• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.1301-1307
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• 2001

Video retrieval system must offer representation frame list to do to do play from point that user wants. Representation frame list can get though cut detection point exactly. This paper dismembers frame to fixed block to cut detection point, and compare same block histogram cost of next time frame. If result that compare does not exceed thresold, detect next frame to cutting.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.287-292
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• 2008

참여, 공유, 개방으로 요약되는 Web 2.0 시대에는 이용자가 적극적으로 다양한 컨텐츠를 만들어가는 생산적인 역할을 하고 있다. 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 형태의 UCC(User Created Contents)가 대량 생산되고 있으며, 특히 UCC 동영상은 UCC라는 용어의 등장과 함께 새로운 문화의 트랜드로 자리를 잡았다. 교육현장에서 UCC를 이용하여 많은 교육적 효과를 거두리라 기대는 할 수 있으나 동영상을 제작하기 위한 학습 시스템은 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 이용자가 UCC에 대한 이해를 높이고 촬영에서 편집, 업로드까지 한 자리에서 학습할 수 있는 시스템을 구축하여 보다 쉽게 UCC를 제작할 수 있도록 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.783-786
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• 2002

최근 비디오 데이터의 급격한 증가에 따라 원하는 동영상 정보를 검색하고자 할 때 막대한 시간과 노력의 낭비가 생긴다. 비디오 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요하다. 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 장면전환 검출이 된다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출한 후, 검출된 장면들 간의 변화를 참조하여 계층적 구조로 설정하여 동영상의 인덱스를 생성하는 방법을 소개한다. 컷으로 검출된 장면들을 비교하는데에는 전역적인 방법과 Bipartite 매칭을 이용한 국부적인 방법이 비교되었다. 컷 사이의 비교에 국부적인 방법을 사용함으로써 씬이 잘못 구분되는 오류를 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.129-132
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• 2019

최근 자연어 처리 기술에 대한 중요도가 높아지고, 발전 속도가 빨라지면서, 산업 전반에 걸쳐 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포, 그리고 이를 활용하여 사용자에게 텍스트를 음성으로 변환하여 동영상의 형태로 전달해 주는 시스템을 다루고 있다. 챗봇이 사용자 대화를 수집, 분석하여 상황에 맞는 키워드를 추출하고, 중복 콘텐츠 제거, 텍스트 요약 등 일련의 과정을 거쳐 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스와, 매거진의 각 콘텐츠를 구성하는 이미지, 텍스트 정보를 가지고 음성 합성, 자막 생성, 영상 효과 등을 이용하여 영상을 합성하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.136-138
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• 2022

스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.05a
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• pp.96-96
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• 2004

본 연구는 과거 우리 조상들의 거주지였으나 현재는 러시아의 실효적 지배 하에 있는 두만강 하구 지역의 녹둔도에 대한 실체를 확인하는 지리적 연구이다. 연구 방법은 현장답사와 위성영상 자료 분석, 현지에서 관련 인사들과의 면담자료를 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (중략)

• 정보화사회
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• s.77
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• pp.36-39
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• 1994

공보처가 지난 1월 14일 전국 50개 구역의 CATV사업자를 발표함에 따라 우리나라도 영상산업의 꽃으로 불리우는 CATV 사업이 본격됐다. 이에 일본 정보통신저널 3월호에 게제된 일본 우정성 방송행정국에서 발표한 "미국 CATV 업계동향"과 "일본 NEW BUSINESS의 전개 CATV발전을 위한 진흥시책"을 긴급 입수해 요약 발췌했다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.8
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• pp.1134-1141
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• 2005

With ever more popularity of video web-publishing, popular content is being compressed, reformatted and modified, resulting in excessive content duplication. Such overlapped data can cause problem of search speed and rate of searching. However, duplicated data on other site can provide alternatives while specific site cause problem. This paper proposes the efficient method, for retrieving. similar video data in large database. In this research we have used the method to compare summarized video image instead of the raw video data, and detected similar videos through clustering in that dimension feature vector through PCA(principle component analysis). We show that our proposed method is efficient and accurate through our experiment.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.412-421
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• 2001

본 논문은 문서 영상에 존재하는 개별 단어들에 대한 속성정보 추출 방법을 제안한다. 단어 단위의 속성 인식은 단어 영상 매칭의 정확도 및 속도 개선, OCR 시스템에서 인식률 향상, 문서의 재생산 등 다양한 응용 가치를 찾을 수 있으며, 메타정보(meta-information) 추출을 통해 영상 검색(image retrieval)이나 요약(summary) 생성 등에 활용할 수 있다. 제안하는 시스템에서 고려하는 단어 영상의 속성은 언어의 종류(한글, 영문), 스타일(볼드, 이탤릭, 보통, 밑줄), 문자 크기(10, 12, 14 포인트), 문자 개수 (한글: 2, 3, 4, 5, 영문: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 서체(명조, 고딕)의 다섯 가지 정보이다. 속성 인식을 위한 특징은, 언어 종류 인식에 2개, 스타일 인식에 3개, 문자 크기와 개수는 각각 1개, 한글 서체 인식은 1개, 영문 서체 인식은 2개를 사용한다. 분류기는 신경망, 2차형 판별함수(QDF), 선형 판별함수(LDF)를 계층적으로 구성한다. 다섯 가지 속성이 조합된 26,400개의 단어 영상을 사용한 실험을 통해, 제안된 방법이 소수의 특징만으로도 우수한 속성 인식 성능을 보임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.187-191
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• 1999

비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.