비디오 영상 내 주요 프레임(Key Frame) 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 최근 심층학습(Deep Learning) 기술의 발전으로 비디오 영상에서의 주요 프레임 검출 성능이 향상 되었으나, 다양한 종류의 영상 콘텐츠 및 복잡한 배경으로 인해 여전히 효과적인 학습이 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 대조적 학습(Contrastive Learning)과 메모리 뱅크(Memory Bank)를 통해 영상의 주요 프레임을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 프레임과 같은 영상 내 이웃하는 프레임 간 차이와 다른 영상 내 프레임과의 차이를 기반으로 특징 추출 신경망을 학습한다. 이와 같은 대조적 학습을 통해 메모리 뱅크에 주요 프레임을 저장 및 갱신하여 영상의 중복성을 효과적으로 제거한다. 비디오 영상 데이터셋에서의 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
Recently, the use of one-person broadcast content for special makeup videos has gained momentum. This study aims to analyze the factors preferred by various age groups as the total number of clicks increase on special makeup videos. It also aims to provide beauty creators with useful data to help them create videos that generate more clicks based on the derived elements. We analyzed previous studies and divided the subjective indicators into place & accessories, editing, model (Y/N), contents and field, and characteristics of the creators. We analyzed top 5 videos from among 257 videos uploaded before July 1, 2020. The subjective indicators were analyzed through a questionnaire survey attempted by 60 respondents in their 10-30s from Jeollanam-do and Gwangju between July 20 to August 31, 2020. The questions majorly focused on intimacy, attractiveness, professionalism, informativity, and playfulness. We analyzed the collected data using SPSS 21.0, and obtained the following results: Informativity, professionalism, attractiveness, and playfulness were considered to be more influential by those aged 10 to 30 years. In particular, factors like visual elements, linguistic characteristics, experts, background music and sound effects, celebrities, product information, and knowhow were most preferred. In fact, it was easy to make videos using these elements. The above results confirmed the utility of such data for beauty-creators-to-be in creating videos that generate more clicks.
Jimin Sung;Jae-Young Hong;Jihong Kim;Jihye Jung;Seoeun Choi;Ji Yun Kang;Mi Ah Han
Nutrition Research and Practice
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제18권4호
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pp.523-533
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2024
BACKGROUND/OBJECTIVES: Given that adolescents watch Mukbang (eating broadcast) more frequently than other age groups, interest in the potential health effects of watching Mukbang and Cookbang (cooking broadcast) is growing. This study aimed to determine the status of watching Mukbang and Cookbang among Korean adolescents and its relationship with their dietary behaviors. SUBJECTS/METHODS: We used data from the 18th Korea Youth Risk Behavior Survey, conducted in 2022 (n = 51,850). The study included the frequency of watching Mukbang and Cookbang and the self-rated impact of watching them. Dietary behaviors included consumption of the following items: fruits (≥ once a day), vegetables (≥ 3 times a day), fast foods (≥ 3 times a week), late-night snacks (≥ 3 times a week), caffeinated drinks (≥ 3 times a week), and sweet-flavored drinks (≥ 3 times a week). Furthermore, obesity, weight loss attempts during the past 30 days, body image distortion, and inappropriate methods to control weight were also included. RESULTS: Among adolescents, 70.6% watched Mukbang and Cookbang, and 13.2% watched them more than 5 times a week. Approximately 27.6% of the adolescents responded that they were influenced by watching Mukbang and Cookbang. Adolescents who frequently watched Mukbang and Cookbang consumed less vegetable and fruit; however, the likelihood of consuming fast food, late-night snacks, sugary drinks, and caffeinated drinks increased. In addition, they were more likely to attempt inappropriate weight-loss methods and become obese. Adolescents who responded that their eating habits were influenced by watching Mukbang and Cookbang were more likely to have unhealthy eating behavior compared to the group who responded that their habits were not influenced by these shows. CONCLUSION: Watching Mukbang and Cookbang is common among Korean adolescents and is associated with unhealthy dietary behaviors. Prospective studies, including broadcasting content, should evaluate the impact of Mukbang and Cookbang on health.
