• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.3
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• pp.99-105
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• 2000

Video has become an important element of multimedia computing and communication environments, with applications as varied as broadcasting, education, publishing, and military intelligence. The necessity of the efficient methods for multimedia data retrieval is increasing more and more on account of various large scale multimedia applications. According1y, the retrieval and representation of video data becomes one of the main research issues in video database. As for the representation of the video data there have been mainly two approaches: (1) content-based video retrieval, and (2) annotation-based video retrieval This paper designs and implements a video retrieval system for using semantic-based annotation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.57-60
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• 2003

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템은 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.941-944
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• 2001

최근 하드웨어와 압축기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 비디오 데이터에 대한 요구가 증가하였다. 비디오 데이터는 비정형, 대용량의 특징을 가지고 있으므로 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해서는 단순한 텍스트 형식의 데이터가 아닌 비디오 데이터에 대한 다양한 검색기법이 요구된다. 효율적인 비디오의 검색을 위해서는 사용자의 불완전한 질의에도 근사한 질의결과의 제시가 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터에 대한 효율적인 의미검색을 위해 주석기반과 특징기반을 혼합한 내용기반 검색을 지원하며 특히 사용자의 불완전한 질의에도 근접한 질의결과를 제시할 수 있는 지능적인 비디오 검색 시스템을 제안한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1443-1452
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• 1997

In this paper, we propose a new video structuring method for reconstructuring a 'structured logical video' which adds logical video information to a conventional structured video. Logical video information is composed of background, object, and situation. The proposed structured video is reconstructed in logical unit like episodes as well as in physical unit like shots. It can support many video functions and may be reusable in many video applications-video browsing, video retrieval, video editing, etc. we also present the video database management system in order to manage the proposed structured video is modeled on object-oriented concept and hierarchical structure. Also, we design and implement a video browsing and retrieval system using the proposed structured video.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.64-66
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• 2001

비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.127-137
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• 2006

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the automatic indexing agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.239-241
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• 2006

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.505-509
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• 2004

본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.315-318
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• 2010

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.2
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• pp.54-60
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• 2011

The study is content-based video retrieval system based on the news video domain as researching for the video data processing method for searching the multimedia information. For the implementation of effective system, We retrieval meaning information and special information using the knowing knowledge about formation and structure of the video data. These are possible to retrieval searching by articles fast and accurately by indexing contents the users want to search. The news domain used in experiment of our system is the KBS news on the air nowadays and precision and recall is used to evaluate the experiment and performance.