[논문]온라인 동영상 부가정보 처리 기술

박유미; 허세영; 이진우; 최완

온라인 동영상 부가정보 처리 기술 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.32 no.3, 2015년, pp.18 - 28

박유미 (한국전자통신연구원) , 허세영 (한국전자통신연구원) , 이진우 (한국전자통신연구원) , 최완 (한국전자통신연구원)

초록
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현재 온라인 동영상 트래픽은 인터넷 전체 트래픽의 60% 이상을 차지하고 있으며, 앞으로는 더욱 증가될 것으로 전망된다. 그동안 인터넷 상에서 온라인 동영상의 생성과 배포에 관한 생태계가 견고히 구축되었고, 유통되는 동영상의 품질이나 압축기술 등은 그 어느 때보다 급속히 발전되어 왔다. 그에 비해 동영상의 활용에 있어서는 대부분의 이용자가 주로 동영상을 찾고 보고 듣는 데 그치고 있다. 그러나 동영상에는 스토리, 등장인물, 배경이 되는 장소, 의미 있는 사물 등과 같은 부가 정보들이 내포되어 있어 이 정보를 적극 활용하면 동영상의 활용 가치를 높일 수 있다. 본 고에서는 동영상의 활용 가치를 높이는 서비스를 제공하는 수단으로서 동영상에 포함된 부가 정보를 획득하고, 모델링하고, 표현하는 기술들에 관해 고찰한다. 더불어 현재의 온라인 동영상 서비스를 살펴보면서 부가정보를 적극 활용하게 될 미래의 동영상 서비스를 가늠하고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

동영상 서비스의 전문성을 강조하기 위한 서비스도 있는데 대표적으로 TED, Big Think 가 있다. TED의 목적은 다양한 아이디어들을 퍼뜨리고 그 아이디어의 목적을 달성하는 것이다. 이러한 이유 덕분에 다양한 카테고리 내에서 전문적인 아이디어 동영상을 접할 수 있다.
본 고에서는 에 도시된 바와 같이 동영상 부가정보 획득 단계부터 모델링을 거쳐 활용(표현)하는 단계까지 각 단계별로 이용되고 있는 기술들을 고찰한다.
본 고에서는 온라인 동영상의 부가정보 처리에 관한 현재의 기술과 서비스를 살펴보았다. 현재 인터넷 상에서 동영상 트래픽은 전체 트래픽의 60% 이상을 차지하고 있으며 2018년에 이르러 76% 이상을 차지할 것으로 전망된다[1][2].
본 고에서는, 동영상 소개 사이트에서 볼 수 있는 요약 정보뿐 아니라 자막, 사물, 시간, 장소 등을 포함하여 동영상에 관련된 일체의 정보를 부가정보라고 정의하고, 이를 컴퓨터가 자동으로 획득하고 처리하고 표현할 수 있는 기술들을 고찰한다. 마지막으로 현재의 온라인 동영상 서비스를 살펴보면서 부가정보 처리 기술이 널리 활용될 미래 동영상 서비스를 가늠하며 결론을 맺는다.

제안 방법

tv/) 등은 TV에서 방영한 드라마나 영화를 재 서비스하는 유료 VOD 서비스로서 서비스 가입자의 개인 선호도나 취향에 따라 콘텐츠를 추천한다. 가입자의 선호도나 취향은 가입 초기 이용자 설문조사, 주 시청 콘텐츠 이력, 소셜 멘션들을 종합적으로 분석하여 획득된다.
■ Dublin Core : 인터넷의 다양한 디지털 자원 간의 상호 호환성을 목표로 자원들을 효율적으로 검색하고 관리하기 위한 메타데이터의 집합으로 ISO에서 표준화되었다. 간단하고 포괄적인 자원기술들을 위한 Core metadata를 정의하여 Title, Creator, Subject, Description 등 15개의 요소들을 포함시켰다. 이후 Dublin Core는 Dublin Core Metadata Initiative (DCMI)로 확장되면서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 웹 페이지 등의 모든 종류의 웹 자원에 대한 메타데이타를 정의하기 위한 어휘들을 정하였다.
간단하고 포괄적인 자원기술들을 위한 Core metadata를 정의하여 Title, Creator, Subject, Description 등 15개의 요소들을 포함시켰다. 이후 Dublin Core는 Dublin Core Metadata Initiative (DCMI)로 확장되면서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 웹 페이지 등의 모든 종류의 웹 자원에 대한 메타데이타를 정의하기 위한 어휘들을 정하였다. DCMI는 Term, Element, Encoding, Class로 구분되었고 정의된 어휘들은 <표 4>와 같다[17].