본 연구는 유튜브에 나타난 화예 디자인 교육 콘텐츠의 특징과 문제점을 분석하고 개선방향을 모색해보려는데 목적이 있다. 이를 위해 '화훼장식기능사'를 검색어로 최근 1년간 게시된 콘텐츠 129개를 분석하였다. 분석결과, 콘텐츠가 다룬 내용은 실기강의, 이론강의, 시험관련 팁, 직업과 인물소개, 시험과제 작품, 교육안내와 홍보였고 그 중 실기강의가 가장 많은 것으로 나타났다. 제작형식은 강의, 강의실황, 영상구성, 인터뷰, 브이로그, 텔레비전방송프로그램으로 구분되었으며 강의 형태를 띤 콘텐츠가 가장 많았다. 편성전략 유형으로는 목표 시청층의 관심사에 대한 내용을 주기적으로 업로드하는 허브 유형이 가장 많았다. 이용자들은 실기시험을 다룬 내용의 강의 형태에 가장 높은 반응을 보였다. 전반적으로 콘텐츠의 다양성, 크리에이터와 이용자 간의 양방향 소통, 조화로운 편성전략이 부족한 것으로 분석된다. 이를 개선하기 위해 내용적 측면에서는 독창적이며 틈새를 공략하는 분야의 개척, 현장을 배경으로 하는 실습내용의 반영, 감성과 흥미가 포함된 콘텐츠 개발이 필요하다. 형식적 측면에서는 게임, 퀴즈와 같은 양방향 요소의 도입, VR, AR 등 뉴미디어 기술의 적용을 시도해볼 수 있겠다. 편성전략유형에서도 히어로, 허브, 하우투 세 가지 유형의 상호보완적 채널구성 방안이 제시되었다. 향후 화예 디자인 관련 교육 콘텐츠 수요의 확장이 예상되므로 다양한 플랫폼에서 활용될 수 있는 콘텐츠 제작, 전문적 크리에이터의 육성, 연관 수익 모델의 개발이 요구된다.
양방향 맞춤형 방송의 실현으로 인해 비디오의 내용을 자동으로 분석하여 그 구조를 기술하거나 요약을 생성하는 등의 내용 기반 비디오 분석 기술의 필요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수요가 높고 특히 맞춤형 방송에 적합한 방송 콘텐츠인 교육용 비디오의 ToC를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 ToC 생성 방법은 씬 분할과 씬 서술의 두 단계로 이루어져 있다. 씬 분할 단계에서는 삿 분할을 수행한 후 샷 간의 연결관계 분석을 통해 입력 영상을 씬 단위로 분할하게 된다. 씬 서술 단계에서는 분할된 각 씬이 장면 분류, 자막 검출, 화자 인식 등에 의해 그 내용이 자동으로 서술된다. 제안된 방법을 통해 생성된 ToC는 씬과 샷의 계층 구조를 통해 비디오의 구성을 표현하고, 검출된 여러 특정을 이용해 각 씬과 샷의 내용을 서술함으로써 사용자가 비디오의 내용을 한눈에 알아볼 수 있고 원하는 내용에 손쉽게 접근할 수 있도록 도와줄 수 있다. 또 보다 상세한 ToC가 요구되는 경우에는 유용한 정보들이 포함되어 있는 초기 형태의 ToC로써 이용되어 수작업에 의한 ToC 생성에 필요한 시간을 효과적으로 줄이는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법으로 여러 개의 교육용 비디오에서 ToC를 효과적으로 생성될 수 있음을 확인하였다.
대기 중으로 휘산 되는 대부분의 암모니아는 농경지에 시용하는 가축분뇨, 퇴비 및 질소비료에서 유래하며, 휘산된 암모니아는 강하 (Deposition)를 통해서 자연생태계의 산성화를 초래하고 수계의 부영양화를 유발하는 원인물질로 작용한다. 본 연구에서는 돈분뇨 및 퇴비 시용방법에 따른 암모니아 휘산량을 정량적으로 평가하였다. 돈분퇴비 표층살포 (SA), 표층살포 후 즉시 경운(IRA), 표층살포 3일후 경운 (RA-3d) 처리구의 13일동안 암모니아 휘산량은 각각, 28.7, 8.7, 24.3 kg N/ha 로 IRA 처리구는 SA 처리구에 비해 약 70% 저감효과를 가져왔다. 돈분 액비 표층 살포 후 즉시 경운은 무경에 비해 봄과 가을 각각 26, 50% 의 암모니아 휘산량 저감 효과가 있었다. 그리고 수분 함량에 따른 암모니아 휘산량은 수분 함량이 높을수록 건조 토양에 비해 증가 하였다. 돈분 액비 시용 전후 담수 조건에 따른 암모니아 휘산량은 담수 상태에서 액비를 시용하는 것이 건토에 액비 살포 1일 후 담수 보다 약 4.7배의 암모니아 휘산량 증가가 있었다.
