• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.50-62
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• 2018

문화콘텐츠 생산과 소비 환경의 변화에 따라 문화의 전파와 수용, 그리고 매개의 측면에서 1인 미디어가 가지는 디지털 문화매개자의 의미를 확인하고자, 본 연구는 국내에서 인기 있는 유튜브 채널 <영국남자(Korean Englishman)>를 디지털 문화매개자의 특성 요인('문화매개 형식', '문화매개 전달방식', '문화매개 언어특징', 문화매개 평가기준')을 기준으로 분석하였다. 최근 2년 동안의 누적 조회수 기준으로 해당 채널의 상위 50개 동영상의 소개글, 내용, 콘텐츠 이용자들의 댓글을 분석한 결과, 자유로운 주제와 적절한 표현방식(문화매개 형식), 다양한 효과를 적용한 멀티미디어 형태의 전달(문화매개 전달방식), 일상적 언어와 인터넷 용어 및 다국어 이용(문화매개 언어특징), 진정성 있는 콘텐츠 및 콘텐츠 이용자와의 상호작용을 통한 인기 및 선호 증대(문화매개 평가기준)를 통해서 디지털 문화매개자로서의 1인 미디어 역할을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.277-287
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• 2022

일상을 기록하는 동영상 브이로그가 온라인 소통의 주요한 영상 콘텐츠 양식이 되고 있는 현 시점에, 본 연구는 이러한 온라인 영상의 이용이 시청 몰입 심리 및 자기향상 태도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 했다. 일상 공유를 통한 온라인 플랫폼 생산자 논의 및 자기결정성 이론을 바탕으로, 유튜브 브이로그의 정보 속성별 그리고 출연자 유형별 영향의 차이를 살펴보았다. 이용자를 대상으로 설문조사를 실시한 자료의 분석 결과, 정보 속성(일과기록형 vs. 심층정보형) 및 출연자 유형(일반인 vs. 연예인)에 따른 유의미한 영향이 발견되었다. 일과기록형에 비해 심층정보형 영상을 시청할수록, 연예인 출연에 비해 일반인 출연 영상을 시청할수록, 수용자의 감정이입, 사회적 실재감 등의 시청 몰입이 높아졌으며, 자기성찰, 심리적 힘돋우기 등의 자기향상 태도 역시 높아지는 것으로 나타났다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권3호
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• pp.25-30
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• 2016

User-generated content (UGC) satirizing the presidential candidates was widespread during the 2016 election in Taiwan. Using an experimental design, this study explored the predictors of viewer agreement to satirical UGC, and its influence on viewer attitudes towards candidates after watching the satirical videos from YouTube. Results showed that participants' agreement with the satirical UGC was predicted by their political cynicism and political information efficacy, but not by candidate favorability. Watching the UGC satirizing the presidential candidates effected the favorability toward the male candidates but not the female candidate. In addition, the evidence suggested that the frequency of exposure to satirical UGC is related to political information efficacy, but not with political cynicism or candidate favorability.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.179-184
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• 2020

Recently, webtoons-based animations have been expanding in Korea, where the role of mobile devices is growing, and media videos such as "YouTube" and "Tik-Tok," which have shorter screening and production cycles than traditional feature films, dramas, and animations, are attracting attention and being enjoyed by public. In order to produce animation content that fits the trend of this shortening video and production cycle, efficiency must be increased not only in story but also in production. Production methods and production technologies need changes to increase efficiency. Animation using motion capture, which is highly production-efficient, is widely used in movies that shows realistic movements, but still has little use in producing cartoon-style animations with exaggerated movements. We analyzed the production method of 2D animation and CG animation and applied the result to CG animation to increase the efficiency of production and production. The methods of production through such experiments are expected to help improve the efficiency of producing animation content that is suitable for the latest trends such as webtoon animation.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.313-314
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• 2014

본 연구는 유튜브 조회수 20억뷰를 돌파하고 기네스북에 오른 강남스타일 뮤직비디오의 시각적 몰입감에 대한 분석을 통해 이를 극대화하는 전략을 찾고자 한다. 분석 결과 뮤직비디오는 댄스 및 퍼포먼스, 출연자와 스타일, 장소 배경 등의 콘셉트가 일관성이 있고 창의적일수록, 주요인물의 등장순서와 배치, 비주얼의 양적 질적 변화, 청각 중심이 시각에 일치되어 기승전결이 고조될수록 시각적 몰입감이 극대화되었다. 향후 제 2, 제 3의 강남스타일 등 한류(韓流)와 유튜브 진출을 목적으로 하는 뮤직비디오 제작을 위해서는 창의적 '시각적 콘셉트'를 발굴하고, 검증된 '시각적 기승전결'을 강화하여 시각적 몰입감을 극대화하는 전략이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.655-657
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• 2022

