• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.582-592
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• 2001

대용량 영상을 다루는 디지털 비디오 라이브러리나 웹 방송에서는 영상 색인이 매우 중요한 역할을 하며, 이는 영상을 내용 단위로 분할하는 알고리즘에 기반한다. 본 논문에서 구현된 V2Web Studio는 영상 색인을 지원하는 시스템으로서, 샷 경계 검출 알고리즘을 이용한 영상 클립 생성 시스템이다. V2Web Studio는 영상 클립 생성 과정을 1) 영상 신호를 분석하여 샷 경계를 자동 검출하는 단계, 2) 검출된 결과에 포함될 수 있는 오류를 수작업으로 제거하는 단계, 3) 물리적인 샷 경계를 논리적인 계층구조로 모델링하는 단계, 4) 계층구조로 모델링된 각 모델링 인스턴스를 다양한 표준 압축 포맷으로 생성하는 단계로 구분하고, 각 단계에 해당하는 작업은 샷 검출기, 샷 검증기, 영상 모델기, 클립 생성기라는 독립적인 소프트웨어 도구로 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.611-618
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.201-209
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• 2000

샷 경계 검출 알고리즘은 영상 제작시 사용된 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과로 인해 완벽한 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증이 필요하다. 본고에서는 시각 율동을 이용한 샷 경계 검증 방법을 제시한다. 시각 율동은 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시각 율동에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시각 율동의 변화만을 파악하여 샷 경계로 의심되는 부분들을 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 또한 이 특성을 이용한 샷 검증기를 구현하여 시각 율동의 유용성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.75-80
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• 2008

본 논문에서는 프레임들의 차이값으로부터 카메라 브레이크에 의해 발생하는 큰 변화의 폭을 갖는 경계지점을 추출하는 전역적 결정트리를 이용하여 샷 경계를 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 지적 $X^2$ 히스토그램과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산하고, 다음으로 차이값간의 거리를 정규화를 통하여 계산한다. 계산된 차이값간의 거리를 바탕으로 전역적 임계치 거리를 계산하여 인접한 두 프레임들에 대한 거리값과 전역적 임계치 거리를 비교하여 샷 경계를 검출한다. 본 논문에서 제시한 전역적 결정트리를 이용하여 객체나 카메라의 움직임과 플래시 라이트와 같은 갑작스런 장면 변화를 쉽게 검출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.418-420
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• 2001

최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 보다 정확하게 샷을 검출하는 기법이 요구되고 있다. 비디오 정보를 이용하여 샷을 검출하는 역는 크게 이산코사인 변환의 결과값을 이용하는 방법과 움직임 보상의 결과값을 이용하는 방법으로 그룹화할 수 있는데 전자의 방법은 점진적인 변화를 검출할 수 있는 반면에 전체적인 검출율이 떨어진다는 단점이 있고, 후자의 방법은 전체적인 검출율은 높지만 점진적인 변화를 검출할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 두 가지 방법의 특징을 살펴본 후 이 방법들을 이용한 새로운 샷 경계 검출 방법을 제안한다. 전체적으로 검출율을 높이는 데 목적을 두었기 때문에 매크로블록 타입을 이용하는 방법을 기본으로 하면서 히스토그램을 이용하는 방법을 추가하여 precision을 높일 수 있도록 하였다. 히스토그램을 이용하는 방법에서는 단순히 프레임과의 비교를 하던 기존의 방법에다 프레임들간의 차이의 차이를 이용하여 성능을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과 평균 0.96의 recall과 0.96의 precision을 보이고 있음을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.123-128
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• 1999