디지털 영상 콘텐츠는 가장 정보 함축적이며 고부가가치의 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠들의 지적재산권을 보호할 필요가 있으며, 본 논문도 이것을 목적으로 한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 디지털 영상에 대한 2차원 이산웨이블릿변환(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform, 2D-DWT)의 주파수 특성을 이용하며, 영상의 국부적 또는 특정 데이터를 사용하지 않고 전역적 데이터에 디지털 워터마크를 삽입하는 방법을 사용한다. 디지털 워터마크를 삽입하는 방법은 간단한 양자화 인덱스 변조(Quantization Index Modulation, QIM) 방법을 사용하며, 워터마크 데이터를 다중으로 삽입하는 다중 워터마킹 방식을 사용한다. 워터마크를 추출할 때 다중 워터마크를 모두 추출하여 간단한 통계적 방법으로 최종 워터마크 데이터를 결정한다. 이 방법은 워터마크 삽입과정에서의 파라미터들을 실험적으로 결정하는 실험적 방법이다. 제안하는 방법은 다양한 공격에 대해 다양한 영상을 대상으로 실험을 수행하며, 기존의 대표적인 방법들과 그 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.
영화 아바타의 성공 이후, 3D 영화의 성공 사례가 계속 이어지지 못하고 있다. 3D 영상이 성공하기 위해 많은 것을 고려해야하지만, 특히 휴먼팩터 부분을 간과시한 결과가 아닌가 하는 주장이 제기되고 있다. 3D 영상이 시청자에게 어떠한 영향을 미치는지 이제 막 초기 연구가 실행되고 있는 상황에서 본 연구는 3D 영상 시청 후 시청자의 심리적 반응을 인지된 특성, 프레즌스, 시각 피로도 그리고 양안운동 지각을 통해 측정하고자 했다. 90명을 대상으로 한 실험연구 결과 첫째, 인지된 특성은 프레즌스에 영향을 미치고 인지된 특성의 세부 요인 중 실물감이 프레즌스에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프레즌스의 경험정도가 높을수록 인지된 안구운동이 증가했지만, 시각피로도는 감소하였다. 이처럼, 프레즌스가 눈 움직임 지각과 시각피로도에 미치는 영향이 가지는 첫 번째 함의는 다음과 같다. 우리가 눈을 움직인다는 것은 우리가 미디어적인 도구로서 우리의 눈을 사용한다고 여기기보다는 눈과 함께 환경과 상호 작용하고 있다는 것이다. 따라서 콘텐츠에서 경험할 수 있는 상호작용의 요소들이 많아야 할 것이라고 추론할 수 있으며 이를 후속 연구를 통해 검증하는 것이 필요할 것이다. 다음으로는 프레즌스의 요인 중 시간 관여가 높아짐에 따라 시각피로도에 대한 지각이 감소한다. 반면 몰입 실재감이 증가함에 따라 시각피로도는 증가하게 되므로 콘텐츠 제작 시 몰입 실재감을 높이는 효과는 일정 수준이상이 되지 않도록 조절해야 할 것이다. 이를 위해 프레즌스에 영향을 미치는 인지된 특성변인 중 실물감 요인이 프레즌스의 세부요인별로 어떠한 영향을 미치는지, 프레즌스에 영향을 미치는 다른 변인은 무엇인지를 후속 연구를 통해 알아볼 필요가 있을 것이다.
H.264|AVC 영상 압축부호화 국제 표준은 영상의 효율적인 압축을 위하여 화면 내 프레임뿐만 아니라 화면 간 프레임에서도 다양한 블록 크기로 화면 내 예측을 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 그러나 이는 영상 부호화 처리 시간의 급격한 증가를 초래하여 부호화기의 실시간 응용에 걸림돌이 될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 화면 내 예측 부호화 수행 여부에 대한 조기 결정 방법과 화면 내 예측 부호화 수행 시 부호화하고자 하는 블록의 영상 내용 특성과 QP값의 변화에 따른 부호화 대상 주변 블록 모드 정보를 이용하여 만들어진 조건부 확률을 이용하여 화면 내 예측 부호화를 고속화하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 기본적으로 화면 간 프레임 부호화에 있어서 화면 내 예측 수행 여부에 대한 조건을 결정하고, 화면 내 예측이 사용될 경우 부호화하고자 하는 블록의 내용 특성과 부호화된 주변 블록의 결정 모드를 고려하여 화면 내 예측을 고속화하는 것이다. 본 논문의 실험은 H.264|AVC의 참조 소프트웨어인 JM 11.0을 사용하여 검증하였으며, 제안된 방법을 사용하였을 경우 무시할 수 있을 정도의 PSNR 감소와 비트율 증가를 가져 왔으며, 전체 부호화 시간은 최대 41.63%가 단축되는 효과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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