최근에, 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작에 따라, 불법복제, 불법배포 및 저작권 침해 등과 같은 문제들이 야기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 콘텐츠에 저적권 정보를 삽입하는 워터마킹과 RSA를 이용하여 불법복제를 방지하는 DRM에 인증을 위한 암호화하는 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는, BIBD코드 기반의 멀티미디어 핑거프린트를 RSA의 DRM을 위하여 영상콘텐츠의 비트플랜에 삽입하고, 디코딩 처리에서 영상전송과 변환을 고려하여 실험을 하였다. 실험결과, Stirmark 공격의 PSNR 30, 40, 70 그리고 80에서, 영상에 삽입된 멀티미디어 핑거프린트 코드가 AWGN 7dB에서 60% 이상 검출되었으며, AWGN 10dB 이상에서는 100%의 완전함을 확인하였다.
The Part 7 of MPEG-21, called Digital Item Adaptation, aims at an interoperable transparent access of multimedia contents in heterogeneous environments. This standard facilitates the development of Universal Multimedia Access (UMA) systems, which adapt the rich multimedia contents to provide user the best possible presentation under the constraints of various terminals and network connections. Content adaptation has two major aspects: one is modality conversion that converts content from one modality (e.g. video) to different modalities (e.g. image) the other is content scaling that changes the titrates (or qualities) of the contents without converting their modalities. At the output of adaptation process, the highly-subjective qualities of adapted contents nay vary widely with respect to point-of-views of different providers and different users. So, user should have some control on the adaptation process. In this paper, we describe two description tools of user characteristics, the presentation priority preference and the modality conversion preference, which allow user to have flexible choices on the qualities and modalities of output contents. We also present a systematic approach to integrate these user preferences into the adaptation process. These description tools are developed in the process of MPEG-21 standardization.
본 연구에서는 멀티미디어 표현 및 기술을 위한 주요 메타데이터 initiatives를 분석하고 문제점을 제시하였다. 그 결과 대부분의 메타데이터 개발은 1999년부터 2004도에 개발되었으며 주로 멀티미디어 내용자체를 표현하기보다는 예술작품 또는 동영상의 서지사항에 기반 한 요소들로 구성되어 있는 것으로 나타났다 또한 생성방법은 인간이 개입하는 방식을 취하고 있으며 MPEG-7은 멀티미디어 전체를 포괄하면서 표현의 일관성을 유지할 수 있는 포괄적인 표준으로 나타났다.
Kim, Jin-Woong;Kim, Jae-Gon;Lee, Hankyu;Yang, Jae-Woo
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.116-121
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1998
As digital audio video data compression and transmission techniques are matured, huge amount of digital multimedia material is produced and delivered via broadcasting, digital storage media and world-wide web(WWW). Thus it became very important to provide a standardized way of multimedia data content description, so that efficient and effective access and reuse of valuable multimedia information can be possible. In this paper, enabling core technologies and our research directions on this are presented with brief introduction on the scope of the multimedia content description interface, called MPEG-7, in terms of objective, application and requirements.
e-러닝 시스템은 학습의 효율성과 학습자의 편의성을 위해 멀티미디어 콘텐트를 활용한 학습을 지원하고 있다. 웹을 기반으로 한 e-러닝에서는 네트워크 상태와 시스템의 성능과 같은 물리적인 환경요인의 제약으로 인해 다양한 멀티미디어의 사용이 어렵다. 또한 오프라인을 기반으로 한 e-러닝은 교습자와 학습자의 상호작용성과 최신 정보에 대한 적응성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 방식의 상호작용성과 적응성을 유지하면서도 오프라인 기반 방식의 다양한 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 혼합적 기법의 e-러닝시스템을 설계하였다. 실험결과 제안 시스템이 기존의 방식에 비해 멀티미디어서비스 및 사용자 편의성, 최신정보에 대한 적응성, 상호작용성을 개선하였음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.
본 연구는 멀티미디어 인터페이스 디자인의 본질과 그 학문적 특성을 규명하고, 기존의 연구 범주와 최근의 주요 동향에 대한 고찰을 바탕으로 향후 인터페이스 디자인 연구의 방향을 전망하는 것을 목표로 한다. 먼저 뚜렷한 구분 없이 사용되고 있는 용어인 '인터페이스'와 '인터랙션'의 범주 및 성격을 명확히 구분함으로써 멀티미디어 인터페이스의 정의와 범주를 분명히 하였다. 또한 기존의 중요한 인터페이스 관련 연구 내용을 고찰하고 이를 분석함으로써 다학제적인(multidisciplinary) 멀티미디어 인터페이스 디자인의 학문적인 특성을 규명하였다. 멀티미디어 인터페이스디자인의 주요 동향을 알아보기 위해서, 본 연구에서는 인터페이스에 대한 최근의 연구 사례를 이론적 접근을 통한 연구와 기법적 접근을 통한 연구로 분류하여 주요 연구 내용과 방법론을 고찰하였다. 그와 같은 고찰을 통하여 멀티미디어 인터페이스 디자인 연구에서 "$\circled1$맥락성의 중요도 증대, $\circled2$컨텐트를 상호작용 주체로서 인식, $\circled3$관용적 인터페이스 맥락의 제공, $\circled4$세세한 동작들의 의미 고려" 등 네 가지 주요 개념이 중요성이 커지고 있음을 발견했다. 이러한 개념들은 멀티미디어의 급속한 보급 및 일상화에 따라 컨텐트 개념의 확장 현상으로 볼 수 있다. 따라서 향후 관련 연구의 방향은 이처럼 확장된 개념의 컨텐트에 중점을 두어 전개될 것으로 전망된다.
In this study, the effect of augmented reality subtitle content on users was investigated by using a subjective evaluation method and a statistical approach. The human factor was defined as subtitle position and font size. Then, we analyzed the effects of the defined factors on human eye comfort and visibility. Ten participants conducted related survey evaluation tasks with a 1-minute break after viewing the content for 3 minutes.
The emergence of Web 2.0 technologies, such as blogs and wiki, enable even naive users to easily create and share content on the Web using freely available content sharing tools. Wide availability of almost free data and promiscuous sharing of content through social networking platforms created a content borrowing phenomenon, where the same content appears (in many cases in the form of extensive quotations) in different outlets. An immediate side effect of this phenomenon is that identifying which content is re-used by whom is becoming a critical tool in social network analysis, including expert identification and analysis of information flow. Internet-scale reuse detection, however, poses extremely challenging scalability issues: considering the large size of user created data on the web, it is essential that the techniques developed for content-reuse detection should be fast and scalable. Thus, in this paper, we propose a $qSign_{lsh}$ algorithm, a mechanism for identifying multi-sentence content reuse among documents by efficiently combining sentence-level evidences. The experiment results show that $qSign_{lsh}$ significantly improves the reuse detection speed and provides high recall.
As development of digital technology, many kinds of multimedia data are used variously and requirements for effective use by user are increasing. In order to transfer information fast and precisely what user wants, effective retrieval method is required. As existing multimedia data are impossible to apply the MPEG-1, MPEG-2 and MPEG-4 technologies which are aimed at compression, store and transmission. So MPEG-7 is introduced as a new technology for effective management and retrieval of multimedia data. In this paper, we extract content-based features using color descriptor among the MPEG-7 standardization visual descriptor, and reduce feature data applying PCA(Principal Components Analysis) technique. We model the cerebral cortex and hippocampal neural network in engineering domain, and team content-based feature vectors fast and apply the hippocampal neural network algorithm to compose of optimized feature. And then we present fast and precise retrieval effect when indexing and retrieving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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