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자료유형
학술저널
저자정보
박대민 (선문대학교)
저널정보
한국언론학회 커뮤니케이션 이론 커뮤니케이션 이론 제18권 제1호 (2022년 봄호)
발행연도
2022.3
수록면
111 - 154 (44page)
DOI
10.20879/ct.2022.18.1.111

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미디어 동영상 분야는 컴퓨터 비전 관련 딥러닝 모델을 활용해 연구 차원에서는 동영상의 자동화된 내용분석을 수행하고 실무 차원에서는 미디어 분야의 디지털 전환을 통해 서비스를 개선할 여지가 큰 영역이다. 이 논문에서는 미디어 동영상의 분석과 생성에 활용도가 높은 비전 관련 딥러닝 기반 모델을 검토했다. 우선 다양한 모델의 기축이 되는 알고리즘으로서 분류 모델로 널리 사용되는 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN), 생성 모델로 사용되는 적대적 생성 신경망(GAN)과 오토인코더(AE), 사전 훈련 모델을 활용하는 전이학습을 살펴보았다. 다음으로 미디어 동영상 영역에서 활용도가 높은 과업을 객체탐지, 행동인식, 사건탐지, 동영상 요약, 동영상 분류 등 5개 대분류와 객체탐지, 안면인식, 표정인식, 랜드마크 인식, 상품인식, 행동인식, 자세추정, 이상탐지, 상황인식, 동영상 요약, 동영상 분류 등 11개 소분류로 제시했다. 이어 각 과업별 SOTA(state-of-the-art)와 벤치마크 데이터 셋을 소개했다. 끝으로 이러한 모델의 학문적, 실무적 활용 가능성을 제시해보았다. 본 논문은 수식이나 프로그래밍에 대한 지식이 없이 미디어 연구자나 미디어 서비스 기획자가 비전 분야 딥러닝의 큰 흐름을 파악하고 관련 모델을 직접 활용하거나 컴퓨터공학 분야의 연구자 또는 개발자와 협업할 때 배경지식을 제공할 것으로 기대한다. 또한 비전 관련 딥러닝이 발전함에 따라 미디어 인공지능 기반 동영상 빅데이터 분석 시스템의 개발 가능성도 높아질 것이다.
#딥러닝 #컴퓨터 비전 #합성곱 신경망 #순환 신경망 #적대적 신경망 #미디어 인공지능 #동영상 내용분석 #deep learning #computer vision #convolutional neural networks(CNN) #recurrent neural networks (RNNs) #generative adversarial network (GANs) #media AI(media artificial intelligence) #video analytics

목차

1. 문제제기
2. 컴퓨터 비전과 딥러닝의 기본 개념
3. 컴퓨터 비전에서 딥러닝의 적용과 발전
4. 미디어 동영상 영역의 비전 분야 딥러닝 적용 가능성
5. 요약 및 제언
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Abstract

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