The existing mashup service providers have induced users to participate in their own made services and have grown their services by user participations and contributing contents. Recent services based on Web2.0 are called by 'Open (Content) Service' which means anyone can provide new services to the others without any of their own contents. But unfortunately the most of these days services are not opened. They just using mashups for increasing their service's traffics. We introduce the way to make a simple service to provide searching videos present it with extracted keyword from external content without our own contents at all. this show that how to combine the content with another contents or services.
Due to the popularity of mobile phones, Peer-to-Peer (P2P) content sharing in mobile phones is highly desirable, especially in a mobile data connection. In addition, there has been an increasing demand for content sharing applications for P2P communication in Android-based smartphones as ubiquitous mobile devices. However, due to wireless network limits, unstable characteristic and restricted storage space, mobile users confront challenges in establishing connections and sharing video frames with other users. To solve this issue, we propose an architectural design and implementation of key frame sharing application that uses Chord, a distributed lookup protocol to establish a content sharing platform for mobile devices, combined with the Chord SDK based on Android. Our proposed system enables users easily to share key information on video data in real-time over a wireless network without manual processing of devices which join or leave the group and cost associated with the 3G/4G network.
With the advance of ICT technology, E-Commerce is getting popular and used widely in daily life. Nowaday's commercial videos are also being used extensively to introduce commercial products to consumers. Most commercial companies are advertising their products on the internet with images and videos through online sharing sites. Putting pre-recorded videos online is easy, but it is difficult for sellers to interact with customers. Live Streaming is the transmission of digital content directly to the Internet in real time. Although there are many services available that provide live streaming on the internet, most are limited in the content they transmit. Building live streaming servers using open source projects will help users master the content which conveys to their customers. In this paper, we will consider implementation of Live Streaming Server for Video Commerce using Open Source.
본 연구에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 영역에서 불연속 특징을 검출하여 내용기반의 동적 비디오 전송을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 이 방법에 의하여 동영상 스트림 각각의 DCT블록은 내부의 대표적인 불연속의 크기에 따라 다르게 트랜스코딩되어 전송되며, 실험에서 같은 대역폭을 유지하면서 기존의 저주파 통과 필터에 의한 방법보다 내용기반 방법이 더 좋은 비디오 화질을 나타내며 픽셀 영역에서의 방법보다 처리 시간이 빠름을 나타낸다.
우리는 365일, 버스와 지하철에서 편의점, 커피숍, 음식점, 그리고 엘리베이터 등 디지털 사이니지(Digital Signage)를 통해 나오는 영상 콘텐츠 및 수많은 정보 등을 접하고 있다. 하지만, 지금까지 디지털 사이니즈(Digital Signage)와 관련된 연구에 있어서는 디지털 사이니즈(Digital Signage)의 기술적인 효과 측면 또는 소비자 경험 측면에만 중점을 둔 연구가 진행되었으며, 해당 디지털 사이니즈(Digital Signage)의 티저(Teaser) 광고가 시청 의도에 미치는 영향에 대한 연구는 거의 전무하다시피 하였다. 이에 본 연구를 통해, 편의점의 디지털 사이니지(Digital Signage)가 소비자, 시청자들에게는 다양한 영상 콘텐츠 경험을 제공하고 소통이 가능한 차별화된 디지털 사이니지(Digital Signage)만의 영역으로서의 발전을 기대해 봄과 동시에 2020년, 전 세계적인 코로나19 사태 이후, 점차 비대면, 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 늘어나고 있는 환경하에서 디지털 콘텐츠(영상)도 이제는 제품으로 인식하는 시대임을 보여주는 하나의 연구로서의 방향을 제시하고자 한다.
최근 웹 기반의 적응적 스트리밍 서비스인 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)가 주목 받고 있다. 그러나 기존 DASH 환경에서 네트워크와 버퍼 기반의 품질 조절 기법은 콘텐츠의 VBR (Variable Bit Rate) 특성을 고려하지 않아 세그먼트 처리량의 변화가 크며 이로 인해 잦은 품질 변화, 영상의 끊김과 같은 사용자 체감품질이 저하되는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 DASH 환경에서 사용자 체감품질을 향상시키기 위해 C-DASH (Content Characteristics based Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기법을 제안한다. C-DASH 기법은 세그먼트의 처리량과 버퍼 상태, 그리고 콘텐츠의 세그먼트 크기를 고려하여 끊김 없고 비디오 품질 변화가 적은 품질 조절을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존 품질 조절 기법들에 비해 사용자 체감품질을 향상시킴을 확인하였다.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
Tempered electronic contents have multiplied in last few years, thanks to the emergence of sophisticated artificial intelligence(AI) algorithms. Deepfakes (fake footage, photos, speech, and videos) can be a frightening and destructive phenomenon that has the capacity to distort the facts and hamper reputation by presenting a fake reality. Evidence of ownership or authentication of digital material is crucial for combating the fabricated content influx we are facing today. Current solutions lack the capacity to track digital media's history and provenance. Due to the rise of misrepresentation created by technologies like deepfake, detection algorithms are required to verify the integrity of digital content. Many real-world scenarios have been claimed to benefit from blockchain's authentication capabilities. Despite the scattered efforts surrounding such remedies, relatively little research has been undertaken to discover where blockchain technology can be used to tackle the deepfake problem. Latest blockchain based innovations such as Smart Contract, Hyperledger fabric can play a vital role against the manipulation of digital content. The goal of this paper is to summarize and discuss the ongoing researches related to blockchain's capabilities to protect digital content authentication. We have also suggested a blockchain (smart contract) dependent framework that can keep the data integrity of original content and thus prevent deepfake. This study also aims at discussing how blockchain technology can be used more effectively in deepfake prevention as well as highlight the current state of deepfake video detection research, including the generating process, various detection algorithms, and existing benchmarks.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.42-47
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2020
YouTube, the online video streaming platform, has become popular and influential around the globe. Due to the development of science and technology, people without expertise in filming can now easily produce their videos with unique content. Many people are more eager to become a popular YouTube creator because they can earn money by placing commercials or Products in Placement (PPL) in their video clips. However, it is yet unknown what genres of YouTube videos are popular. YouTube creators have their channels where they upload videos of a certain type of genre. This study investigates video genres of the top 250 YouTube channels in English-speaking countries (United States, Canada, United Kingdom, and Australia) using Social Blade, which is a research website. The ranking is set based on the number of times people watched a video ("Video Views"). We handsomely analyze popular genres of the channels and also the YouTube ecosystem, and it will be meaningful for today's new media era.
This paper caters the need of acquiring the principal objects, characters, and scenes from a video in order to entertain the image based query. The movie frames are divided into frames with 2D representative images called "key frames". Various regions in a key frame are marked as key objects according to their textures and shapes. These key objects serve as a catalogue of regions to be searched and matched from rest of the movie, using viewpoint invariant regions calculation, providing the location, size, and orientation of all the objects occurring in the movie in the form of a set of structures collaborating as video profile. The profile provides information about occurrences of every single key object from every frame of the movie it exists in. This information can further ease streaming of objects over various network-based viewing qualities. Hence, the method provides an effective reduced profiling approach of automatic logging and viewing information through query by example (QBE) procedure, and deals with video streaming issues at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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