• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.189-192
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• 2005

동영상 데이터가 급증하면서 뉴스 검색과 같은 검색 서비스를 위한 내용 기반의 색인 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따른 최근의 동영상 색인 기술들은 특히 용량이 큰 동영상에서 자동 또는 반자동으로 색인하기 위한 방법들을 소개하고 있으며, 대부분 저수준 특징(low-level feature)들을 이용하여 특정 구간을 검출하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 저수준 특징만을 이용할 경우 고수준 특징(high-level feature)이 나타내는 인지적 측면에서의 동영상 내용을 다룰수 없어, 사용자가 일일이 내용에 따른 구분 작업을 병행해야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 뉴스와 같이 시간적으로 비정규적이지만 내용에 따라 구조를 지니고 있는 동영상에 대해서, 저수준 특징만을 사용하여 고수준 특징을 이용한 것과 같은 성능으로 사용자가 수행해야 하는 작업을 최소화하는 내용 기반 구간 검출 방법에 의한 색인 방법을 제안한다. 특히 저수준 특징을 이용한 프로그램 구간 검출은 빠른 처리 및 효과적인 검출 성능 보이고 있어, 본 논문에서 제안한 비정규 구조 색인 방법이 내용 기반 색인에 매우 효과적임을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.359-361
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• 1999

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.646-648
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• 2012

In this paper, an image detection technique is proposed to extract image features in a mobile terminal environment. To detect objects, the HSI color model of the image is used. The object's corner points are detected using the Harris corner detection method. Finally we detect the object of interest using region growing The experiment results show that the proposed method improves detection performance and reduces the amount of computation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.259-262
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• 2004

본 논문에서는 내용기반영상검색을 위해 웹으로부터 수집된 영상들 중에서 검색 요구가 높은 유용한 영상들을 검출하는 방법을 제안한다. 검색 요구가 높은 영상들 이외의 불용 영상들은 배너, 화면 캡쳐와 같이 그래픽 성격이 강한 특징이 있다. 이에 본 논문에서는 영상에서 가장 빈번하게 나타나는 우세 칼라(dominant color)에 대한 정보와 영상 내부에 위치하는 수평 및 수직 성분을 추출하여 유용한 영상에 대한 검출 기준으로 사용한다 또한 기존에 사용되는 인접한 픽셀간의 칼라 거리 및 영상의 가로 및 세로 비율을 활용한다. 이들 네 가지 특징을 순차적으로 조합하고 다수결 원칙을 적용하여 유용한 대상을 검출할 수 있도록 한다. 제안된 방법은 웹에서 직접 수집한 2047장의 영상에 적용하여 약 90%의 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.453-457
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• 2001

영상검색은 문자위주의 검색을 한계로, 그 내용에 기반 한 특징벡터를 이용하여 검색을 수행한다. 특징벡터간의 거리를 계산하고 그 값들에 순위를 매긴다. 이렇게 얻어진 순위 값들을 가지고 사용된 검색방법의 유효성을 검사하는데 Recall/Precision 방법이 이용되고 있다. 질의영상과 같은 군에 속하는 영상이 얼마나 검출되었는지를 검출된 영상에 기반하여 계산하거나, 영상 군에 기반하여 계산하는 방법들이다. 그러나, 검출되는 순위값의 범위를 정하고, 그 범위 내에 속하는 만족하는 값의 개수를 세는 방법을 이용한다. 따라서 주어진 두 샘플의 전체적인 경향을 비교하지는 못한다. 본 연구에서는 순위를 이용하여 비교하고자 하는 두 샘플의 순위들을 결합하여 순위를 매기고 각 샘플들에 매겨진 순위값들의 평균과 분산을 이용하여 각 샘플들을 전체적으로 비교할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.777-780
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• 2001

동영상 검색 및 관리 기술의 필요성 증가에 따라 동영상 검색 기법들이 제안되고 있으며, 특히 내용 기반 검색 기법에 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 요소중의 하나인 카메라 동작 검출을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상의 평균값을 이용하여 제작된 투영 영상상에서 추출된 edge 의 방향 성분으로 구성된 optical flow 에 따라 적절한 카메라 동작을 검출한다. 효과적인 카메라 동작 요소 검출을 위하여 평균값으로 구성된 투영 영상을 검출하고자 하는 카메라 동작 요소에 따라 달리 제작한다. 투영 영상은 전체적인 영상에 대하여 제작하는 방법과 sub-block 으로 나눈 영상에 따라 각 블록별로 제작하는 방법으로 나누어진다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.110-113
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• 2002

통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.223-226
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• 2009

유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.93-95
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• 2023

본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.187-191
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• 1999

비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.