• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.8
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• pp.31-37
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• 2021

In this paper, we propose a method to effectively search by automatically classifying scenes in which specific images such as pitching or swing appear in baseball game images using a CNN(Convolution Neural Network) model. In addition, we propose a video scene search system that links the classification results of specific motions and game records. In order to test the efficiency of the proposed system, an experiment was conducted to classify the Korean professional baseball game videos from 2018 to 2019 by specific scenes. In an experiment to classify pitching scenes in baseball game images, the accuracy was about 90% for each game. And in the video scene search experiment linking the game record by extracting the scoreboard included in the game video, the accuracy was about 80% for each game. It is expected that the results of this study can be used effectively to establish strategies for improving performance by systematically analyzing past game images in Korean professional baseball games.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.490-492
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• 2000

본 논문에서는 방송영상 특성을 이용한 축구 경기 장면 분석을 제안한다. 동영상의 프레임들을 분할하기 위해서는 급격한 장면 변화나 화면의 색상과 같은 화면의 형식적인 변화가 주요 결정사항이다. 그러나 축구경기와 같은 동영상에서의 하이라이트는 화면의 형식적인 변화와는 조금 다른 의미를 가진다. 그러므로, 축구 경기 동영상에서 하이라이트 부분을 검출하기 위해서는 장면의 변화와 더불어 화면의 의미를 해석할 필요가 있다. 본 논문에서는 축구 경기 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사한다. 임의의 프레임에 대하여 RGB 정보의 분석을 통하여 영상의 구성내용을 파악한 후, 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 하이라이트 여부를 판단한다. 제안된 방법에서는 RGB 값의 변화 문제를 해결하기 위하여, 주 RGB 범위 군집화(Dominant RGB Grouping) 방법을 통하여 임의의 영상에서 RGB 값의 변화에 최대한 덜 민감한 방법으로 대상의 RGB 정보를 취득할 수 있는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.259-264
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• 2002

최근에 축구 경기에 대한 많은 관심이 모아지고 있으며 축구 경기를 분석하는 시스템들도 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 축구 경기의 중요 장면을 3 차원 그래픽으로 재연하여 다각도의 영상정보를 제공하는 축구경기 3 차원 재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 2002년 한일 월드컵 축구대회 기간 중 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 'VPlay'라는 이름의 축구경기 3차원 재연 시스템을 개발하였다. VPtay 는 영상 처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술이 함께 사용되었다. 영상 처리 기술에는 선수 추출 및 추적, 그리고 카메라 이동 모델 및 추적 점에 대한 운동장으로의 좌표변환 모델 제작 방법이 사용되었다. 컴퓨터 그래픽 기술에서는 추적결과 데이터로부터 캐릭터의 기본적인 동작을 생성할 수 있는 이동동작 생성 기술을 적용하였고 가상 카메라의 효과적인 제어를 위해서 조이스틱을 이용한 가상 카메라제어 프로그램을 개발하였다. VPlay 는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.391-393
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• 2001

본 논문에서 제안하는 가상 영상 삽입 시스템은 카메라의 조작이나 시스템 운영자의 개입 없이 모든 처리 과정이 자동으로 진행된다. 이를 위해 시스템은 경기장 좌표계를 정의하고 삽입할 영상의 크기와 위치를 정하는 과정, 경기장의 특징점들을 추출하는 과정, 경기장 좌표계와 참조 영상의 특징점들로부터 투영 변환 파라미터를 추출하는 과정, 실제 동영상에서 삽입 위치를 찾고 추적하여 가상 영상을 삽입하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위해 방송용 NTSC 비디오 데이터를 대상으로 실험을 하였으며 그 결과 각 모듈들과 시스템이 효율적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.855-857
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• 2000

본 논문에서는 하이라이트의 연관성을 이용한 분석 방법을 제안한다. 멀티미디어와 동영상 서비스의 발달과 더불어 운동 경기의 내용을 자동 분석하여 하이라이트 추출이나 방송 중계 등에 이용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 동영상은 텍스트나 정지 영상에 비해 방대한 데이터로 구성되어 있다. 그러므로 경기 내용을 효과적으로 파악하기 위해서는 내용 기반의 주요 경기내용(High light)만을 추출 디스플레이 하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 스포츠와 관련된 동영상에서 자동으로 하이라이트 부분을 검출하는 기법을 개발하였으며, 이 기법을 방송용 축구 경기 동영상에 적용하여 하이라이트 추출을 시도하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.607-609
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• 2003

