• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.733-736
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵
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• pp.109-114
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• 1999

동영상을 효율적으로 검색하기 위해서 동영상을 장면 단위로 분할하는 과정이 필요하다 이 논문에서는 동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르게 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하고, 다음으로 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아낸다. 제안된 방법은 빠른 검출 속도와 함께 높은 정확성을 갖는다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.195-198
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• 2004

본 논문은 움직임 예측에서 얻어지는 매크로블록(MB: MacroBlock)의 계수를 사용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 시퀸스에서 픽쳐 형태에 따라 앞에 오는 2개의 영상 혹은 앞뒤의 두 영상과의 상관관계를 가지고 장면전환을 검출하므로 정확도가 높고 영상내의 모든 장면전환을 검출하였으며 P, B-picture는 물론이고 I-Picture에서 발생하는 장면전환도 검출할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.146-154
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• 1998

시간적 표본화를 채택한 다중경로방법에 의한 장면전환 검출방법은 전 동영상에 대해 매 프레임마다 순차적으로 검색하는 방법에 비해서 빠르며, 동일한 정확성을 갖고 있다. 그러나, 검출 시간을 최소화하기 위한 적절한 검출 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며 검출 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없다. 이 논문에서는 장면 전환 검출 시간, 검출 간격과 실제 장면 전환 간격으로부터 검출 시간을 최소화하는 최적 검출 간격을 얻을 수 있음을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검출 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권5호
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• pp.606-612
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• 2016

DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반의 다시점(Multi-view) 비디오 서비스는 여러 대의 카메라를 통해 획득한 다수의 영상 중에서 사용자가 선택한 영상이나 객체로 시점을 전환한다. 그러나 기존 DASH 기반의 다시점 비디오 서비스는 시점전환 이벤트가 발생하면 버퍼링 된 이전 비디오 영상의 모든 세그먼트를 소비한 후 새로운 비디오 영상을 재생하기 때문에 시점전환 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 DASH 기반의 다시점 비디오 서비스에서 시점전환 지연 최소화를 위한 비디오 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시점전환 지연을 최소화하기 위해 GoP(Group of Pictures) 사이즈 조절을 통해 전환용 영상을 추가로 구성하고 대역폭 예측과 재생 버퍼 점유율을 기반으로 클라이언트 버퍼를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 시점전환 지연을 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.189-192
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• 1998

본 논문은 DCT (Discrete Cosine Transform) 영역에서의 압축 동영상 하향 전환기법 (down conversion)을 제안한다. DCT 영역에서의 하향 전환이 완전 복호화한 후 공간 영역에서 하향 전환하는 것보다 계산량 측면에서 상당한 이점이 있다. 또한 복호기 루프 내에서 영상 크기가 줄기 때문에 메모리의 부담을 덜 수 있다. 가장 간다한 방법으로서 복원된 영상의 화질이 약잔 떨어지더라도 계산량과 메모리를 줄이기 위해 8x8 DCT 블록의 저주파 영역의 4x4 DCT 계수만을 추출하여 4x4 IDCT하는 기법이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 변형된 4x4 IDCT 기저 함수를 이용한 새로운 DCT 영역에서의 하향 전환 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 기법이 기존의 DCT 영역에서의 하향 전환기법과 같은 계산량 및 메모리로 향상된 PSNR을 갖는다는 것을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.147-155
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• 1998

장면 전환 검출 알고리듬은 매 프레임마다 프레임간의 밝기차나 히스트그램 차이를 계산하므로 계산량이 많으며, 검출 속도 또한 느리게 된다. 검색 속도의 향상을 위해 시간적 표본화 방법이 제안되었으나, 적절한 검색 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며, 따라서 검색 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없었다. 이 논문에서는 동영상의 통계적, 특성, 장면 전환 검색 간격과 장면 전환 검출 시간의 관계를 수식으로 유도하고 실험으로 확인하였다. 또한 최적의 표본화 간격을 유도된 식으로부터 구하고, 동영상의 평균 장면 전환 간격과 관계함을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검색 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.403-412
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• 2005

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권1호
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• pp.47-54
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• 1999

목적 : CT 영상에 나타난 환부의 표적에 대한 BRW 좌표가 방사선수술기구 (XKnife) 하드웨어의 한계범위를 벗어나는지 신속하게 확인하고, XKnife 컴퓨터로 영상전환시 rod 탐지, 해부학적 구조 변환, 변환방정식 등이 성공적으로 전환되었는지를 입증을 하고자 한다. 대상 및 방법 : 13 명 환자에 대한 표적의 BRW 좌표를 스크린 영상 및 필름 위치결정 과정을 통해 SCS1 컴퓨터로 계산하였고, 표적 및 특이점에 대하여 SCS1 컴퓨터로 계산한 BRW 좌표를 전환된 영상을 근거로 한 XKnife localizer로 구한 BRW 좌표와 비교하였다. 결과 : 13명 환자에 대한 표적의 위치가 BRW 좌표의 VERT 성분에서 모두 -50 mm 보다 크게 나타나 XKnife 하드웨어의 한계범위 내에 존재하였다. SCS1 컴퓨터와 XKnife localizer로 구한 13명 환자의 표적 및 특이점의 BRW 좌표차이의 평균값은 스크린 영상을 이용한 XKnife-SCS1과 필름을 이용한 XKnife-SCS1 두 경우 모두 AP 및 LAT 성분이 1 mm이내, VERT 성분은 0.5 mm 이내였다. 결론 : SCS1 컴퓨터는 표적의 BRW 좌표를 신속 정확하게 계산할 수 있는 수단임이 입증되었고, SCS1 컴퓨터와 XKnife localizer로 구한 BRW 좌표를 비교한 결과 XKnife 컴퓨터로의 영상전환은 성공적으로 수행되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.629-634
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• 2008

디지털 영상 매체들이 등장한 후부터 장면전환 검출은 영상의 편집과 검색, 요약 등 여러 작업에 적용되기 위해 활발히 연구되어 왔다. 특히 디지털 방송이 MPEG2방식으로 송신되기 시작한 이후로 이러한 연구는 더욱 활발히 진행되었다. 그 결과로 MPEG2 영상에서 장면전환을 검출하기 위해서 압축영역에서의 검출법과 비압축영역에서의 검출법이 제시되었다. 특히 압축영역에서의 장면전환 검출방법은 전체를 디코딩하지 않고 장면전환을 빠르게 검색할 수 있는 방법들이 주로 등장되었다. 하지만, 이 방법들은 정확도가 떨어지거나 속력저하가 극심한 등 여러 가지 문제를 보였다. 따라서 우리는 좀 더 빠르고 정확도가 높은 장면전환 시점 검출을 위해서 GOP의 길이와 B 프레임의 용량 변화를 이용하고자 한다. 우리의 방법은 B 프레임의 용량 변화를 이용하여 장면 전환을 보다 빠르게 검색하고 보다 높은 정확도를 위해서 GOP 길이의 변화가 심한 곳을 추가로 지정하여 정확도를 보강한다. 이러한 방법은 기존의 장면전환 검출 방법보다 빠른 해결책이 된다. 그 뿐 아니라 정확도 면에서도 만족할만한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서 제시한 이러한 방법은 기존의 획일적인 방법에서 벗어나 MPEG2 영상내에서 좀 더 빠르고 정확한 장면검출을 위한 새로운 아이디어를 제공한다.