• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.1
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• pp.50-61
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• 2005

To provide adaptively video streaming services on network environment, video transcoding is introduced. The one of transcoding methods is the frame-rate conversion. it needs a re-estimation about a motion vector of the frame to refer a skipping frame. This re-estimation makes higher the computational complexity in video transcoding. To reduce the computational complexity of a motion vector refinement, this paper proposes a region & activity based motion vector composition scheme that refine the moving vector of a skipping frame. This scheme composes each motion vector from the weight based on the activity information of a macroblock and the site of the overlapped area. The experiment result shows that RABVC has a higher PSNR than the value of existing weight-based motion vector selection schemes though the computational complexity of our scheme is similar to that of other schemes.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39B no.9
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• pp.590-597
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• 2014

This paper proposes multi-camera system that relies on 3D views for panoramic video and distribution method about panoramic video generation algorithm by using cloud computing. The proposed monitoring system monitors the projected 3D model view, instead of individual 2D views, to detect image distortions. This can minimize compensation errors caused by parallax, thereby improving the quality of the resulting panoramic video. Panoramic video generation algorithm can be divided into registration part and compositing part. Therefore we propose off-loading method of these parts with cloud computing for panoramic video service.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.258-273
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• 2011

This paper designs and implements a multi-view 3D video player system which is operated faster than existing video player systems. The structure for obtaining the near optimum speed in a multi-processor environment by parallelizing the component modules is proposed to process large volumes of multi-view image data at high speed. In order to use the concurrency of bottleneck, we designed image decoding, synthesis and rendering modules in a pipeline structure. For load balancing, the decoder module is divided into the unit of viewpoint, and the image synthesis module is geometrically divided based on synthesized images. As a result of this experiment, multi-view images were correctly synthesized and the 3D sense could be felt when watching the images on the multi-view autostereoscopic display. The proposed application processing structure could be used to process large volumes of multi-view image data at high speed, using the multi-processors to their maximum capacity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.727-730
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• 2021

이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.111-119
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• 2006

Video viewers can not understand enough entire video contents because most video is long length data of large capacity. This paper propose efficient scene change detection and video abstracting using new shot clustering to solve this problem. Scene change detection is extracted by method that was merged color histogram with $\chi2$ histogram. Clustering is performed by similarity measure using difference of local histogram and new shot merge algorithm. Furthermore, experimental result is represented by using Real TV broadcast program.

• KSCI Review
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• v.14 no.1
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• pp.255-264
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• 2006

Video viewers can not understand enough entire video contents because most video is long length data of large capacity. This paper propose efficient scene change detection and video abstracting using new shot clustering to solve this problem. Scene change detection is extracted by method that was merged color histogram with ${\chi}^2$ histogram. Clustering is performed by similarity measure using difference of local histogram and new shot merge algorithm. Furthermore, experimental result is represented by using Real TV broadcast program.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.290-294
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• 2001

비디오 데이터를 인덱싱 하기 위해서는 우선적으로 장면 전환을 검출하여 키 프레임을 추출하고 추출된 키 프레임을 바탕으로 인덱싱 작업을 수행한다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출하기 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하고, 축구 비디오가 갖는 특성을 이용하여 샷 사이의 흐름을 파악하여 시각 정보를 분석하며, 이를 바탕으로 축구 비디오를 다양한 방법으로 인덱싱하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.186-189
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• 2013

최근 다양한 3D 콘텐츠들에 대한 사용자의 요구에 따라 HD(High Definition)화질 및 이를 넘어서는 고해상도(FHD(full high definition), UHD(ultra high definition))의 고품질 3D 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있으며, 차세대 영상 기술로 주목되고 있는 3차원 비디오 기술은 사용자에게 실감 있는 영상을 제공할 수 있다, 하지만 많은 시점을 전부 촬영하는 것은 한계가 있으므로, 카메라의 깊이 정보를 이용하여, 전송하는 시점을 줄이고, 시점영상을 합성함으로써 사용하는 카메라의 수보다 더 많은 시점을 생성하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 3차원 비디오 부호화(3D Video Coding, 3DVC)에서는 깊이영상을 가지는 3차원 비디오영상에 대한 효과적인 부호화 기술들에 대해 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 HEVC 기반의 3D-HEVC에서 사용하는 표준 기술들에 대하여 소개하고, 현재 사용되고 있는 기술들에 대한 성능 평가를 분석 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.787-790
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• 2003

전통적인 원격 평가 시스템들은 학생 개개인의 특성과 성향을 고려하지 않기 때문에 단순하고 획일적이라는 문제점을 갖고 있다. 돈 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 비디오를 통한 평가를 위하여 장면전환검출과 사용자 프로파일을 이용한 원격 비디오 평가 시스템을 제안하고 구현한다 비디오 문제 출제를 위한 장면 전환 검출을 통하여 키 프레임과 문제 출제 구간을 추출한다. 문제 출제 방법은 평가에 사용자 프로파일의 적용을 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성한 방법을 이용하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 자신의 부족한 영역을 보충하고 관심 영역을 유지할 수 있으며 학업 성취도를 향상시킬 수 있다 사용자 프로파일을 이용한 본 시스템은 사용자의 문제 풀이 결과에 따라 영역별 문제 수를 조절하고 평가의 질과 효율성을 최대화시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.55-57
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• 2011

장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.