• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.286-289
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• 2001

뉴스 비디오에서 앵커가 등장하는 첫 번째 프레임은 하나의 뉴스를 샷으로 설정하는데 기준이 되는 키 프레임이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 장면 전환을 검출을 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하며, 추출된 키 프레임을 대상으로 앵커 프레임의 공간적 구성과 얼굴의 특징 정보에 대한 사전 지식을 바탕으로 한 유사성 측정을 통하여 앵커를 인식하도록 한다. 앵커로 인식된 프레임은 하나의 뉴스 신에 대한 키 프레임이 되며 뉴스 비디오를 색인화 하는데 중요한 역할을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.745-750
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• 2000

인터페이스 명세에서 프레임문제(frame problem)란 "특정부분 이외의 모든 프로그램 상태는 변화되지 않는다"는 것을 기술하는 문제이다. 본 논문에서는 프레임문제를 상속을 지원하는 객체지향명세에서 재조명하고 이에 대한 현실적인 접근방법을 제시한다. 먼저 프레임문제를 정형적으로 다루기 위하여 프레임관계(frame relation)라는 개념을 도입한다. 프레임관계는 연산자와 변수간의 관계로 특정 연산자가 어떤 변수를 수정할 수 있는가를 나타낸다. 슈퍼클래스의 프레임관계는 앵커관계(anchoring relation)를 통하여 서브클래스로 확장되는데, 앵커관계는 서브클래스 변수에서 슈퍼클래스 변수로의 사상이다. 앵커관계는 프레임문제 해결의 핵심적인 역할을 한다. 즉, 연산자가 슈퍼클래스의 특정 변수를 수정할 수 있다는 것은 그 변수에 앵커 된 모든 서브클래스 변수를 수정할 수 있다는 것을 의미한다. 앵커관계는 프레임문제의 현실적이고 효과적인 접근방법으로, 널리 보급된 선.후조건문 방식의 인터페이스명세에 잘 접목된다는 부가적인 장점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.17-24
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• 2006

본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.219-222
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• 2000

수많은 종류의 비디오 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터를 분석하여 사용자에게 먼저 전체 비디오의 요약을 제시하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 기사 단위로 분할된 뉴스 기사 전체를 보여주지 않으면서도 기사의 내용을 왜곡됨이 없이 요약하여 효과적으로 사용자에게 보여주기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자에게 시각적인 요약 정보를 앵커 프레임 추출 및 대표 프레임 추출을 통해 필름 스트림(film trip)의 형태로 제시하고, 기사를 소개하는 앵커의 첫 대사를 폐쇄 자막(closed-caption)을 이용하여 추출하여, 이를 기사의 내용에 대한 요약으로 필름 스트립과 같이 제시하도록 하였다. 앵커 프레임을 추출하기 위해 본 논문에서는 폐쇄 자막에서의 "앵커:" 태그가 존재하는 시간 구간과 동기된 프레임을 선정한다. 또한 대표 프레임은 공개형 자막(open-cpation)이 존재하는 프레임과 빈도에 기반한 가중치가 높은 .폐쇄 자막에서의 키워드와 동기된 프레임을 선정하도록 하였다. 본 논문의 뉴스 기사 요약 시스템은 시각적인 프레임제시와 함께 기사의 내용을 바탕으로 하는 기사 요약문을 같이 사용자에게 제공함으로써 기존의 필름 스트립형태만 제공하던 시스템에 비하여 사용자 중심의 지능형 요약 서비스가 가능함을 실험을 통해 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.507-510
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• 1998

다양한 분야에서 중요하게 사용될 수 있는 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 색인을 자동화하는 방법으로, 이전에 제안한 컷 추출 방법을 이용하였다. 컷에 의해 추출된 키 프레임에서 앵커 인식 알고리즘으로 앵커 프레임을 자동으로 추출하여 색인을 부여하는 방법으로 비디오 스트림에 대한 색인을 자동화하였다. 구성되는 색인 구조의 형태는 앵커 프레임들이 시간에 따른 사건의 연결이 되고, 앵커 프레임 내에서는 종속되는 키 프레임들을 중심으로 원형을 형성한다. 이들 각각을 논리적으로 통합하면 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하는 장점을 부여한다. 또한, 색인화 된 비디오 스트림을 이용하면 자동적으로 비디오 편집을 수행 할 수 있는 비디오 저작도구의 기반을 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1157-1163
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• 2005

본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.755-758
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• 2005

뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.222-226
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• 1998

뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 그리하여, 본 논문에서는 비디오 색인화를 자동화 하는 방법으로, 이전에 제안한 키 프레임(key frame)의 추출 방법을 이용하여 추출된 키 프레임을 대상으로 색인화 하였다. 즉, 추출된 키 프레임 중에서 메타 색인에 해당하는 앵커 프레임(anchor frame)을 선택하는 방법을 제시하고, 선택된 앵커 프레임을 이용하여 뉴스 비디오를 색인화 하였다. 구현된 비디오 색인화는 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징(browsing)되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬(scene)들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.50-59
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• 2007

본 논문은 뉴스 비디오를 색인, 검색하기 위한 관리 시스템의 기본 기술인 앵커 샷을 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 현재 가장 많은 사람이 시청하는 'KBS 9시 뉴스'와 'MBC 9시 뉴스'의 앵커 샷의 특징 요소를 분석하여 4단계의 규칙기반 검출방법을 제안한다. 먼저 전처리로 비디오의 샷 경계를 검출하고 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후에 다음의 4가지 조건을 모두 만족하면 해당 샷을 앵커 샷으로 판단한다. 1) 키 프레임에 앵커의 얼굴이 존재하는 가의 여부, 2) 에지의 분포가 구조적으로 적합한지의 여부, 3) 배경의 색상 정보를 추출하여 기존의 앵커모델의 색상과 유사한지의 여부, 마지막으로 4) 샷 내의 움직임 비율이 일정 임계치 이하인지의 여부를 판단한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해, 총 108분 분량의 서로 다른 날에 저장된 KBS와 MBC의 9시 뉴스 비디오에 대해 실험한 결과 평균적으로 0.91의 정확도와 1.0의 회수율, 0.98의 F-값을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.729-732
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• 2000

대용량 비디오 데이터의 이용에 있어 효과적인 비디오 검색을 위해서는 비디오 데이터의 색인 과정이 필요하다. 효과적인 비디오 데이터의 색인을 위해서는 의미적 단위인 씬(Scene)으로 이루어진 비디오 데이터를 물리적인 경계면인 컷(장면전환점)으로 검출하는 기법이 필수적이며 각 샷에서의 키 프레임 추출 또한 필수적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오데이터의 키 프레임인 앵커 프레임의 효과적인 검색을 위해 DC 성분 추출과 이진 검색기법, 그리고 컬러 클러스터링을 이용하고 있다. 본 논문에서 제하고 있는 방법을 검증하기 위해서 47분 10초 분량의 MPEG-2 로 압축된 뉴스 비디오 데이터에 적용한 결과 91.3%의 정확도와 84.0%의 재현율을 보여 제안한 방법의 우수성을 증명하고 있다.