• Title/Summary/Keyword: 야구 중계 시스템

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Design and Implementation of a Baseball Broadcasting System for PDA (PDA용 야구 중계 시스템의 설계 및 구현)

  • Koh Jeong-Gook
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.5 no.4
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    • pp.219-226
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    • 2005
  • With the rise of interest in sports and introduction of a five-day duty service, it is. increasing the desire for leisure and well-being recently. In this paper, 1 design and implement a baseball broadcasting system for PDAs to offer a sports broadcasting service using wireless network. The implemented baseball broadcasting system is composed of PDA clients, a relay reporter, and a relay server. Users can search and retrieve baseball-related information as well as relay broadcasting information using PDA.

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A Design and Implementation of a Baseball Broadcast System Using XML based on WIPI (WIPI 기반의 XML를 이용한 야구 중계 시스템 설계 및 구현)

  • Lee KyungMi;Youn SungDae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.11-14
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    • 2004
  • 기존의 다양한 무선인터넷 플랫폼이 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability)라는 무선인터넷 플랫폼으로 표준화되면서 플랫폼 간 컨텐츠 호환성을 보장하고, 플랫폼의 이식의 용이성을 제공하여 다양하고 풍부한 컨텐츠들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 다양한 어플리케이션간에 데이터를 교환하고 공유하기 편리한 XML 데이터를 생성하고, 실시간으로 야구 중계 서비스를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이러한 데이터서비스 교환에 XML을 적용함으로써 클라이언트와 서버 사이의 통신을 표준화하였다.

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A Real-time Virtual Imaging System (실시간 가상이미징 시스템)

  • 남승진;오주현;박성춘
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.269-274
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    • 2002
  • 최근에 TV의 축구, 야구와 같은 스포츠 중계 방송에서 팀의 로고나 점수, 거리와 같은 그래픽 정보를 운동장에 합성시켜 보여주는 새로운 기술이 사용되고 있다. 이는 증강현실(AR: Augmented Reality)의 한 분야인 실시간 이미징 합성 기법을 사용한 것으로서 일반적으로 가상이미징 시스템이라 불리운다. 본 논문에서는 방송용 카메라의 렌즈와 팬(pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여 이를 해석함으로써, 실시간으로 3차원 그래픽 좌표계의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템의 구현 결과와 관련기술을 소개한다. KBS 기술연구소에서는 실시간 가상이미징 시스템을 개발하여 'VIVA(Virtual Imaging & Virtual Advertising)'라 이름지었다. 이 시스템은 렌즈 데이터에 근거하여 카메라 캘리브레이션을 수행하며, 주밍(zooming)시 발생하는 카메라의 시점(view point) 변화를 반영하여 원거리 촬영이 이루어지는 스포츠 중계뿐만 아니라 보다 정확성이 요구되는 스튜디오 내의 근거리 프로그램 제작에도 사용이 가능하다. 합성되는 그래픽은 실세계와 같은 완전한 3차원 좌표 공간에 놓이게 되며, 월드 좌표계와 카메라 좌표계를 이용하여 사전 제작된 오브젝트들을 원하는 곳에 위치시킬 수 있다. 실사와 그래픽의 효과적인 합성을 위하여 오버레이(overlay) 모드는 물론 알파키(alphakey)와 크로마키(chromakey)를 조합한 모드를 사용하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안 게임에서 수영과 양궁 중계에 활용하였다.

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Development of a Video Caption Recognition System for Sport Event Broadcasting (스포츠 중계를 위한 자막 인식 시스템 개발)

  • Oh, Ju-Hyun
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.94-98
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    • 2009
  • A video caption recognition system has been developed for broadcasting sport events such as major league baseball. The purpose of the system is to translate the information expressed in English units such as miles per hour (MPH) to the international system of units (SI) such as km/h. The system detects the ball speed displayed in the video and recognizes the numerals. The ball speed is then converted to km/h and displayed by the following character generator (CG) system. Although neural-network based methods are widely used for character and numeral recognition, we use template matching to avoid the training process required before the broadcasting. With the proposed template matching method, the operator can cope with the situation when the caption’s appearance changed without any notification. Templates are configured by the operator with a captured screenshot of the first pitch with ball speed. Templates are updated with following correct recognition results. The accuracy of the recognition module is over 97%, which is still not enough for live broadcasting. When the recognition confidence is low, the system asks the operator for the correct recognition result. The operator chooses the right one using hot keys.

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Video Summarization Using Hidden Markov Model (은닉 마르코브 모델을 이용한 비디오 요약 시스템)

  • 박호식;배철수
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.8 no.6
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    • pp.1175-1181
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    • 2004
  • This paper proposes a system to analyze and summarize the video shots of baseball game TV program into fifteen categories. Our System consists of three modules: feature extraction, Hidden Markov Model (HMM) training, and video shot categorization. Video Shots belongs to the same class are not necessarily similar, so we require that the training set is large enough to include video shot with all possible variations to create a robust Hidden Markov Model. In the experiments, we have illustrated that our system can recognize the 15 different shot classes with a success ratio of 84.72%.