본 논문은 유튜브에 업로드 된 운동 영상을 시청하는 사람의 얼굴 영역을 YoloV3을 이용하여 얼굴 영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하여, YoloV3은 딥 러닝을 이용한 물체 검출 방법으로 기존의 특징 기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 영상을 다차원적으로 분리하고 클래스 확률(Class Probability)을 적용하여 하나의 회귀 문제로 접근한다. 영상의 1 frame을 입력 이미지로 CNN을 통해 텐서(Tensor)의 그리드로 나누고, 각 구간에 따라 객체인 경계 박스와 클래스 확률을 생성해 해당 구역의 눈과 입을 검출한다. 검출된 이미지 감성 분석을 통해, 운동 영상 중 하이라이트 부분을 자동으로 선별하는 시스템을 설계하였다.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.71-81
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• 2024

Recent advances in deep learning for speech and visual recognition have accelerated the development of multimodal speech recognition, yielding many innovative results. We introduce a Korean audiovisual speech recognition corpus. This dataset comprises approximately 150 h of manually transcribed and annotated audiovisual data supplemented with additional 2000 h of untranscribed videos collected from YouTube under the Creative Commons License. The dataset is intended to be freely accessible for unrestricted research purposes. Along with the corpus, we propose an open-source framework for automatic speech recognition (ASR) and audiovisual speech recognition (AVSR). We validate the effectiveness of the corpus with evaluations using state-of-the-art ASR and AVSR techniques, capitalizing on both pretrained models and fine-tuning processes. After fine-tuning, ASR and AVSR achieve character error rates of 11.1% and 18.9%, respectively. This error difference highlights the need for improvement in AVSR techniques. We expect that our corpus will be an instrumental resource to support improvements in AVSR.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권1호
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• pp.113-120
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• 2012

오늘날 인터넷 사용자들은 유튜브(YouTube)와 같은 온라인 콘텐츠 공유 사이트를 통해 손쉽게 자신의 콘텐츠를 만들고 다른 사람들과 공유하고 있다. 그로 인해 하루에도 엄청난 양의 온라인 콘텐츠들이 쏟아지고 있다. 온라인 콘텐츠들의 홍수 속에서 어떤 콘텐츠가 향후에 인기가 있을 것인지를 예측하는 문제는 일반 이용자들이나 콘텐츠 공유 사이트 운영자들 모두가 관심을 가지는 문제이다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하기 위해 게시물의 조회수를 인기 척도로 간주하고 각 게시물의 조회수 변화량을 분석하였다. 게시물의 최종 조회수를 예측하기 위하여 관찰된 조회수 시계열 데이터를 이용하여 지수 함수를 기반으로 하는 조회수 증가 모델을 제안한다. 다음 아고라 게시판의 게시물을 대상으로 한 실험에서 전체 실험 게시물 중 약 90.7%인 20,532개의 게시물이 예측 오차가 10개 이하로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1096-1103
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• 2019

오늘날 정보통신기술의 발전으로 인해 디지털 영상 매체의 영향력은 점차 커지고 있으며, 청소년들의 대부분이 스마트폰과 컴퓨터를 이용하여 수많은 영상 콘텐츠를 소비하고 있다. 또한 청소년들은 이러한 영상 콘텐츠 소비하는 데에만 그치지 않고 직접 영상을 촬영하고 편집하여 유튜브(YouTube)나 비메오(Vimeo) 등의 매체에 본인이 만든 영상을 업로드하기도 한다. 이러한 현상에서 알 수 있듯이 영상 미디어를 쓰고, 읽고, 표현하는 등의 다양한 환경에서 영상을 활용하고 표현하는 미디어 교육은 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 미디어 교육은 발전된 디지털 기기와 영상 콘텐츠 제작 소프트웨어의 활용에 대한 교육 없이는 논할 수 없게 되었다. 본 연구는 영상 콘텐츠 제작 교육의 관점에서 미디어 교육을 다룬다. 이를 위해 비선형 편집 시스템을 중심으로 한 영상 콘텐츠 제작 과정을 통하여 학습할 수 있는 미디어 교육 방법에 대하여 논의 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.17-27
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• 2024

비디오 프레임 보간(Video Frame Interpolation)은 움직임의 연속성을 증가시켜 영상을 부드럽게 재생할 수 있어 영상, 미디어 분야에서 사용되는 중요한 기술이다. 딥러닝 기반 비디오 프레임 보간 연구에서 널리 사용되는 방법 중 하나인 커널 기반 방법(Kernel Based Method)의 경우, 지역적인 변화를 잘 포착하지만 전체적인 변화를 처리하는 데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 주요 변화 포착에 집중하기 위한 특성맵 차분, Two Direction을 적용한 새로운 U-Net 구조를 통해 파라미터 수를 줄이면서 중간 프레임을 보다 정확하게 생성하고자 한다. 실험 결과 제안한 구조가 기존보다 Vimeo, Middle-burry 등의 일반적인 데이터셋과 새로운 YouTube 데이터셋에서 기존 모델보다 약 61% 더 적은 파라미터로 PSNR 수치가 최대 0.3 우수한 성능을 달성하였다. 본 논문에서 사용한 코드는 https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF에서 확인 가능하다.