A real-time content filtering system for live broadcasts in TV terminals enables a TV viewer to obtain desired video scenes from multiple channel broadcasts. In order to achieve stable and reliable scene filtering for multiple video inputs, real-time filtering requirements such as frame sampling rate per channel, number of input channels, and buffer condition should be considered to meet the limited capacity of the terminal. In this thesis, we propose analysis models of selecting those requirements by modeling a filtering system using two queues, i.e., D/D/1 and D/M/1 queues. By minimizing the queueing time of input video frames, the proposed models can maximize filtering capacity for multiple video inputs in real-time. To verify the proposed filtering system and analysis models, we perform experiments on soccer videos with the proposed model. The experiment results show that the proposed real-time scene filtering system is suitable to TV terminals for personalized semantic content consumption, and give that its analysis models allow stable filtering within limited resources.
본 논문에서는 사용자 영역에서 메타데이터가 이용 가능하지 못한 생방송 콘텐츠들의 개인화된 의미 기반 소비를 위해서, 사용자 단말에서의 실시간 장면 필터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다채널의 방송 콘텐츠들로부터 사용자가 원하는 비디오 장면을 획득할 수 있는 것을 목적으로 한다. 다채널의 비디오 입력에 대해서 안정적이고 신뢰성 있는 필터링 시스템을 위해서는 채널 당 샘플링 주파수, 가용한 입력 채널의 수, 그리고, 버퍼의 크기와 같은 필터링 조건들이 정해진 사용자 단말의 한정된 사양 내에서 고려되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 큐잉 이론에 근거하여 D/D/1 큐와 D/M/1 큐를 제안하는 필터링 시스템을 모델링하는 데 적용하고, 안정적인 필터링을 위한 조건들을 구하는 분석 모델들을 제시한다. 샘플링되어 입력되는 비디오 프레임들의 대기 시간을 최소화함으로써, 제안하는 모델은 주어진 시스템 사양 내에서, 실시간으로 다채널 입력에 대한 최대한의 필터링 수행 능력을 확인한다. 제안하는 시스템과 분석 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 축구 비디오를 이용한 실험을 실시한다. 도출된 실험 결과를 통해, 새롭게 제안된 필터링 시스템이 현재 가용한 셋탑박스와 같은 사용자 단말에 구현이 가능하며, 안정적으로 필터링을 수행할 수 있는 조건에 대한 분석 모델을 제시한다.