지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.
영상 정보의 발전으로 다양한 멀티미디어 서비스를 가능하게 하였고 네트워크와 IT의 발전으로 사용자가 풍부한 정보를 접할 수 있는 기회를 제공하였다. 이러한 동영상과 정지영상의 많은 정보를 압축하는 여러 방식 중에서 디지털 비디오 압축 관련 국제 표준안 중 MPEG-4와 H.264가 발표되었다. 유연성이 좋은 MPEG-4와 달리 H.264는 비디오 프레임의 효율적인 압축과 신뢰성을 강조 한다. 특히 H.264의 압축 기술은 HDTV처럼 큰 영상 뿐 아니라 카메라폰이나 DMB등의 특히 작은 크기의 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 본 논문은 기존의 동영상 압축 표준에 비하여 높은 압축성능과 유연성의 장점을 가지고 있고 표준 H.264/AVC에서 공간적 예측을 사용하여 비디오 프레임을 압축하는 방법인 Intra coding 에서 사용하는 여러 모드 중 4*4 예측모드를 연구하여 C언어를 이용한 최적화된 시뮬레이션과 Intra coding decoder의 성능평가를 통한 최적화를 실시하였고, 최적화된 예측 정보를 바탕으로 Intra coding decoder를 VHDL언어를 이용하여 하드웨어로 구현하였다.
동영상에서 객체의 추출은 객체 단위로 압축하는 MPEG-4와 객체의 특성을 기술하고 유사한 영상을 검색하는 기능을 가진 MPEG-7에 기반 기술로, 동영상의 효과적인 압축 및 색인, 검색에 유용하게 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 시간적 정보와 공간적 정보를 이용한 영상 분할 방법을 제시한다. 동영상은 배경 화면과 전방 객체로 이루어져 있는데, 여기서 프레임간 모션벡터로 글로벌영상(배경영상)의 움직임을 분리할 수 있다. 이 Motion-based Segmentation을 통해 배경과 전방객체를 분리하여 rough한 전방객체를 추출하게 된다. 그리고 시간적 분할을 통해 얻은 rough한 전방객체에 모폴로지 변환과 Watershed 알고리즘을 적용하여 배경과 전방객체의 모호한 부분을 제거함으로써 효과적으로 전방객체를 추출한다.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI 영상에서의 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 변환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 프레임을 블록화 시켜 대각선 방향으로 블록간의 ALH(Average of Luminance Histogram)를 비교하여 일정한 임계치에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 변환점으로 검출하게 된다. 점진적 장면의 변화에 대비하기 위해 장면 변환점이 추출될 때까지 임계치 값을 낮춰줌으로서 정확한 장면 전환 지점을 검출하고자 한다.
본 논문에서는 UEC (User Edited Contents)를 생성을 위한 비디오 세그먼트 검색에 적합한 동영상 메타데이터 스키마를 설계 및 제안한다. 전통적인 동영상 하위 구조 및 내용 정보 구조와 달리, 제안한 동영상 메타데이터 스키마에서 메타데이터는 Title-Event-Place (Scene)-Shot의 계층적인 구조를 가지며, 각 단위 세그먼트 별로 저장하여야 할 정보를 구조화하여 정의하였다. 현재 생성되어 배포되고 있는 UEC에 대한 논리적인 특징 분석을 통해 Pilot 태깅 실험을 설계하고, 피 실험자들의 태깅 행태와 태그들의 분석을 통해 이러한 메타데이터의 구성 방식과 스키마를 설계하였다. 제안한 시키마는 UEC 생성을 위한 동영상 검색의 특성을 고려하여 설계되었기 때문에 UEC 생성에 유용한 비디오 세그먼트를 범용 MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme) 보다 쉽게 찾을 수 있도록 한다.
유튜브와 같은 동영상 스트리밍 서비스에서의 정보 검색은 전통적인 정보 검색 서비스를 대체하고 있다. 이러한 동영상 안에서 원하는 세부적인 정보를 찾기 위해서는 사용자가 여러 부분을 반복해서 탐색하며 시간과 네트워크 대역폭을 낭비해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클러스터링과 LSTM을 이용하여 이러한 사용자의 동영상 내 정보 검색을 보조하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 정보 검색을 위한 탐색 지점 순서와 DBSCAN이 범주화한 최종 목적 지점 범주를 이용하여 LSTM 모델을 학습하고, 이 모델을 이용하여 사용자가 검색을 시작할 때 선택한 탐색 지점 순서에 기반을 둔 사용자의 예상 목적 지점 범주를 제시한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 사용자가 원하는 목적 지점을 평균적으로 98%의 정확도와 7초의 시간 오차로 찾아내는 것을 보였다.
동영상 복사 검출을 위해서 사용되는 내용기반 정보는 크게 공간적인 정보와 시간적인 정보로 나눌 수 있다. 이 중에 공간적인 정보는 내용기반 영상 지문(fingerprint)을 의미한다. 이러한 영상 지문이 갖추어야 할 바람직한 특성으로는 추출이 간단해야 하며, 서로 다른 영상에서는 어느 정도 거리를 갖는 독립성(independence)을 가져야 하되, 변형된 영상과 원본 영상 사이에서는 짧은 거리가 나와야 하는 강인성을 가져야 하며 또한 정합 속도가 빨라야 한다. 본 논문에서는 내용기반 동영상 복사검출을 위해 공간 정보를 사용한 새로운 영상 지문을 제안한다. 제안하는 방법에서는 블록 영역의 평균과 1차, 2차 미분 값을 사용하는데 이러한 방법은 특징 추출 시 덧셈과 뺄셈만을 사용하므로 빠른 추출이 가능하고, 강인성과 독립성을 모두 가진다. 또한 사용된 특징 비교를 통해 2진화하고, 거친 지문과 미세 지문의 단계적 처리 방법을 사용하여 빠른 정합이 가능하다. 본 논문에서는 MPEG-7의 VCE7실험 조건을 사용하였으며 다수의 변형된 영상을 이용하여 제안된 방법의 성능을 검증 하였다.
동영상 콘텐츠가 폭증하고 있으나 사용자가 동영상 내 장면에 내포된 개체(인물, 사건, 사물 등)를 직관적으로 검색하는 것은 어려운 상황이다. 현재 동영상 콘텐츠는 이용자들이 수동적으로 동영상보기, 다시보기, 정지 등으로 이용되고 있다. 이용자들이 능동적으로 인터랙티브하게 활용할 수 있도록 콘텐츠와 개체의 메타체계를 분석하여 장면단위로 콘텐츠의 정보를 검색을 할 수 있는 기능이 필요하다. 개체의 메타체계를 분석하여 시맨틱 모델(sematic model) 콘텐츠(Content) 온토롤지와 오브젝트(Object) 온톨로지 설계 및 2개의 온톨로지 연결을 통해 시맨틱 모델(sematic model) 접근할 수 있는 기능을 제시한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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