• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.610-617
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• 2003

Similarity matching in video database is of growing importance in many new applications such as video clustering and digital video libraries. In order to provide efficient access to relevant data in large databases, there have been many research efforts in video indexing with diverse spatial and temporal features. however, most of the previous works relied on sequential matching methods or memory-based inverted file techniques, thus making them unsuitable for a large volume of video databases. In order to resolve this problem, this paper proposes an effective and scalable indexing technique using a trie, originally proposed for string matching, as an index structure. For building an index, we convert each frame into a symbol sequence using a window order heuristic and build a disk-resident trie from a set of symbol sequences. For query processing, we perform a depth-first search on the trie and execute a temporal segmentation. To verify the superiority of our approach, we perform several experiments with real and synthetic data sets. The results reveal that our approach consistently outperforms the sequential scan method, and the performance gain is maintained even with a large volume of video databases.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.2
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• pp.31-39
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• 2015

2D-to-3D video conversion vests 3D effects in a 2D video by generating stereoscopic views using depth cues inherent in the 2D video. This technology would be a good solution to resolve the problem of 3D content shortage during the transition period to the full ripe 3D video era. In this paper, a low-complexity depth generation method for 2D-to-3D video conversion is presented. For temporal consistency in global depth, a pattern-based depth generation method is newly introduced. A low-complexity refinement algorithm for local depth is also provided to improve 3D perception in object regions. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional methods in terms of complexity and subjective quality.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.137-152
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• 2005

In this Paper, we Propose an efficient web-based video learning evaluation system that is tailored to individual student's characteristics through the use of user profile-based information filtering. As a means of giving video-based questions, keyframes are extracted based on the location, size, and color information, and question-making intervals are extracted by means of differences in gray-level histograms as well as time windows. In addition, through a combination of the category-based system and the keyword-based system, questions for examination are given in order to ensure efficient evaluation. Therefore, students can enhance school achievement by making up for weak areas while continuing to identify their areas of interest.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.1
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• pp.95-104
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• 2004

This paper proposes an efficient remote video evaluation system that is matched well with personalized characteristics of students using information filtering based on user profile. For making a question in forms of video, a key frame extraction method based on coordinate, size and color information is proposed. And Question-mating intervals are extracted using gray-level histogram difference and time window. Also, question-making method that combined category-based system with keyword-based system is used for efficient evaluation. Therefore, students can enhance their study achievement through both supplementing their inferior area and preserving their interest area.

• Journal of IKEEE
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• v.28 no.2
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• pp.199-203
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• 2024

In this paper, we propose variations in the kernel size of 1D convolutional layers for single-frame supervised temporal action localization. Building upon the existing method, which utilizes two 1D convolutional layers with kernel sizes of 3 and 1, we introduce an approach that adjusts the kernel sizes of each 1D convolutional layer. To validate the efficiency of our proposed approach, we conducted comparative experiments using the THUMOS'14 dataset. Additionally, we use overall video classification accuracy, mAP (mean Average Precision), and Average mAP as performance metrics for evaluation. According to the experimental results, our proposed approach demonstrates higher accuracy in terms of mAP and Average mAP compared to the existing method. The method with variations in kernel size of 7 and 1 further demonstrates an 8.0% improvement in overall video classification accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.123-124
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• 2010

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.296-298
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• 2011

본 논문에서는 향상된 중간 시점 합성 영상을 위한 깊이 영상 부호화 방식을 제안한다. 깊이 영상은 실제 영상과 다르게 날카로운 경계를 기준으로 완만한 변화를 가지는 픽셀 값을 가지는 특성이 있다. 따라서 깊이 영상의 부호화에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 기존의 다시점 비디오 부호화기 (Multiview Video Coding)가 하나의 프레임 내에서 고정된 양자화 파라미터 값을 사용하는 것에 반해, 제안된 방식에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하기 위해 블록의 특성에 따라 적응적으로 양자화 파라미터를 할당한다. 2 차 미분 영상의 분포에 기반해 각 블록을 경계 블록, 평탄 블록, 일반 블록으로 구분하고 이에 따라 양자화 파라미터를 할당한다. 실험결과로서, 제안하는 방법의 성능이 다시점 비디오 부호화기 참조 소프트웨어 JMVC 8.3 에 비하여 BD-PSNR 이 평균 0.18dB 향상되고, BD-BR 은 평균 4.03% 감소되어 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.274-280
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• 2007

