본 논문에서는 MPEG-7 서술자들을 이용하여 효과적인 샷 경계 검출을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 샷 경계를 분석하는 방법은 기본적으로 각 프레임의 특징을 추출하여 거리 비교를 통하여 샷을 검출한다. 그러나 이러한 샷 검출은 각 프레임에서의 한가지 특징만을 이용하여 샷 경계를 찾기 때문에 샷의 변화와 프레임에 대한 특징 값의 변화가 일치하지 않는 경우 문제점이 발생된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-7 표준을 통하여 그 성능이 증명된 다양한 특징들을 동시에 이용하여 정확한 샷 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 급격한 샷 변화와 점진적인 샷 변화를 동시에 검출하고 플레쉬와 같은 비디오의 순간적인 변화에 강인하였다.
본 논문에서는 대용랑 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템을 위한 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 스냅샷 상태 비트를 이용한 디스크 기반의 스냅샷 기법을 개선한 스냅샷 상태 테이블을 메모리에 유지하는 스냅샷 기법을 제안한다. 스냅샷 상태 테이블은 최초 할당 비트(FAB:First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB:Snapshot Stautus Bit)로 구성되고 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결한다. 스냅샷 생성 시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단없이 데이터의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 스냅샷 상태 테이블의 FAB와 SSB를 이용하여 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 스냅샷 삭제 시 매핑 블록에 대한 접근 없이 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다.
비디오를 내용 별로 분할하기 위한 최소 단위는 비디오의 샷이다. 따라서 비디오 내용 정보를 분석함에 있어서 비디오의 샷 경계 검출은 필수적인 과정이다. 이러한 샷 전환 과정은 급격한 샷 전환 과정과 점진적인 샷 전환 과정으로 구분할 수 있다. 점진적인 샷 전환 과정의 경우 전환 과정이 여러 프레임들에 걸쳐 발생되는 관계로 점진적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여, 기존 샷 경계 검출 알고리즘은 일정 간격을 슬라이딩한 윈도우 프레임들 간의 차이를 비교하는 방식을 이용하였다. 기존 슬라이딩 윈도우 방법은 점전적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여 고정된 크기의 윈도우 하나만을 이용하였다. 이 경우, 슬라이딩 윈도우의 길이가 점진적인 샷 전환 과정에 비해 짧으면, 샷 전환을 검출하지 못 한다. 슬라이딩 윈도우의 길이가 샷의 길이보다 길면 샷을 점진적인 샷 전환으로 검출하는 오류가 발생된다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 서로 다른 크기의 다수의 슬라이딩 윈도우들과 적응적 경계치를 적용한 샷 경계 검출 방법을 제안한다.
본 논문에서는 대용량 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템에서 스냅샷 생성 이후 발생하는 쓰기 연산의 성능 저하를 해결하는 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 대용량 공유 스토리지 클러스터 시스템의 스냅샷 기법은 몇 가지 심각한 성능상의 문제점을 갖는다. 첫째 스냅샷 생성 시 스냅샷 매핑 테이블을 복사하는 기간동안 대상 저장 장치에 대해 모든 호스트의 접근 및 서비스가 중지된다. 둘째 스냅샷 시점의 데이타의 유지를 위해 수행되는 Copy-on-Write(COW) 이후에 발생하는 데이타 블록의 변경은 COW의 수행 여부의 판단을 위해 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 디스크 I/O의 요구로 쓰기 연산의 성능이 저하된다. 셋째 스냅샷 삭제 수행 시에도 COW가 수행되었는지 판단하기 위한 매핑 블럭에 대한 추가적인 디스크 I/O가 요구되어 동시 수행되는 I/O 연산의 성능 저하를 가져온다. 제안한 스냅샷 기법에서는 최초 할당 비트(FAB: First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB: Snapshot Stautus Bit)를 매핑 엔트리에 도입하여 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결하였다. 스냅 샷 생성시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단 없이 데이타의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 원본 매핑 엔트리의 FAB와 SSB를 이용하여 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 동일한 방법으로 삭제 시의 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다. 원본 매핑 엔트리의 SSB를 통해 할당을 해제하는 방식으로 성능을 향상시키는 스냅샷 수행 기법에 대해 설계하고 구현한다.
