• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.315-317
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• 1998

많은 양의 비디오 데이터가 디지털화 되면서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 비디오 데이터를 검색할 수 있는 내용 기반 검색이 필요하게 되었다. 내용 기반 검색을 위해서는 비디오 데이터를 연속된 카메라 모션으로 구성된 셧으로 나누고, 셧의 내용을 대표 할 수 있는 대표 프레임을 찾아야 한다. 대표 프레임은 비디오 데이터의 요약과 색인의 중요한 수단이다. 본 논문에서는 셧의 내용 기반으로 대표 프레임을 찾기 위해서 프레임에 존재하는 영역 정보를 바탕으로 셧의 내용을 알 수 있는 핵심 정보인 카메라 모션을 검출 하고, 이를 기반으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.677-680
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• 2002

동영상에서 음란정보와 같은 유해정보를 판별하기 위해서는 대표프레임을 효율적으로 선정할 수 있어야 한다. 이를 위해 사용될 수 있는 기존의 대표프레임 선정 기법은 대부분이 장면전환을 중심으로 이루어진다. 이러한 기법은 연속된 변화특성을 가지는 유해 동영상의 경우에는 불필요한 대표프레임으로 인해 전체적인 판별효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 판별시스템의 입력이 되는 대표프레임을 프레임간 변화특성을 이용하여 선정하는 기법을 제안한다. 이 기법의 실험을 위해서 기존의 판별시스템에 제안된 기법으로 선정된 대표프레임을 투입한 경우에 90% 이상이 유해하다고 판별하여 입력의 적합성이 입증되었으며, 선정된 대표프레임의 수도 I-프레임에 비해 68%의 감소율을 보여 시간적 효율성도 입증되었다. 그러므로 본 기법은 효율적인 유해성 판별시스템을 가능하게 하여, 건전한 동영상 정보의 유통에 효과적으로 기여할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.510-520
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• 2000

내용 기반의 비디오 인덱싱 및 검색을 위해서는 비디오 데이타를 셧(shot)으로 분할하고, 또 각 셧을 나타내는 대표 프레임을 선택하는 것이 필요하다. 하지만, 대표 프레임을 선택하는 것은 주관적이어서 일관되게 자동적으로 대표 프레임을 선택하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 본 논문에서는 각 프레임에서의 영역을 바탕으로한 컨텐트 정보 및 시간 축 상의 변화를 이용하여 계층적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 먼저, 비디오 셧에서 카메라 모션을 검출하여 이에 따라 비디오 셧을 분류한다. 다음, 분류된 비디오 셧에 컨텐트의 중요도를 계산하기 위한 퍼지 규칙을 적용하여 대표 프레임을 선택한다. 끝으로, 선택되는 대표 프레임의 수는 브라우징 상세도(detailness)에 따라 계층적으로 선택되게끔 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.515-517
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 검색을 위한 방법의 핵심 기술중의 하나인 효율적인 대표키 프레임 추출을 위해 동적인 분할 기법을 제안하고, 다양한 장르의 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 대표키 프레임 추출법은 기존의 균등 분할 방법에서 필요 이상의 분할이나 적은 분할로 인하여 중복 추출되거나 추출 대상에서 제외되었던 대표키를 효율적으로 검출할 수 있는 방법으로서 이는 분할 기준을 영상의 각 장르별 특징에 맞도록 동적으로 적용함으로써 획일적인 값을 적용한 기존의 연구와는 달리 차별을 가진다. 제안된 알고리즘으로 대표키 프레임을 추출하기 위하여 뉴스, 영화, 뮤직 드라마, 광고와 같은 다양한 장르별로 실험한 결과, 제안된 대표키 프레임 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 1998

효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1822-1828
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• 2006

동영상에서 유해정보를 판별하기 위해서는 대표프레임을 효율적으로 선정 할 수 있어야 한다. 기존의 대표프레임 선정 기법은 대부분이 장면전환을 중심으로 이루어진다. 이러한 기법 은 연속된 변화특성을 가지는 유해 동영상의 경우에는 불필요한 대표프레임으로 인해 전체적인 판별효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 판별시스템의 입력이 되는 대표프레임을 프레 임간 변화특성을 이용하여 선정하는 기법을 제안한다. 이 기법의 실험을 위해서 기존의 판별시스템에 제안된 기법으로 선정된 대표프레임을 투입한 경우에 90% 이상이 유해하다고 판별하여 입력의 적합성이 입증되었으며, 선정된 대표프레임의 수도 I-프레임 비 해 68%의 감소율을 보여 시간적 효율성도 입증되었다. 그러므로 본 기법은 효율적인 유해성 판별시스템을 가능하게 하여, 건전한 동영상 정보의 유통에 효과적으로 기여할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.512-514
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• 1998

샷 경계면 분할 기법은 효과적인 비디오 검색 시스템을 구축하기 위한 기본적인 기술이다. 따라서 효과적인 비디오 분석을 위해서는 신뢰할만한 샷 경계면 검출 기술이 필요하다. 하지만 비디오에서는 일반적인 프레임 뿐만 아니라 디졸브, 페이드와 같은 다양한 형태의 특수효과 등이 포함되어 있어 포괄적인 기술 개발이 어렵다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 몇 가지 기법들의 성능을 비교하고 이를 개선시켜 몇 개의 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 샷 경계면 분할 작업이 끝난 뒤에는 비디오 클러스터링을 하기 위한 대표프레임 추출 작업이 필요하다. 대표 프레임은 단순하게 각 샷의 첫 번째 혹은 마지막 프레임을 추출할 수도 있지만, 이 경우 각 샷의 동적인 특성들을 제대로 표현할 수 없으므로, 본 논문에서는 샷의 변화량을 측정하여 대표 프레임의 수를 결정하는 방법을 사용하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.47-53
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• 2002

본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.147-154
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• 2008

본 논문에서는 우선 $X^2$ 히스토그램과 컬러 히스토그램을 합성한 방법과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산한다. 다음으로 거리에 대한 클러스터링과 k-mean 군집화를 이용하여 클러스터의 대표 프레임을 결정한다. 마지막으로 우도비를 이용하여 그룹의 대표 프레임을 결정한다. 제안한 방법은 차이값 계산, 클리스터링과 군집화, 대표 프레임 추출의 3단계 과정을 수행하므로 다른 방법보다 검출이 뛰어나다는 것을 실험을 통해 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2003

본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.