• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.6
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• pp.591-598
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• 2000

본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 수화사전 Web-Sign을 설계 및 구현한다. Web-Sign은 여러 가지의 검색조건에 의한 수화동영상을 화면에 출력하고 관련 정보를 쉽게 찾아 볼 수 있는 특징이 있다. 또한 Web-Sign은 100% JAVA로 구현하였기 때문에 플랫폼과 OS의 영향을 거의 받지 않으며, 애플릿과 어플리케이션으로 모두 배포 가능한 장점을 가지고 있다. 웹 브라우저에 의한 접속은 애플릿을 자동으로 지원하며, 어플리케이션을 이용할 경우 모든 데이터는 On-Line 혹은 Off-Line 형태로 전송이 가능하다. 검색방법은 단어입력, 가나다순서별 선택, 동작정보(수위소)선택, 동작화면에 의한 선택, 수화 교과서〔10〕의 챕터순서별로 선택, 주제별 수화분류에 의한 단어선택 등을 이용할 수 있다. 현재까지 등록된 동영상은 현재까지 총 500 여개이며 각 동영상에 대한 시작 및 끝 화면의 정지영상 1000여개와 빠른 전송을 위한 동영상 1000여개를 참고자료로 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 Web-Sign은 많은 검색방법을 가지고 있고, 다양한 정보를 인터넷을 통해 제공할 수 있으므로, 사용자가 쉽게 접근하여 수화를 익힐 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.494-495
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• 2011

본 논문에서는 스마트 TV 시청시에 녹화하는 골프 동영상에서 오디오기반의 경계영역 검출를 이용하여 썸네일을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 녹화되는 골프동영상의 인코딩된 오디오 정보로 부터 추출된 MDCT계수를 이용하여 온셋 구간 검출 및 오디오 세그먼테이션을 수행함으로써 골프 동영상을 6개의 오디오 클래스로 자동 분할한다. 분할된 오디오 세그먼트와 상응하는 비디오 프레임을 맵핑하여 골프 동영상의 썸네일을 생성한다. 제안된 오디오기반 경계영역 검출방법의 성능 측정 결과, 97.4%의 Recall과 96.85%의 Precision의 우수한 분류 성능을 나타내었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.492-501
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• 2009

Information on movement of objects in videos can be used as an important part in categorizing and separating the contents of a scene. This paper is proposing a shape-based movement-matching algorithm to effectively find the movement of an object in video streams. Information on object movement is extracted from the object boundaries from the input video frames becoming expressed in continuous 2D shape information while individual 2D shape information is converted into a lD shape feature using the shape descriptor. Object movement in video can be found as simply as searching for a word in a text without a separate movement segmentation process using the sequence of the shape descriptor listed according to order. The performance comparison results with the MPEG-7 shape variation descriptor showed that the proposed method can effectively express the movement information of the object and can be applied to movement search and analysis applications.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.5
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• pp.664-670
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• 2015

With the rapid progression of the Internet and smartphones, YouTube has grown significantly as a social media sharing site and has become popular all around the world. As users share videos through YouTube, social data are created and users look for video recommendations related to their interests. In this paper, we extract users' social category based on their social relationship and social category classification list using YouTube data. We propose the YouTube recommendation algorithm using the extracted users' social category for more accurate and meaningful recommendations. We show experiment results of its validation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.120-123
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• 2001

MPEG 동영상 부호화 중 BMA를 이용한 움직임 탐색과정에서, 왜곡척도로 MAD를 사용하는데 이는 블록 내 모든 화소에 동일하게 적용되므로 구획화 현상 등을 일으켜 주관적인 화질을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 블록 내 화소를 경계 영역과 내부 영역으로 나누어 경계 영역에 대한 MAD를 먼저 구하고, 문턱치를 비교하여 인터블록과 인트라 블록으로 구분하고 인터로 분류된 블록에 대해서만 내부 영역의 MAD를 구하여 최종 보상블록을 결정함으로써 화질을 개선하고 계산량을 줄일 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.848-861
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• 2015

In this paper, we introduce a new web-based PR video making service system. Many video editing tools have required tough editing skill or scenario planning stage for a just simple PR video making. Some users may prefer a simple and fast way than sophisticated and complex functionality. To solve this problem, it is important to provide easy user interface and intelligent classification and recommendation scheme. Therefore, we propose a new template classification and recommendation scheme using a topic modeling method. The proposed scheme has the big advantage of being able to handle the unstructured meta data as well as structured one.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.111-114
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• 1997

동영상 압축 알고리즘에서 움직임 추정기법은 매우 중요한 역할을 담당하는 반면, 수행시간이나 하드웨어 구현에 어려움이 많아 이를 개선하기 위한 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 적절한 화소 분류를 통해 우수한 화질과 적은 계산량, 간단한 하드웨어 구조를 가지는 새로운 움직임 추정기법을 제안한다. 기존의 1-비트 화소 분류 방법에서 변형된 새로운 비용 함수를 이용한 2-비트, 3-비트 화소 분류 방법과 2차 비용함수를 이용한 화소 분류 방법을 제안한다. 또한 여러 고속 움직임 추정 알고리즘과도 쉽게 연결하여 사용할 수 있으며 우수한 성능을 나타내는 것을 모의 실험을 통해 보였다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.48-57
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• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.85-102
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• 2010

In this paper, we propose a novel method of analyzing video and representing the relationship among characters based on their contexts in the video sequences, namely Character-Net. As a huge amount of video contents is generated even in a single day, the searching and summarizing technologies of the contents have also been issued. Thereby, a number of researches have been proposed related to extracting semantic information of video or scenes. Generally stories of video, such as TV serial or commercial movies, are made progress with characters. Accordingly, the relationship between the characters and their contexts should be identified to summarize video. To deal with these issues, we propose Character-Net supporting the extraction of major characters in video. We first identify characters appeared in a group of video shots and subsequently extract the speaker and listeners in the shots. Finally, the characters are represented by a form of a network with graphs presenting the relationship among them. We present empirical experiments to demonstrate Character-Net and evaluate performance of extracting major characters.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.169-178
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• 2009

There are various approaches that retrieve information from video. However, previous approaches have considered just object information and relationship between objects without story information to retrieve contents. To retrieve exact information at video, we need analyzing approach based on characters and community since these are body of story proceeding. Therefore, this paper describes video information retrieval methodology based on character information. Characters progress story to form relationship through conversations. We can analyze the relationship between characters in a story with the methods that classifies role grades and clusters communities of characters. In this paper, for these, we propose the Character-net and describe how to classify role grades and cluster communities at Character-net. And we show this method to be efficient.