히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.
비디오 분할은 비디오 질의 시스템을 만드는 첫 번째 단계로서 각 샷이 같은 내용을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 샷들에 대한 비디오 시퀀스 분할을 목적으로 한다. 샷 전환의 형태는 급진적인 샷 전환과 점진적인 샷 전환으로 구분된다. 샷 전환 검출 접근의 중요한 문제는 샷 전환 검출의 실행을 결정하는 정확한 경계값을 구체화하기 어렵다는 것이다. 또한 클러스터 접근에서는 클러스터의 올바를 수를 찾기가 어렵다. 이러한 문제점들을 개선하고자 컬러-X$^2$ 명도 히스토그램 기반 퍼지 c-means 클러스터링 방법을 이용하여 하이브리드 형태의 샷 전환 검출 방법을 제안 하였다.
극장용 3D 애니메이션의 제작이 활발해지면서 3D 애니메이션의 제작 공정은 복잡해지고, 제작 인원도 점차 증가하고 있다. 한정된 예산과 기간 안에 좋은 작품을 제작해야하는 메이저 스튜디오들은 그동안 애니메이션, 리깅, 옷 헤어, 이펙트 등의 분야에서 테크니컬 디렉터를 활용하여 문제점을 해결해왔다. 테크니컬 디렉터는 애니메이션을 3D로 제작하면서 등장한 새로운 직업으로 한정된 작품 제작 기간, 인력, 예산, 제작 공정 등의 문제와 맞물리면서 그 중요성을 더해가고 있다. 이 논문은 연구자의 디즈니 애니메이션과 소니 영화사 테크니컬 디렉터로서의 재직 경험, 업계 전문가들에 대한 자료 조사와 국내외의 관련 문헌들을 분석하여, 디즈니의 극장용 3D 애니메이션에서 테크니컬 디렉터의 역할을 '제작 공정 설계'와 '샷의 문제점 분석'이라는 두 가지 관점에서 분석하였다. 애니메이션 테크니컬디렉터는 제작 공정을 설계하고 테스트하며 제작 과정에서 발생하는 문제점들을 최대한 빠른 시간 내에 발견하여 해결한다. 또한 모델링, 맵핑, 캐릭터 리깅(Character Rigging), 옷, 헤어, 라이팅, 렌더링, 소프트웨어 개발부 등과 관련된 캐릭터나 샷의 다양한 문제점들을 분석하여 아티스트들이 제작 일정에 맞춰 작업을 끝내도록 지원한다. 국내에서도 3D 애니메이션 제작이 활발히 진행되고, 해외 스튜디오와의 공동 제작이 증가하고 있어, 애니메이션의 제작 공정을 개선하고 샷과 캐릭터의 다양한 문제점을 분석하여 제작의 효율성을 향상시키는 애니메이션 테크니컬 디렉터의 양성이 꼭 필요하다.
대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이 값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다 또한 실제 TV방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
기존의 히스토그램을 이용한 샷 전환 탐지 방법은 연속적인 두 프레임의 전체 또는 대응되는 동일한 크기의 소 영역의 히스토그램을 사용하며, 객체의 이동이나, 프레임의 밝기 변화에 취약한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점들을 해결하기 위하여 연속적인 두 프레임(현재와 참조 프레임)을 소영역으로 분할한 후, 현재 프레임의 소 영역과 두 프레임사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려한 참조 프레임에서의 소 영역의 비교, 그리고 참조 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램에 밝기 변화를 보상한 후, 현재 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램과 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영화와 뉴스 같은 비디오 데이터에 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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