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상세정보

지능적 미디어 속성 추출을 위한 샷 및 장면 생성 기술

전수책임자
이남경
참여자
김선중, 김흥묵, 박원주, 손정우, 신일홍, 이남경, 이상훈, 이성희, 이현우, 이형극, 이호재, 임지연, 조철회
기술이전수
2
이전연도
2022
협약과제
21GH1100, 지능적 미디어 속성 추출 및 공유 기술 개발, 이남경
22HH5100, 지능적 미디어 속성 추출 및 공유 기술 개발, 이남경
본 기술은 방송 영상 콘텐츠의 지능적 속성 추출을 위해 샷과 장면을 생성하는 기술로, 영상에서 샷을 분할하고 샷의 객체, 장소, 시간, 액션, 구도 등의 기본 정보를 추출하는 기능을 포함하며, 이를 바탕으로 서비스 단위의 영상인 장면을 키프레임, 카탈로그 이미지 등과 함께 생성하는 기술
- 최근 영화, 방송 콘텐츠 등 좋은 품질의 콘텐츠가 대량 생산되고 있고, 이를 사용하여 신규 응용 서비스를 개발함으로써, 신규 수익을 창출하려는 다방면의 시도가 계속되고 있음

- 이를 위해, 휴대용 기기 등에서 재생할 수 있는 짧은 길이의 영상 생성에 대한 요구가 높아지고 있음. 현재까지 대부분의 클립 서비스는 사람에 의해 수동으로 분할된 영상 클립을 이용하고 있으며, 이에 소요되는 비용이 큰 상황임. 따라서 더 많은 콘텐츠를 기반으로 다양한 서비스 개발을 위한 자동화된 도구 개발이 시급함

- 인터넷을 통해 유통되는 데이터의 상당 부분이 영상인 시점에서, 사용자 분석을 위해서는 해당 사용자가 업로드하거나 시청한 영상을 분석할 필요가 있음. 이 경우, 분석의 단위를 전체 영상으로 할 경우, 과도한 리소스를 요구하거나 분석 성능이 떨어지는 문제점이 있음

- 이러한 문제점의 해소를 위해서는 전처리 단계에서 영상을 의미단위로 분할할 필요가 있으며, 상기의 이유로 인해 이를 위한 자동화 된 도구 개발이 요구되고 있음

- 자동화된 도구를 통한 장면 분할을 위해서는 콘텐츠를 최소 의미 단위인 샷으로 분할하고, 이를 결합하여 장면을 생성하는 기술이 요구됨. 다양한 영상 콘텐츠의 장르, 촬영 기법 등을 고려하면, 분할 규칙과 같은 경험적인 방법의 한계가 뚜렷하며, 이를 해소하기 위해서는 데이터로부터 장면 경계를 자동으로 학습하여 새로운 영상을 자동 분할 할 수 있는 기술 개발이 필요함
방송 미디어 데이터의 샷 분할 및 특징 추출 기술은 샷의 저수준 특징(색상, 오디오신호 등)뿐만 아니라, 샷의 카테고리 정보 (클로즈업, 와이드, 숄더 샷 등), 장소 및 시간정보, 행위 정보등 고수준의 의미 정보를 자동 추출하여 제공함.
방송 미디어 데이터의 세부 장면 경계 검출은 샷 단위의 장면 경계뿐만 아니라, 프레임 단위의 장면 경계를 함께 제공하고 있어, 다양한 서비스에 활용 가능한 장면을 자동 생성하는 기능을 제공함.
- 미디어 속성 추출을 위한 샷 및 특징 추출 기술
. 방송 미디어 영상 전처리 기능
. 방송 미디어 영상 샷 추출 기능
. 방송 미디어 영상 샷 특징 추출 기능

- 미디어 속성 추출을 위한 세부 장면 경계 검출 기술
. 방송 미디어 영상 장면 분할기
. 방송 미디어 영상 세부 장면 경계 검출 기능
. 방송 미디어 영상 메타데이터 생성 기능

- 지능적 미디어 속성 추출을 위한 샷 및 장면 생성 기술 시스템요구사항정의서 1종
- 지능적 미디어 속성 추출을 위한 샷 및 장면 생성 기술 시험절차결과서 1종
- 지능적 미디어 속성 추출을 위한 샷 및 장면 생성 기술 프로그램 2종
. 미디어 데이터를 위한 샷 분할 및 특징 검출기 1.0
. 미디어 영상을 위한 세부 장면 경계 검출기 1.0
- 본 기술은 모든 영상 콘텐츠의 분할에 적용 가능하기에, 방송 및 영화 콘텐츠 기반의 미디어 커머스, 클립 서비스, 콘텐츠 검색 및 추천, 교육용 콘텐츠 생성 등 미디어 서비스 분야뿐만 아니라, CCTV 영상 저장 및 요약을 위한 분할, 패션 영상 분석 등 다양한 서비스에도 적용이 가능함

- 본 기술의 주요 수요처는 콘텐츠 사업자, 플랫폼 사업자 등 소수의 대기업과 다수의 중소기업들로 구성되어 일정 수준의 수요처 확보가 가능할 것으로 판단됨