대상 데이터

본 연구는 미래창조과학부 및 (재)기가코리아사업단의 '범부처 Giga KOREA 사업'의 일환으로 수행하였음.
온라인 동영상 서비스 플랫폼 1위업체인 Britecove와 이를 뒤따르는 Kaltura, OOYALA, The Platform “mpx”등을 대상으로 조사하였다[25].

성능/효과

본 고에서는, 동영상 소개 사이트에서 볼 수 있는 요약 정보뿐 아니라 자막, 사물, 시간, 장소 등을 포함하여 동영상에 관련된 일체의 정보를 부가정보라고 정의하고, 이를 컴퓨터가 자동으로 획득하고 처리하고 표현할 수 있는 기술들을 고찰한다. 마지막으로 현재의 온라인 동영상 서비스를 살펴보면서 부가정보 처리 기술이 널리 활용될 미래 동영상 서비스를 가늠하며 결론을 맺는다.
본 고에서 동영상 관련 기술과 서비스를 고찰한 바, 온라인 동영상이 금세기를 지배할 정보 전달 매개체이며 여기에 부가정보가 중요한 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 가까운 미래에 초다시점, 홀로그램 동영상이 일상화되고 동영상의 개수가 기하급수적으로 증대되며 다양한 사용자 상호작용이 요구될 때, 더욱 다양한 부가정보들이 등장할 것이며 이러한 부가정보들은 온라인 동영상 서비스의 부가가치를 높이는데 방향으로 기여할 것으로 예측된다.
첫째, 동영상 서비스를 이용하려면 플랫폼은 우선 이용자를 인증과 허가해야 한다. 인증이란, 이용자가 서비스를 이용하려고 할 때 이용자가 허가된 이용자인지 확인하는 절차이고, 허가란 인증된 이용자에 한하여 임의의 동영상 콘텐츠를 이용할 권한이 있는지 확인하는 절차이다.

후속연구

사물이나 사진, 그림 등 정적 콘텐츠에 마커를 미리 삽입하고, 카메라가 마커를 인식했을 때 AR기술을 이용하여 마커에 연결된 정보를 원래 콘텐츠 위에 표현하는 방법이다. 아직은 정적 콘텐츠 위주로 서비스되고 있으나 추후에는 동영상 내에서도 활용 가능할 것으로 예상된다. 정리하면, QR 코드나 마커 기술은 원래 콘텐츠와 그에 관련된 부가정보를 연결시키고, AR 기술은 연결된 정보를 가상 현실로 표현하는 기술로서 두 기술이 융합되어 정적 콘텐츠에 실감성을 불어넣고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	온라인 동영상 부가정보란 무엇인가?	본 고에서 설명하는 온라인 동영상 부가정보라함은 요약정보(감독,제작사,배우,제작년도 등)를 포함하여 시간별 장면과 프레임의 구성, 장면마다 등장하는 인물, 장소, 스토리, 자막, 사물, 시간별 구조 등 동영상에 관한 일체의 정보로 정의한다.
	부가정보 처리에 있어 가장 기본이 되는 획득 기술은 무엇인가?	부가정보 처리에 있어 가장 기본이 되는 획득 기술은 동영상에 내재된 기초 정보 (raw data)를 자동으로 추출하거나 수동으로 명세하는 기술이다.
	영상 처리의 많은 기술 중 주요 기술은 어떤것이 있는가?	- object detection : 이미지에서 원하는 물체의 위치를 찾는 기술이다. 일반적으로 이미지에 많은 물체가 있을 때 원하는 물체를 찾는 기술이다. - object recognition : 이미지에서 물체가 뭔지를 찾는 기술이다. 일반적으로 이미지에 한 가지 물체가 있을 때 그 물체가 무엇인지 찾는 기술이다. - moving object tracking: 동영상에서 움직이는 물체(자동차, 사람)등을 실시간으로 추적하는 기술이다. - surveillance detection : moving object tracking을 이용하여, 범죄자나 테러의 가능성이 있는 사람들을 찾는 기술이다.

참고문헌 (27)

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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