오디오 텍스처 합성은 주어진 짧은 오디오 클립으로부터 임의의 길이를 갖는 새로운 오디오 클립을 생성하는 방법이다. 이는 애니메이션이나 영화에서 비디오와 정확한 동기화를 이루는 사운드 효과를, 혹은 임의의 길이를 갖는 배경 음악을 효율적으로 만들 수 있는 방법이다. 최근 Lie Lu는 주어진 예제 오디오 클립을 여러 조각으로 나눈 후, 이 조각들을 그래프 형태로 연결하고, 생성된 그래프를 탐색하면서 임의의 길이를 가지는 오디오 클립을 합성하는 방법을 제안하였다. 비교적 간단한 방법으로도 원본 오디오 클립과 비슷한 느낌의 오디오 클립을 만들어낸다는 장점이 있지만, 이는 원본 내의 여러 오디오 조각들이 단지 지속적으로 연결되는 형태로 합성되기 때문에 종종 반복되는 느낌을 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Lie Lu의 방법과는 달리 주어진 예제 오디오 클립을 직접 합성함으로써 반복성을 줄이면서도 원본과 비슷한 느낌을 갖는 결과 오디오 클립을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 본 논문에서는 정확한 합성을 위하여 EM 최적화 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성 방법은 먼저 예제 오디오 클립을 일정 단위로 나누고 이렇게 나눠진 부분들을 일정 길이만큼 서로 겹쳐지게 합성하여 임의의 길이의 오디오 클립을 만든다. 그 후 만들어진 오디오 클립을 예제 오디오 클립과 부분 부분을 비교하여 확장된 오디오 클립과 최대한 비슷한 부분을 예제 오디오 클립에서 찾는다. 그 다음 찾아진 결과를 결과 오디오에 다시 합성하여 오디오 클립을 만든다. 이런 과정을 반복하여 최적화된 가장 적절한 결과값을 구한다. 이 결과는 분할된 부분들이 가장 자연스럽게 이어지는 결과가 된다. 본 논문에서는 최적화를 사용하여 오디오를 합성하기 때문에 합성 결과를 쉽게 조정할 수 있다는 장점이 있다. 최적화 문제에 특정 제약 조건을 넣음으로써 사용자가 원하는 부분의 음악이 결과 사운드의 특정 부분에 위치 할 수 있게 하고 이로써 특정 흐름을 만들어낼 수 있으며, 일부가 손실된 사운드 데이터의 복구를 가능하게 하는 등의 결과를 생성할 수 있다. EM 최적화를 사용한 오디오 텍스처 합성 방법은 기존의 합성 방법에 비해 질적인 측면에서 보다 좋은 결과를 생성할 수 있고, 비교적 반복이 덜한 패턴들을 만들어 낼 수 있다. 이를 입증하기 위해 이에 대한 사용자 설문 조사 결과가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.352-355
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• 2011

본 논문에서는 깊이 맵의 재배열 과정을 통해서, 보다 개선된 영상을 합성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 깊이 맵을 여러 그룹(Group)으로 나누고, 각각의 그룹에 서로 다른 가중치를 주어 가까운 물체에 좀 더 많은 깊이 값을 가질수 있도록 조절하였다. 깊이 맵 추정(Depth Estimation) 및 중간 시점 영상의 합성(View Synthesis)을 통하여 기존 방식과의 비교를 진행하였고 그 결과, 전체적인 비디오 시퀀스(Video Sequence)에 대한 PSNR은 유지하면서, 보다 시각적으로 자연스러운 영상을 얻을 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.6B
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• pp.1183-1190
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• 1999

This paper presents an efficient hardware architecture to improve the frame memory interface occupying the largest hardware area together with motion estimator in implementing MPEG-2 video encoder as an ASIC chip. In this architecture, the memory size for internal data buffering and hardware area for frame memory interface control logic are reduced through the efficient memory map organization of the external SDRAM having dual bank and memory access timing optimization between the video encoder and external SDRAM. In this design, 0.5 m, CMOS, TLM (Triple Layer Metal) standard cells are used as design libraries and VHDL simulator and logic synthesis tools are used for hardware design add verification. The hardware emulator modeled by C-language is exploited for various test vector generation and functional verification. The architecture of the improved frame memory interface occupies about 58% less hardware area than the existing architecture[2-3], and it results in the total hardware area reduction up to 24.3%. Thus, the (act that the frame memory interface influences on the whole area of the video encoder severely is presented as a result.