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지도 학습 기반 e스포츠 경기 영상 하이라이트 구간 탐지 기법
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- Issue Date
- 2025-12
- Citation
- e스포츠연구: 한국e스포츠학회지, v.7, no.2, pp.124-137
- ISSN
- 2713-9689
- Publisher
- 한국e스포츠학회
- Language
- Korean
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 기존의 e스포츠 하이라이트 생성은 주로 사전에 정의된 인게임 이벤트에 기반한 규칙 기반 시스템에 의존해 왔으나, 경기의 세밀한 전개 흐름을 충분히 반영하지 못한다. 본 논문에서는 전문 편집자의 의사결정을 학습하는 지도 학습기 반 하이라이트 탐지 프레임워크를 제안한다. 본 연구는 방송 화면에서 직접 획득 가능한 인게임 수치를 기반으로 시 계열 데이터를 정제하여 학습에 활용함으로써, 특정 중계 환경에 종속되지 않고 일반 사용자 영상에도 동일한 방식으 로 적용할 수 있는 확장성을 확보하였다. 광학 문자 인식을 통해 추출한 인게임 시간 시계열 데이터를 정제하고, 이 상치 보정과 보간을 수행하여 신뢰도 높은 프레임 단위 라벨을 구축하였다. 제안된 방법은 정제된 게임플레이 정보를 활용해 팀 승률과 플레이어 기여도를 예측하고, 이를 통합하여 하이라이트 후보 프레임을 식별한다. 실험 결과, 전문 편집 장면의 특성을 효과적으로 학습하여 높은 정밀도와 재현율을 달성하였으며, 제안된 접근법은 e스포츠 하이라이 트 자동화의 품질과 실용성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
- Keyword
- e스포츠 하이라이트 탐지, 영상 요약, 멀티미디어 콘텐츠 분석, 승률 예측 모델, 플레이어 기여도 예측 모델, 지도 학습