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영상내용해석에서 TRECVID의 대응

전문가 제언: ○ 영상을 취급하는 서비스에 대한 요구, 방송의 디지털화, 대용량 영상 서비스, 영상검색 서비스 등에 따라 오늘날 일반 이용자들이 대량의 영상을 편리하게 이용할 수 있는 정보통신 환경이 갖춰졌다.

○ 학습과 평가용 영상소재가 제공되어 태스크가 명시되어 있으면 태스크를 실현하는 프로그램을 개발하고 텍스트 세트로 처리결과를 작성할 수 있다. 이때 영상을 대상으로 하므로 데이터양이 많아지고 시각정보와 청각정보를 검출해야 한다.

○ 진정한 의미에서 영상의 내용을 검색하기 위해서는 키워드와 메터 데이터에 의존하지 않고 참다운 영상의 내용을 검색해야 한다. 따라서 영상의 의미 내용을 해석할 필요가 있으나, 현재의 기술수준으로는 실제 응용 면에서의 요구수준을 충족시키지 못하는 실정이다.

○ 한편으로는 음성인식, 자연언어처리, 문자인식, 얼굴인식과 검출 등의 기술수준은 대량의 학습 데이터를 이용한 코퍼스 기반의 접근방법에 의해 실용화 수준에 도달하였다고 볼 수 있다. 따라서 영상의 내용해석을 위한 코퍼스 기반 접근방법을 연구개발하고 있다.

○ 영상내용해석과 영상내용검색의 고도화를 목표로 하여 2001년부터 TRECVID의 활동이 시작되었으며, 관련 연구자들의 활발한 연구결과 발표에 따라 많은 발전을 거듭하고 있다. 특성해석에서 하나 이상의 특성에 대해 균일한 영역으로 분류하는 영상분할 처리과정은 매우 중요하므로 이에 관한 연구결과도 기대된다.

○ 흑백영상에 의한 영상해석은 영상정보의 단순성 때문에 인식결과의 모호성이 많이 발생하지만 컬러영상에 의한 영상해석은 다양한 정보를 포함하고 있으므로 이 문제를 극복할 수 있다는 연구결과도 발표되었다. TRECVID의 대응이 강화되어 영상내용해석에 관한 연구 성과가 확대되기를 기대한다.

저자: Shinichi SATOH
자료유형: 학술정보