동영상 자동 분석은 비디오 데이터의 내용 기반 색인과 검색을 위한 첫 단계이다. 본 논문에서는 정형적인 구조를 가진 뉴스와는 달리 비정형적인 특성을 가진 축구 동영상에서 사용자의 관심이 되는 하이라이트 장면의 영상 특징을 이용하여 그 구조를 분석하여 하이라이트 장면을 검출하는 방법을 제안한다. 이전 연구를 토대로 그라운드영역과 골대 유무에 따라 하이라이트 후보 장면을 찾는 과정에서 경기마다 달라지는 임계값에 영향을 받지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 여러 종류의 축구 경기 하이라이트 분석에 있어서 그 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.2
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• pp.1-8
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• 2001

In this paper, we propose an algorithm which estimates the displacements and velocities of objects in the soccer field from the soccer image sequences. Assuming the time interval of an object movement is given, we transform the object positions into those in the soccer field model and compute the distance and the velocity. When four corresponding pairs of the feature points, such as the crossing points of the lines in the soccer field, exist and three of them are not on a line, we transform the object positions in the soccer image into those in the soccer field by using the perspective displacement field model. In addition, when the soccer image has less than four feature points, we first transform the object positions into those in the image which has more than four feature points, and then transform the positions into those in the soccer field again. To find the coordinate transformation between two images, we estimate the panning and zooming for consecutive images in the sequence. In the experimental results, we quantitatively evaluated the estimation accuracy by applying our algorithm to the synthetic. soccer image sequences generated by graphic tools, and applied it to the real soccer image sequences for broadcasting to show its usefulness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.806-808
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• 2022

본 논문에서는 자동화 시대에 맞춰 실시간 영상처리 기반의 모니터 품질검수 시스템을 구현하고자 한다. 작동하는 컨베이어벨트 위에 모니터가 놓이면 아두이노(Arduino)와 웹캠(Webcam), 각종 모터, 센서 등 다양한 부품으로 영상처리를 진행하여 불량 화소 기준에 따라 불량 여부를 판별한 후 자동으로 분류된다. 기존에 노동자가 직접 불량 화소를 판별하는 방식에서 모든 과정을 ICT 기술로 통합하여 최소 비용과 시간의 효과를 발현시키는 첨단 지능형 공장으로의 변화를 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.550-552
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• 1998

스포츠 비디오는 역동적인 특성과 비정형적인 구조를 가지고 있으므로 뉴스와 같은 정형적인 비디오와는 달리 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 축구 경기에서 하이라이트를 추출하여 색인하고 이에 대하여 선수 위치 추적, 파노라마 영상 구성, 경기장 모델 상에서의 선수 이동 궤적 도시 등을 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 제한된 색상의 HSV 영상을 구성하여 골대와 선수 위치를 추적하고, 움직임 벡터를 추출하여 카메라 동작을 분석하였으며 경기장 모델 구성을 위해 경기장 내의 특징점을 추출하여 투영 변환을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 제안된 방법이 축구 경기 비디오 분석에 효율적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.1
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• pp.51-59
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• 1999

In this paper we propose the technique for tracking players and a ball and for obtaining players' ground traces using image mosaic in general soccer sequences. Here, general soccer sequences mean the case that there is no extreme zoom-in or zoom-out of TV camera. Obtaining player's ground traces requires that the following three main problems be solved. There main problems: (1) ground field extraction (2) player and ball tracking and team indentification (3) player positioning. The region of ground field is extracted on the basis of color information. Players are tracked by template matching and Kalman filtering. Occlusion reasoning between overlapped players in done by color histogram back-projection. To find the location of a player, a ground model is constructed and transformation between the input images and the field model is computed using four or more feature points. But, when feature points extracted are insufficient, image-based mosaic technique is applied. By this image-to-model transformation, the traces of players on the ground model can be determined. We tested our method on real TV soccer sequence and the experimental results are given.