• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.3
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• pp.295-306
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• 2017

The purpose of the study was to explore media frames and its contents regarding foreign athletes' naturalization to Korea. For data, 101 media reports from the year of 2014 to 2016 were collected and analyzed. As results, in the simple-fact-report frame, facts regarding foreign athletes' naturalization process and results of the matches were reported. In the economic frame, legitimacy of the naturalization was supported by emphasizing its benefits. In the humane-interest frame, personal history and difficulty as foreign athletes were described. In the conflict frame, negative effects by the foreign athletes' naturalization were mainly reported.. In the morality/responsibility attribution frame, Chelsey Lee's document forgery case was mostly highlighted that later issued naturalized athletes' morality and following legal actions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.949-950
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• 2017

딥러닝(Deep Learning)을 효과적으로 연구하고 개발할 수 있도록 도와주는 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)가 있다. 딥러닝 프레임워크는 현재 100 가지도 넘는 종류가 있다. 그렇기 때문에 개발의 목적에 가장 적합한 딥러닝 프레임워크를 선택하는 것은 쉽지 않다. 본고에서는 5가지 대표적인 딥러닝 프레임워크에 대해서 각각의 특징을 분석하고 비교한다. 이를 통하여 딥러닝을 개발하기 전에 개발 목적에 적합한 프레임워크를 선택할 수 있는 간단한 안목을 제시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.1
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• pp.74-83
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• 2000

There is a rapid increase in the use of digital video information in recent years. Especially, user requires the environment which retrieves video from passive access to active access, to be more efficiently. we need to implement video retrieval system including video parsing, clustering, and browsing to satisfy user's requirement. In this paper, we first divide video sequence to shots which are primary unit for automatic indexing, using a hybrid method with mixing histogram method and pixel-based method. After the shot boundaries are detected, corresponding key frames can be extracted. Key frames are very important portion because they help to understand overall contents of video. In this paper, we first analyze camera operation in video and then select different number of key frames depend on shot complexity. At last, we compose panorama images from shots which are containing panning or tilting in order to provide more useful and understandable browsing environment to users.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.3
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• pp.7-16
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• 2010

In this paper, we propose an ambient light control method based on the difference of image frames in video. The proposed method is composed of three steps. 1) The first step is to extract a dominant color of a current frame. 2) The second step is to compute the amount of change and the representative color in the changed region using the difference image. 3) The third step is to make a new representative color. The difference image is created from two images transformed into the YUV color space. The summed color difference of each pixel is used for the amount of change. The new representative color is created by synthesizing the current color and the changed color in proportion to the amount of change. We compare the variations of the light effect according to time with and without the proposed method for the same video. The result shows that the new method generates more dynamic light effects.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.1050-1057
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• 2020

Immersive 360-degree media has a problem of slowing down the video recognition speed when the video is processed by the conventional method using a variety of rendering methods, and the video size becomes larger with higher quality and extra-large volume than the existing video. In addition, in most cases, only one scene is captured by fixing the camera in a specific place due to the characteristics of the immersive 360-degree media, it is not necessary to extract feature information from all scenes. In this paper, we propose a reference frame selection method for immersive 360-degree media and describe its application process to copyright protection technology. In the proposed method, three pre-processing processes such as frame extraction of immersive 360 media, frame downsizing, and spherical form rendering are performed. In the rendering process, the video is divided into 16 frames and captured. In the central part where there is much object information, an object is extracted using an RGB vector per pixel and deep learning, and a reference frame is selected using object feature information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.318-321
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• 2021

최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.7C
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• pp.675-686
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• 2005

In this paper, we propose an efficient face region detection technique for the content-based video summarization. To segment video, shot changes are detected from a video sequence and key frames are selected from the shots. We select one frame that has the least difference between neighboring frames in each shot. The proposed face detection algorithm detects face region from selected key frames. And then, we provide user with summarized frames included face region that has an important meaning in dramas or movies. Using Bayes classification rule and statistical characteristic of the skin pixels, face regions are detected in the frames. After skin detection, we adopt the projection method to segment an image(frame) into face region and non-face region. The segmented regions are candidates of the face object and they include many false detected regions. So, we design a classifier to minimize false lesion using CART. From SGLD matrices, we extract the textual feature values such as Inertial, Inverse Difference, and Correlation. As a result of our experiment, proposed face detection algorithm shows a good performance for the key frames with a complex and variant background. And our system provides key frames included the face region for user as video summarized information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.196-199
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• 2020

밝기 차이가 발생할 때마다 비동기적으로 영상을 획득하는 이벤트 카메라는 기존의 프레임 기반 카메라가 가지고 있는 한계점을 보완하기 위해 사용된다. 이벤트는 비동기적으로 획득되고 프레임보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있기 때문에, 이를 활용하는 방안은 다양하다. 본 논문에서는 기존의 프레임 기반 카메라를 대체하여 사용하기 위해 이벤트만 활용하여 프레임 형태의 영상을 복원한 선행연구를 기반으로 한다. 복원한 영상의 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고, 기존의 노이즈 제거 방법들과 비교하여 성능을 평가한다. 또한 기존에 있는 대표적인 특징점 추출방법을 노이즈를 제거한 영상에 적용해보고, 복원된 영상에서의 특징점 추출에 적합한 추출방법을 확인한다. 이 결과는 프레임 기반의 특징점을 추출하여 추적하는 다양한 분야에서 기존의 카메라를 체제할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.11-19
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• 1999

Farmer 모델은 시스템 개체구조(System Entity Structure)의 개념을 도입한 지식표현을 위해 사용되는 프레임 구조모델로서 다중성 추상화 개념(Multiplicity Instance Concept)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.370-373
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• 2001

전자상거래는 사람들에게 인터넷을 통하여 상품과 서비스를 구매할 수 있게 하였다. 초기의 전자상거래는 일반 소비자를 주요 판매 대상으로 하였다 그러나, 각각의 기업에서 인터넷이 모든 종류의 비즈니스 창구가 될 수 있음 인식하고 관심을 보이기 시작했다. 기업을 대상으로 하는 전자상거래를 B2B(Business to Business)라 한다. 그러나, B2B 분야가 아무리 더 큰 이익을 창출할 수 있다고 해도, 이를 실현하는데는 많은 문제점이 존재하고 있다. 현재 B2B 분야에서는 포괄적이면서도 단일화된 거래환경의 지원이 무엇보다 시급한 문제로 떠오르고 있다. 원활한 B2B 전자상거래 이루어지기 위해서는 세계적으로 인정되는 표준을 바탕으로 완벽한 상호운용성이 보장되며, 기업 내부의 환경에 효과적으로 대응할 수 있는 프레임워크 기술이 절실히 요구된다. 이러한 기업간 전자상거래의 문제를 해결하고자 하는 목적으로 많은 기업과 단체에서는 각자의 표준을 정립하고, 이를 지원하기 위한 프레임워크를 진행하고 있다. 현재까지 발표된 대표적인 프레임워크로는 CommerceNet의 eCo 프레임워크, RosettaNet, Microsoft의 BizTalk 프레임워크, UN/CEFACT와 OASIS의 듀 XML이 있다. 이들 대부분의 프레임워크들은 XML과 인터넷을 기반으로 하는 것이 특징이다. 본 고에서는 기업간 전자상거래에 관심을 가지고 있는 기업들에게 현재의 기술동향과 향후 방향 설정에 있어서 도움이 될 수 있기 위한 목적으로 현재 발표된 XML 기반 전자상거래 프레임 워크 기술과 향후전망에 대하여 기술한다.