본 논문은 내용에 기반한 뉴스 비디오의 인덱싱과 검색을 위한 통합된 해결책을 제안한다. 핸재 일반적인 비디오의 자동 인덱싱은 불가능하지만 뉴스 비디오와 같은 구조가 명확한 경우는 가능하다. 이러한 뉴스의 구조화된 지식을 이용하여 키 프레임들을 자동 추출하기 위해서 제안된 우리의 모델은 뉴스사건 분할, 자막 인식, 검색 브라우저 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째로 뉴스사건의 분할 모듈은 얼굴인식에 기반하여 사건의 중심인 앵커 장면을 인식하고 앵커 장면의 공간적 정보를 이용하여 뉴스사건을 분할한다. 다음으로 뉴스아이콘을 추출한다. 자막인식 모듈은 먼저 자막의 특성을 이용하여 자막 프레임을 검출하고 분리병합 방법을 이용하여 문자열을 추출한다. 다음으로 문자인식기(OCR)를 이용하여 문자인식을 한다. 마지막으로 검색 브라우저 모듈은 다양한 검색 방법이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 디지털 비디오 인코딩 과정의 VLC(variable length coding) 영역에서 블록계층의 DC/AC 성분을 이용한 인증과 서명의 이중 비디오 워터마킹 시스템을 제안하였다. 제안한 기법은 블록계층의 DC 성분과 AC 성분에서 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 것이다. 인증 워터마킹은 주요한 정보를 포함하는 저주파 영역과 윤곽선 정보를 포함하는 중간 주파수 영역을 이용하여 인트라 프레임의 DC 성분과 움직임 벡터의 부호를 변형시켰고, 서명 워터마킹은 모든 프레임의 AC 성분들 중에서 마지막 AC 성분의 Level이 '1'인 경우에만 워터마크를 삽입하였다. 서명 워터 마크 검출은 저작권자의 비밀 키에 의해서만 가능하고, 기술적인 면에서 저자권자의 판별 기준이 될 수 있다. 제안한 이중 비디오 워터마킹 시스템의 특징은 인증과 서명의 두 가지 기능을 선택적으로 수행할 수 있으며, 계산과정이 복잡하지 않으면서 비트 스트림(bit-stream)을 유지시킨다. 그리고 실험 결과에서 기존의 방법보다 화질 면에서 $2{\sim}3dB$ 더 높은 수치를 얻어 우수함을 보였고, 인코딩 수행 속도에 미치는 영향은 거의 없었으며, 향후 실시간 인코딩 처리에 응용될 수 있다.
Stereoscopic conversion has been an important and challenging issue for many 3-D video applications. Usually, there are two different stereoscopic conversion approaches, i.e., image motion-based conversion that uses motion information and object-based conversion that partitions an image into moving or static foreground object(s) and background and then converts the foreground in a stereoscopic object. As well, since the input sequence is MPEG-1/2 compressed video, motion data stored in compressed bitstream are often unreliable and thus the image motion-based conversion might fail. To solve this problem, we present the utilization of key-motion that has the better accuracy of estimated or extracted motion information. To deal with diverse motion types, a transform space produced from motion vectors and color differences is introduced. A key-motion is determined from the transform space and its associated stereoscopic image is generated. Experimental results validate effectiveness and robustness of the proposed method.
본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완한다. 몸을 자연스럽게 움직일 수 없는 전신마비, 루게릭 환자들을 위한 시스템으로, 눈동자의 모션을 인식하여 FPGA에서 텍스트를 실시간으로 선택한다. 본 논문에서는 사용자가 전신마비 환자인 것을 기반으로 눈 검출 기능의 연산을 최소한으로 줄여 모션인식의 속도를 향상키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 수리형태학에 기반한 새로운 특징값 추출 방법을 제안하였다. 수리형태학적 패턴 분포함수에 의한 수리형태학적 공간주파수를 소개하고 이를 새로운 특징인 평균높이를 정의하는데 적용하였다. 평균높이는 내용기반 이미지 검색을 위한 인덱스 키를 생성하는데 사용되는 특징값을 정의하기 위하여 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 증명하였다. 또한 기존의 검색방법은 검색하는 이미지 데이터마다 에지 검출단계에서 적절한 문턱값에 의한 이진화 처리가 요구되어 지나 제안한 방법은 이진화가 필요 없어서 그 효용성이 크다.
