 8K급의 UHD 동영상들이 속속들이 등장하고 있다. 이로 인해 트랜스코딩을 통해 가공되는 동영상의 포맷 및 해상도 또한 매우 다양해질 것으로 전망된다. 현재까지의 트랜스코딩 연구사례는 사용자의 이동환경을 고려한 안정적 QoS 보장 또는 서버의 부하를 줄이기 위한 분산처리 기법 등의 연구 위주로 진행되어 온 것이 현실이다. 하지만 상기 조건(adaptive streaming 및 서버부하 처리)들을 충족시키긴 위해선 보다 효율적인 트랜스코딩 시스템의 제공이 선행 되어야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 관점에서 보다 빨리 스트리밍 서비스를 제공 받기 위하여 우선순위 큐 알고리즘을 적용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 검증을 위하여 4가지 콘테이너(.MOV, .FLV, .MKV, .AVI)를 실험대상으로 하였고, 비교 대상 트랜스코딩 시스템은 상용 스트리밍 서비스인 YouTube를 활용하였다. 성능 측정결과, 총 트랜스코딩 완료시간은 YouTube에 비해 41.61%로 시간이 단축되었다. 또한 모바일 TV시청자가 55%를 차지한다는 점을 고려하여 컨트롤 서버에서는 최단시간 서비스 제공을 위하여 저해상도부터 추출하여 스트리밍 서버를 통해 송출하도록 구현하였다. 본 연구결과는 트랜스코딩 성능개선 뿐만 아니라 모바일 대상자를 위한 맞춤형 서비스를 보다 빨리 제공할 수 있을 것이며, 그 수요는 점차 증대될 것으로 예상된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.457-462
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• 2021

최근 동영상을 통해 이용자가 자유롭게 참여하고 정보를 공유할 수 있어 쌍방향 소통이 가능한 유튜브가 대표적인 미디어 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 유튜브를 활용한 마케팅이 기업 차원에서도 긍정적인 효과를 나타내고 있어 그 영향력에 대한 관심도 증가하였다. 이에 본 연구는 유튜브 뷰티콘텐츠 이용자의 준사회적 상호작용이 행동의도에 미치는 영향을 연구하고 그 결과를 효율적 마케팅 전략 수립의 기초자료로 제공하고자 한다. 본 연구 결과에 따르면 준사회적 상호작용은 행동의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 이용자의 특성에 따른 실효성 있는 준사회적 상호작용 확대 방안을 연구하여야 할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.189-192
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• 2021

전 세계 최대 규모의 동영상 공유 플랫폼인 유튜브는 수많은 영상을 제공하며 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있다는 점에서 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그렇지만 영상마다 공감 비율(싫어요/좋아요)은 동일 채널의 영상일지라도 주제나 업로드 시기 등에 따라 많은 편차를 보여, 기존 연구들은 공감 비율과 영상 조회 수와 같은 수치를 통해 그 원인을 유추하거나 해석하려 한다. 이러한 방식은 공감 현황을 파악하는 데는 도움을 주지만, 특정 영상의 선호도 원인을 파악하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 영상별로 수집한 댓글들로부터 추출한 토픽어(명사 상당 어구)와 사전에 분류한 비공감 유형 간 매칭을 통해 그 원인을 파악하고자 한다. 공감 비율에서 있어서 아웃라이어가 많이 발생하는 반려동물과 요리 분야의 상위 10개 채널에서 제작한 영상 중 비공감 지수(비공감 수/공감 수)가 가장 높은 상위 10개 영상(반려동물 임계값: 4.000, 요리 임계값: 0.723)에 대해 유튜브 API를 통해 수집한 11,110개 댓글들을 수집하고 토픽어를 추출하여 사전에 정의한 비공감 유형과 매칭시켰다. 이를 통해 댓글 분석만으로도 비공감 비율이 높을 것인지, 어떠한 비공감 유형일지 예측 가능함을 확인하였다. 향후 유튜브 채널 운영자를 위한 비공감 영상 예측 및 제작 기준을 구축하는 후속 연구를 통해 사용자에게 긍정적인 영상을 제공할 수 있는 유튜브 환경을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.459-468
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• 2022

