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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 사용의 편의성과 결과물의 다양성을 동시에 제공하는 방법으로써 주어진 스토리보드에 따라 장면템플릿이나 리소스와 같은 다양한 장면요소들을 서로 조합하여 영상을 합성하는 방식을 제안한다. 이때 분류와 추천을 위해 장면요소들에는 메타정보가 포함됨을 가정하며 메타정보를 LSI(Latent Semantic Indexing) 방식의 주제모델링 방법을 사용하여 분류하고 추천한다.
가설 설정
- 따라서 본 논문에서는 사용의 편의성과 결과물의 다양성을 동시에 제공하는 방법으로써 주어진 스토리보드에 따라 장면템플릿이나 리소스와 같은 다양한 장면요소들을 서로 조합하여 영상을 합성하는 방식을 제안한다. 이때 분류와 추천을 위해 장면요소들에는 메타정보가 포함됨을 가정하며 메타정보를 LSI(Latent Semantic Indexing) 방식의 주제모델링 방법을 사용하여 분류하고 추천한다. 최종 합성될 영상은 전략메타정보로 불리는 일종의 사용자 컨텍스트(User context) 정보를 입력받아, 주제모델링 방식으로 구조화된 템플릿들을 조합하여 전체 영상을 합성할 수 있는 프로젝트 파일을 자동으로 생성한다.
- 기존의 웹 기반 동영상 제작 서비스들과의 차이점은 메타정보를 이용하여 제한된 템플릿들을 분류하고 추천하여 의도에 맞는 콘텐츠를 제작할 수 있도록 하는 것이다. 여기서 메타정보는 정형화된 형태이거나 정해진 형태가 없는 일상적인 텍스트 문자열 포맷을 가정한다[8].
- 그림 2는 제안하는 비디오 매쉬업 방법의 순서도이다. 비디오 매쉬업을 위해서는 사용자 정보, 사용자 의도 정보, 텍스트 형태의 메타정보로 기술되는 전략메타정보들이 시스템에 사전에 확보되어 있음을 가정한다[8]. 전략메타정보는 다양한 경로 및 방법으로 수집될 수 있지만[8] 본 논문에서는 홍보용 비디오 매쉬업이라는 실시 예를 가정하여 업종정보, 마케팅전략, 위치정보, 분위기정보, 사용자 의도정보, 홍보 시간대 정보로 한정한다.
- 비디오 매쉬업을 위해서는 사용자 정보, 사용자 의도 정보, 텍스트 형태의 메타정보로 기술되는 전략메타정보들이 시스템에 사전에 확보되어 있음을 가정한다[8]. 전략메타정보는 다양한 경로 및 방법으로 수집될 수 있지만[8] 본 논문에서는 홍보용 비디오 매쉬업이라는 실시 예를 가정하여 업종정보, 마케팅전략, 위치정보, 분위기정보, 사용자 의도정보, 홍보 시간대 정보로 한정한다. 예를 들어 업종은 “커피숍”, 마케팅 전략은 “20대 여성들이 선호하는 홍보물을 정오에 배포할 것”, 사용자 의도는 “아메리카노를 중점적으로 광고 원함”과 같은 전략메타정보가 제시될 수 있다.
- 그림 2의 스토리보드(Storyboard)는 작가나 디자이너 등에 의해 만들어진 일종의 이야기 구조로써 사전에 확보되어 있고 사용자는 UI를 통해 원하는 분위기나 테마를 갖는 스토리보드를 미리 선택했다고 가정한다. 이러한 스토리보드의 표현을 위해 본 논문에서는 여러 개의 장면이 스토리보드를 이룬다고 가정하고 장면에 따라 장면번호, 장면스케치, 정형태그, 비정형태그를 JSON(JavaScript Object Notation) 포맷으로 기술하여 상위수준의 이야기 구조를 만들 수 있도록 했다.
- 그림 2의 스토리보드(Storyboard)는 작가나 디자이너 등에 의해 만들어진 일종의 이야기 구조로써 사전에 확보되어 있고 사용자는 UI를 통해 원하는 분위기나 테마를 갖는 스토리보드를 미리 선택했다고 가정한다. 이러한 스토리보드의 표현을 위해 본 논문에서는 여러 개의 장면이 스토리보드를 이룬다고 가정하고 장면에 따라 장면번호, 장면스케치, 정형태그, 비정형태그를 JSON(JavaScript Object Notation) 포맷으로 기술하여 상위수준의 이야기 구조를 만들 수 있도록 했다. 예를 들어 그림 2는 스토리보드를 표현하는 JSON 형식의 데이터 예시이다.
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