지구과학 및 우주 탐사를 목적으로 지속적으로 발전해 온 라이다 센서 기술은 현재 항공기 및 위성에 탑재되어 정밀한 지구 지형 및 환경 관측을 위한 주요 수단으로 사용되고 있으며, 우주 정거장과 우주선의 도킹 시스템, 우주 탐사 로봇에 활용되고 있다. 지상에서는 원거리 거리 측정, 자동차 속도 위반 단속 등을 위한 간단한 형태의 라이다 센서를 비롯하여 최근에는 3차원 영상 복원을 위한 레이저 스캐너, 미래 무인자동차를 위한 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 라이다 센서의 기본 원리 및 종류, 최근 영상 라이다 센서 기술동향, 응용 분야의 몇 가지 예를 요약하여 소개함으로써, 국내 기반 기술 및 상용화 개발이 취약한 라이다 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.
미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.
Kim, Kyung-Joong;Lee, Young-Seol;Hwang, Keum-Sung;Hong, Jin-Hyuk;Cho, Sung-Bae
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.71-76
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2006
핸드폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 디바이스는 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집하는데 유용하다. 최근, 모바일 디바이스로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 요약하거나 상위 수준의 행동을 추론하는 등의 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 수집된 정보를 검색, 요약, 시각화하기 위한 플랫폼인 라이프 브라우저를 제안한다. 라이프 브라우저는 디바이스에 저장된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 활용하여 개념 검색을 지원하며, 키그래프 기반 정보 요약 기능을 제공한다. 위치 정보의 레이블링을 위해 블록 기반의 Location Positioning Server가 구축되었다. 실제 3명의 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 회상해 보는 과정을 분석해 보았고 저수준의 로그 정보를 직접 다루는 것보다 개념 네트워크 기반 라이프 브라우저를 사용하는 것이 유용함을 확인할 수 있었다.
The development of computer technology and the advancement of the technology of information and communications spread the technology of multimedia and increased the use of multimedia data with large capacity, Users can grasp the overall video data and they are able to play wanted video back. To grasp the overall video data it is necessary to offer the list of summarized video data information, In order to search video efficiently on index process of video data is essential and it is also indispensable skill, Therefore, this thesis suggested the effective method about the cut detection of frames which will become a basis of an index based on contents of video image data. This suggested method was detected as the unchanging pixel color intelligence value, classified into diagonal direction. Pixel value of color detected in each frame of video data is stored as A(i, j) matrix-i is the number of frames. j is an image height of frame. By using the stored pixel value as the method of sum of squared difference of color two frames I calculated a specified value difference between frames and detected cut quickly and exactly in case it is bigger than threshold value set in advance, To carry out on experiment on the cut detection of frames comprehensively, I experimented on many kinds of video. analyzing and comparing efficiency of the cut detection system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.638-642
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2002
User in video data utilization of high-capacity can grasp whole video data at a look. Offer frame list that summarize information of video data to do so that can remake video from branch that want when need. Need index process of video data for effective video retrieval. This treatise wishes to propose effective method about scene change point detection of video that is been based on contents base index. Proposed method video data so that can grasp whole structure of video detection color value of schedule pixel for diagonal line direction in image sampling do. Data that get into sampling could grasp scene change point on one eye. Color value of pixel that detection in each frame is i frame number by i$\times$j procession to procession A, j stores to reflex height of frame. Introduce MSE and calculate mean error of each frame. If exceed mean error and schedule critical value, wish to detect the frame for scene change point.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.274-276
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2001
최근 많이 사용되는 대용량의 뉴스 비디오의 편리한 검색 및 관리 방법이 필요하게 되면서 뉴스 비디오 데이터를 자동으로 분석하여 저급 수준의 정보로부터 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 특히 뉴스를 요약하는데 있어서는 이런 기술이 더 유용하게 쓰일 수 있다. 앵커, 그래픽, 인터뷰, 기자보도, 회견/연설 장면 등이 뉴스 비디오의 고급 수준 내용 정보가 될 수 있는데 그 중에서도 앵커 장면은 뉴스의 기사를 나누는 고급 수준의 정보로서 중요한 의미를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 앵커 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 앵커 장면의 공통된 특징을 이용하여 검출하게 되는데 첫 번째 특징은 한 뉴스 프로그램을 진행하는 앵커는 동일하다는 점이고 두 번째 특징은 동일한 스튜디오 안이라는 점이다. 본 논문에서는 앵커를 판별하는 방법으로 얼굴의 검출방법과 옷 색깔의 히스토그램 비교방법을 이용한다. 본 논문의 알고리즘을 여러 개의 KBS 9시 뉴스 비디오 데이터에 적용하여 실험한 결과 Recall과 Precision 모두 96% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.277-279
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2001
최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 저급 수준의 정보를 이용하여 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 축구와 같은 분야에서는 그 중에서도 골, 프리킥, 파울 장면 등의 고급 수준 내용 정보가 중요한 의미를 갖게 되는데 특히, 이러한 장면 중 중요하다고 여기는 장면은 재연 장면을 통하여 다시 시청자에게 보여주게 되며, 축구 비디오에 대한 요약에서는 이런 장면들이 꼭 포함되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 축구 비디오 데이터에서 재연 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 기본적으로는 축구 고유의 특징들을 이용하는데 첫 번째 특징은 샷의 길이가 너무 짧거나 너무 길지 않다는 것이고, 두 번째 특징은 재연 장면이라는 것은 장면이 느리게 다시 재생되는 것이기 때문에 움직임 특징이 일반적인 장면과는 다르다는 것이다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 구분하기 위하여 재연 장면을 두 가지 종류로 나누었다. 하나는 확대 상태의 재연 장면이고 다른 하나는 축소 상태의 재연 장면이다. 본 논문의 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 Recall과 precision 모두 77% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.
A new algorithm for automatic extraction of interesting objects is proposed in this paper. The proposed algorithm can be summarized in two steps. First, segmentation of color image that split interesting objects and backgrounds is performed. According to the research stating, 'Humans perceive things by contracting color into three to four essential colors,' a color image is segmented into three regions utilizing k-mean algorithm, followed by annexing the regions when the similarities of them exceeds the critical value based on the calculation of degrees in the histogram similarity, Second, identifying the interesting objects out of the segmented image, partitioned by the image composition theory, is performed. To have a good picture, it is important to adjust positions of interesting objects according to picture composition. Extracting objects is a retro-deduction process using a weighted mask designed upon the triangular composition of picture. To prove the quality of the proposed method, experiments are performed over four hundreds images as well as comparison with recently proposed KMCC and GBIS methods.
Park, Min-Woo;Nam, Young-Jin;Kim, Sung-Ryul;Seo, Dae-Wha;Jung, Soon-Ki
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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