본 논문에서는 기존에는 샷 경계 검출에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 논문에서는 샷 보다 상위레벨인 비디오 씬 추출에 초점을 맞추어 디지털 비디오를 구조화하는 시스템을 제안한다. 샷간의 유사도를 측정하기 위해서 칼라와 모션 특징을 이용하였으며, 비디오 내의 동적 또는 정적 특성을 반영하기 위해서 적응적 가중치를 적용하였다. 칼라 특징을 추출하기 위해서 각 샷의 내부에서 대표 프레임을 추출하였고, 각 샷 내부의 모션 정보는 MPEG 비디오 모션 벡터를 이응해서 추출하였다. 또한, 비디오 씬 분할 시 연산 시간을 줄이기 위한 기법을 제시하였다. 마지막으로 추출된 비디오 씬에 대해서 성능평가를 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.891-894
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• 2000

본 논문에서는 효과적인 내용기반 비디오 검색을 위한 샷 경계 검출, 장면 경계 검출, 그리고 비디오 크래시피케이션 방법을 연구하였다. 먼저, 샷 경계 검출을 위해 칼라 히스토그램과 DCT 변환 계수를 통합하여 사용했다. 그리고 장면 경계 검출을 위해서는 영상 정보뿐만 아니라 오디오 정보를 함께 사용하여 장면 경계를 검출하였다. 또한 비디오 크래시피케이션에서는 장면 경계검출시 추출한 오디오 정보를 이용해 비디오를 내용별로 분류하는 연구를 제안하였다. 뉴스, 광고, 스포츠 등 다양한 3개 분야의 TV 프로그램으로 구성된 약 8,500개 영상 프레임과 약 50,000개의 오디오 프레임을 가진 실험 비디오 데이터베이스를 구성하여 제안된 시스템을 실험하였다. 실험한 결과, 약 88%의 정확도(Precision)를 가지는 장면 경계 검출과 약 85%의 평균 분류율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.397-399
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 형식으로 압축된 동영상을 데이터에 대하여 비디오 및 오디오 정보를모두 이용하는 새로운 신 경계 검출방법을 제안하고 여러 실험을 통해서 그 유용성을 증명한다. 즉, 본 논문에서는 DC이미지 형태의 대표 프레임을 바탕으로 한 비디오 기반 신 경계 검출방법[8]과 dB값을 이용한 오디오 기반 신 경계 검출방법[9]을 결합하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 두 방법에서 모두 신으로 검출한 경계에 대하여서는 신으로 인정하고, 검출한 결과가 다른 경우에 대하여서는 각각의 경계 데이터를 좀 더 자세히 분석하여 신 경계를 검출하도록 한다. 비디오 기반 신 경계 검출방법에서만 검출된 신 경계에 대해서는 그 경계 데이터에 대해서 dB값의 차이를 해당 시간범위 내에서 다시 비교하여 신 경계 여부를 판단하고, 오디오 기반 신 경계 검출방법에서만 검출되 신 경계에 대해서는 그 경계 데이터에 대해서 샷의 유사도를 샷의 개수에 관계없이 시간의 임계치만 고려해서 비교한 다음 신 경계 여부를 판단하게 된다. 이러한 방법으로 신 경계를 검출한 결과를 살펴보면 Precision측면에서는 최고24%까지, Recall측면에서는 최고25%까지 효율을 높이고 있음을 알 수 있다. 이러한 알고리즘은 기존의 신 경계 검출 방법 보다 높은 효율을 제공하여 비디오 데이터를 사용하는 여러 응용분야에서의 프로그램 개발에 이용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.35-42
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• 2013

비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.103-106
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• 2007

동영상 데이터베이스 시스템을 구축하려면 동영상의 샷 경계 검출이 먼저 이루어져야 한다. 그러나 이 과정이 자동화되지 않아 많은 시간과 노력이 필요하다. 샷 경계 검출 알고리즘은 많이 연구되고 있으나 영상 편집시 사용된 편집 효과의 발전에 의하여 완벽한 검출은 매우 어려운 실정이다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증과 수정이 꼭 필요하다. 시공간 슬라이스는 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시공간 슬라이스에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시공간 슬라이스의 변화만으로 샷 경계를 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 논문에서 제안하고 구현한 시스템은 시공간 슬라이스 상에서 오검출 키 프레임을 삭제할 수 있으며 미검출 된 키 프레임을 생성할 수 있도록 하였다.