한국 언론과 소셜미디어에서 한미관계와 관련해 어떤 의제가 확산하는지 알아보기 위해 한미정상회담 관련 뉴스와 정보에 대해 의미연결망 분석과 네트워크 분석을 했다. 분석 결과, 보수 성향의 조선일보는 문대통령의 방미 성과를 과소평가했다. 조선일보의 주요 정보원은 야당이었다. 반면, 진보 성향의 경향신문은 문대통령의 방미를 강조하고, 방미 성과를 성공적이라고 평가했다. 경향 신문의 주요 정보원은 여당이었다. 보수, 진보 언론 모두 미국에 대해서는 비판적인 입장을 드러내지 않았다. 조선일보는 바이든 정부의 우선적 외교정책으로 북한 인권을 언급했고, 양국이 이 문제를 해결해야 한미관계가 발전적으로 나아갈 수 있다고 전망했다. 다음으로 뉴스검색 채널 역할을 하는 유튜브에서 한미정상회담 관련 동영상을 검색하고 영향력이 있는 동영상을 찾기 위해 네트워크 분석을 했다. 분석 결과, 영향력 상위 영상들은 정부에 호의적이었으며, 진보 성향의 신문과 마찬가지로 문대통령의 방미 성과를 높이 평가하고, 긍정적으로 전달했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.176-179
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• 2013

본 논문에서는 JCT-VC 에서 2013 년 1 월에 표준화가 완료된 High Efficiency Video Coding (HEVC)과 구글에서 2013 년 6 월에 개발 완료 예정인 VP9 의 압축 효율 비교를 수행한다. HEVC 는 UHD 등 고화질 방송 등에 대응하도록 디자인 되었으며, VP9 은 유튜브 (YouTube) 등과 같은 인터넷 비디오 스트리밍에 적합하도록 디자인되었다. VP9 의 경우 HEVC 와는 달리 로열티 프리 (royalty-free)를 지향하며 오픈소스 (open source) 방식으로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 와 VP9 의 디자인 차별점을 소개하고, 랜덤 액세스 환경(Random Access, RA)과 저지연 환경 (Low Delay, LD)에서 HEVC 와 VP9 의 압축 효율을 비교한다. 실험 결과에 따르면, 방송 및 패키지 미디어 등에서 많이 사용될 랜덤 액세스 환경에서는 VP9 이 HEVC 대비 32.7% 열세를 보인다. 비디오 컨퍼런스등과 같은 저지연 환경에서는 VP9 이 HEVC 대비 26.7% 열세를 보인다. VP9 의 경우 개발이 완료된 것이 아니므로, 향후 압축 효율의 향상이 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.482-484
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• 2017

지난 70여 년간 영화와 텔레비전은 인류의 소통 방식에 획기적인 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 발전에도 TV는 전파, 영화는 스크린이라는 매체의 제약으로 인해 다수를 대상으로 하는 소통 수단으로만 사용되어 왔다. 그러나 인터넷과 온라인 비디오의 발전은 이러한 제약을 없애고 지구 반대편에서 올린 유투브 영상을 1억 명의 사람이 시청하는 시대가 왔다. 지금 전달하고자 하는 메시지도 누구에게든 전달될 수 있지만 이러한 메시지를 담은 영상을 제작하는 것은 소통의 마지막 장애물로 남아있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 웹 어플리케이션과 AWS를 통한 동영상제작 프로그램을 구현하였다. 본 시스템은 기본적으로 웹 애플리케이션을 통해 관리자에게 쉬운 인터페이스를 통한 영상제작, 정보관리와 AWS를 통해 인터넷 상의 서버에 프로그램을 두고 컴퓨터나 스마트 폰 등에 할당받은 강의, 학습자료, 추천학습 가이드 등을 제공하여 교육 영상제작 서비스에 효율을 높이기 위해 구현하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.91-105
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• 2024

자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.