평가 항목 평가 방법
2. Scene detection 성능
나) 정량적 목표 평가결과
① saliency 영역 추출
㉮ Saliency map 구성
l “Bruce, N.D.B., Tsotsos, J.K., Saliency Based on Information Maximization. Advances in Neural Information Processing Systems, 18, pp. 155-162, June 2006.” 논문에서 사 용한 120장의 다양한 장소에서의 색상영상과 함께 제공되는 ground_truth 데이터를 이 용하여 F1-score 측정. 모든 실험영상의 해상도는 동일함
<원본영상(위) ground_truth(아래)>
㉯ Saliency map 검출 결과.
l F1 score 0.70이상 달성
< F1 score 0.70이상 달성 >
② Scene detection 성능
㉮ Scene detection 성능 평가
l “Whitehead A., Bose J., Laganière R., "Feature based cut detection with automatic threshold selection," Int. Conf. on Image and Video Retrieval, Dublin, Ireland, pp.410-418, July 2004” 논문의 실험에서 사용된 10개의 동영상을 이용하여 동일한 실험방법을 통해 실험. 테스트 데이터는 다양한 해상도와 장르로 이루어져 있으며, cut frame 검출에 대한 F1-Score를 계산하여 성능평가를 진행함.
㉯ Scene detection 성능 결과 l 평균 F1 score : 0.80이상 달성
<평균 F1 score : 0.80이상 달성>
③ APP 지원 단말기
㉮ 1차년도 20종 달성
l 각 20종 단말기에 개발된 소프트웨어를 탑재하여 테스트 진행 l 20종 단말별 화면 UI 및 기능 테스트 진행
④ 관계 분석 처리 속도
㉮ 콘텐츠와 태그의 관계를 처리하였으며 10만건 메타데이터 중 특정 사용자의 해당 콘텐 츠와 관련된 태그를 관계 분석 처리하여 1Depth 관계 처리 속도를 측정하는 별도의 프 로그램을 작성하여 성능 결과를 테스트 함.
< second : 0.235 달성 >
⑤ 인코딩 처리 속도
< 인코딩 테스트 프로그램 >
⑥ KDM 기반 암호화 패키져 적용 코덱 파일
<암호화된 영상 재생을 위해 암호화 키 입력>
< KDM 암호화(AES)된 영상 재생 화면 >
⑦ 테마 기반 간편한 멀티미디어 편집 및 보정
㉮ 템플릿 3개 달성
l Thme 1. 여행 (카테고리 해변, 하늘을 활용) 여행에서의 사진을 모아 추억하며 보여줄 수 있도록 앨범에 사진을 한 장씩 넘겨주는 느낌의 효과를 적용
<테마 1 여행>
l Thme 2. 계절 (카테고리 단풍, 눈을 활용) 계절이 천천히 바뀌는 모습을 보여주기 위 해 사진의 전환을 부드러운 블러 효과를 적용
<테마 2 계절>
l Thme 3. 애완동물 (카테고리 개를 활용) 귀여운 애완동물의 사진을 더욱 다양하게 보 여줄 수 있도록 다양한 형태를 이용하여 사진을 전환
<테마 3 애완동물>
⑧ 오디오분할
㉮ 오디오 분할 알고리즘 성능 평가
l 오디오 분야에서 가장 권위있는 MIREX Database 211 파일 활용
㉯ 오디오 분할 성능 결과 l FPC-F 0.532 달성
< FPC-F 0.532 달성 >
⑨ 지적 재산권 확보 : 달성
⑩ 사업화를 위한 제품 확보 : 달성
⑪ 피시드라이브 파일동기화 속도
㉮ PC에서 업로드 완료 표시 후, 타켓 단말에서 push노티를 받는 시간을 측정 l PC에서 파일 업로드 및 완료 표시
<PC앱 신규 콘텐츠 업로드> <PC앱 신규 콘텐츠 업로드 완료 표시 >
l 타겟 단말에서 동기화 알림 메시지 표시
No Task 성공
간결성 일관성 실수방지 접근성 유연성 정확성 가시성 기능성 효율성 FUN 8.7 9.2 8.2 8.0 8.0 8.5 7.3 8.3 8.7 9.0
⑬ 하이라이팅 이미지 분류
㉮ 카테고리 데이터 확보
l 테스트 데이터: large Scale Visual Recognition Challenge (LSVRC)에서 사용하는 imagenet[4] 데이터 중 관련 10개 카테고리에 대한 데이터를 확보
l 10개의 카테고리에 대해 훈련에 사용하지 않은 데이터 700 테스트 이미지 파일 활용
㉯ 이미지 카테고리 분류 결과 l 이미지 분류 83 % 달성
<이미지 분류 83% 달성 >
구분 목표 달성도(%) 비고
다. 당해 (연도·단계) 질적 성과 목표 및 달성도
(SCI/비SCI) 게재일 NTIS 등록번호