이동 에이전트는 분산 컴퓨팅 환경에서 유용하게 쓰이는 컴퓨터 통신 분야의 새로운 응용기술이지만, 에이전트가 이동함으로써 발생하는 여러 가지 보안상의 문제점들을 가지고 있다. 특히, 악의적인 호스트로부터 이동 에이전트를 보호하는 방법의 중요성이 점점 높아지고 있으며, 타임 체킹 기술을 이용한 보호 기법 등이 기존에 제안되었다. 그러나 기존에 제안된 타임 체킹 기술은 데이터를 누적함으로써 네트워크 부하를 초래할 수 있다. 또한, 동일한 도메인 내에서는 동일한 세션키를 사용하여 에이전트를 암호화함으로써 타임 체킹 기법의 중요한 데이터인 에이전트 도착 및 출발 시간이 조작될 가능성이 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 타임 체킹 기술을 기반으로 에이전트의 누적 데이터 크기를 제한하여 네트워크 부하를 줄일 수 있는 기법과 RSA 암호화 기법을 사용하여 이미 기록된 에이전트의 도착 및 출발 시간 조작을 방지할 수 있는 기법을 제안한다.
뉴스 아카이브 시스템을 구축하기 위하여서는 먼저 뉴스 비디오 스트림을 기사 단위로 인덱싱하고, 사용자가 기사 비디오를 모두 시청하지 않아도 그 내용을 이해할 수 있도록 하는 추상화 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 스트림에 대하여 샷 타입을 이용하여 기사 단위로 인덱싱할 수 있는 새로운 기사 경계 검출 방법 및 기사 추상화 방법을 제안하다. 제안한 인덱싱 방법에서는 뉴스 비디오의 샷들을 앵커 샷, 인터뷰 샷, 연설 샷, 보도 샷, 그래픽 자료 샷 등으로 나눈다. 모든 기사는 앵커 샷으로 시작하고, 앵커 샷은 다른 샷에 비하여 길이가 길고 특별한 화면 구조를 가지고 있기 때문에 이를 이용하여 기사 단위의 인덱싱을 수행한다. 또한 각 기사에 대한 효과적인 추상화를 위하여 앵커 샷의 오른쪽 위에 있는 그래픽 데이타와 기사를 이루는 다른 샷들의 키 프레임들을 이용한 기사 포스터를 구성하는 방법을 제안하였다. 여러 종류의 뉴스 비디오 스트림에 대한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 기사 경계 검출 알고리즘의 검출율(recall) 및 정확도 (precision)값이 각각 0.92 및 0.96 이상 됨을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 WWW상에서 수행되는 뉴스 아카이브 시스템의 프로토타입 시스템의 설계 및 구현에 대하여서도 설명한다.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
$^{99}mTc-MAG_3$ 동적 신장 검사는 $^{99}mTc-MAG_3$를 이용하여 방사성 의약품이 신장에 섭취되고 배설되는 과정을 멈춤 없이 동적으로 영상화 하는 방법이다. 검사 시작 후 1~2.5분 사이 좌우 신장에서의 비율을 측정하여 상대적 신장기능비를 측정할 수 있으며, 총 신장 기능을 기준으로 상대적 신장기능비를 비율로 나타낼 수 있다. 본 연구는 일반적인 신장 검사 방법인 후면 검출기만 이용해 계수된 데이터로 구해진 상대적 신장기능비와 전면, 후면 검출기 모두로 계수한 뒤 기하평균을 이용해 얻어진 데이터로 구해진 상대적 신장기능비를 비교하여, 좌우 신장 깊이 차이가 상대적 신장기능비에 미치는 영향을 알아보고, 기하평균의 신장 깊이차에 따른 감쇠 보정 효과의 유용성에 대해 연구하고자 한다. 2015년 7월부터 2016년 2월 사이에 $^{99}mTc-MAG_3$ 동적 신장 검사를 시행한 33명의 환자(남자 13명, 여자 20명, 평균나이 44.66세, 범위 5세~70세, 평균키 160.40 cm, 평균 몸무게 55.40 kg)를 대상으로 하였다. 신장 깊이를 측정한 결과. 왼쪽 신장은 평균 65.82 mm, 오른쪽 신장은 71.62 mm로 나타났다. 33명의 환자들 중 30명의 환자에게서 전면과 후면 검출기로 계수하여 기하평균을 적용한 상대적 신장기능비가 후면 검출기로만 얻어진 정보를 가지고 구해진 상대적 신장기능비보다 깊게 위치한 신장의 비가 상승하고, 얕게 위치하고 있는 신장의 비가 떨어지는 결과가 나왔다. 깊게 위치하고 있는 신장과 검출기 사이의 감쇠가 보정된 결과라고 사료되며, 신장 혹은 신장 주변에 병변이 있는 경우, 척추의 기형, 이소 신장의 경우, 이식신장을 가지고 있는 환자 중 본래의 신장을 제거하지 않은 환자의 경우 등 좌우 신장의 깊이 차이가 나는 경우 깊게 위치하고 있는 신장의 비를 보정해 주어 기존에 일반적으로 시행되어지고 있는 검사 방법(후면 검출기 계수)과 비교했을 때, 정확한 상대적 신장기능비를 계산할 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 사람 키 높이 추정기법을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스데레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18$\%$의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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