• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.102-111
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• 2009

In this paper, we propose a de-interlacing algorithm that combines a motion compensation (MC) method and the vertical-temporal filter with motion compensation (MC V-T filter) according to motion compensation reliability. The MC method represent one of the best ways of improving the resolution of de-interlaced frames, but it may introduce motion compensation artifacts in regions with incorrect motion information. In these regions, the MC V-T filter that is very robust to motion vector errors can be used to correct motion compensation artifacts. The combination between two methods is controlled by the motion compensation reliability that is measured by analyzing the estimated motion vectors and the results of MC. The motion compensation reliability contains information about motion compensation artifacts of MC results and determines the combination weight according to this information. Therefore, the combination rule of the proposed method is more accurate than those of the conventional methods and it enables the proposed method to provide high quality video sequences without producing any visible artifacts. Experimental results with various test sequences show that the proposed algorithm outperforms conventional algorithms in terms of both visual and numerical criteria.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.3
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• pp.16-22
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• 2007

Motion Estimation time in the H.264 has a large portion of encoding time and must be improved for real time application. Most of proposed motion estimation algorithm including Sub-pixel search use the fast search algorithm to speed up motion estimation by targeting the performance of full search in the reference code. This paper proposes a novel fast sub-pixel search control algorithm for H.264 encoder by using neighbor motion vector after analyzing the encoded Motion vector of video sequence. In addition the horizontal/vertical searching method is proposed with the horizontal/vertical directionality of motion vector. And the evaluation is performed with the proposed algorithms and other reference algorithms.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.839-841
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• 2000

텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.87-90
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• 1998

움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.157-160
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• 2011

In this paper, We proposed the method of recognition and analysis of human activites using Motion vector in real-time surveillance system. We employs subtraction image techniques to detect blob(human) in the foreground. When MPEG-4 video recording EPZS(Enhanced Predicted Zonal Search) is detected the values of motion vectors were used. In this paper, the activities of human recognize and classified such as meta-classes like this {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running}. Each step was separated using a step-by-step threshold values. We created approximately 150 conditions for the simulation. As a result, We showed a high success rate about 86~98% to distinguish each steps in simulation image.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.685-688
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• 2001

본 논문은 MPEG 비디오에서 나타나는 여러 예측 형태의 움직임 벡터를 프레임 타입에 관계없이 단일 예측방향만을 갖도록 새롭게 추정하여 비디오 영상물의 분석에 직접적으로 활용하는 방안에 대해 제시하고 있다. 또한 재 추정된 각 프레임에서의 움직임 벡터를 이용한 비디오 시퀀스 내에서의 객체 추출 및 추적 기법 등에 대해서도 함께 제안하였다. 제안된 알고리즘은 영상에 대한 복원과정을 거치지 않고, 압축 비디오 영역으로부터 쉽게 추출될 수 있는 매크로 블록 영역 상에서 수행되었으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.348-350
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• 2013

본 논문에서는 깊이영상의 특징을 이용하여 깊이영상에 보다 적합한 움직임 예측방법에 대한 방식을 제안한다. 기존 컬러영상 기반으로 제안되었던 대부분의 움직임 예측 방법들이 깊이영상에 적용할 경우 local minimum 에 빠지게 되어 이에 따른 압축 성능 저하가 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들이 깊이영상의 오브젝트 경계 영역에서 나타나게 됨을 분석하며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 깊이영상의 경계 영역에 대해 feature matching 방식을 이용한 full search 방식을 제안한다. 실험적인 결과는 제안방식이 기존 full search 방식과 비교하여 성능은 비슷하게 유지한 채 복잡도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.225-226
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• 2017

본 연구는 연기전공 대학생들의 움직임훈련을 통해 자신의 신체를 인식하고 표현변화 과정를 알아보는 것이다. 참여자는 연기전공하는 남녀 대학생 25명으로 연구자가 제안한 주 1회 8주 프로그램을 시행하였으며, 자료분석은 심층면담과 설문지를 토대로 귀납적 내용분석을 실시하였다. 분석결과 참여자들은 자신의 신체를 인지하고 정렬하게 되었으며, 표현력의 인식과 범위에 제한을 두지 않게 되었음을 인지하는 것으로 나타났다. 따라서 본 신체훈련 프로그램은 참여자들의 움직임 인식변화에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 본 연구결과는 연기전공 대학생들의 움직임 인식변화와 신체표현 확장에 연계하여 논의하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1437-1440
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• 2004

자동차를 기반으로 한 애드혹 환경에서는 자동차의 움직임 패턴 특성을 고려하여 모빌리티 모델을 구축하여 시물레이션을 해야 한다. 일반적으로 사용되는 랜덤 웨이포인트 모빌리티 모델[7] 및 그룹 모빌리티 모델[2]은 자동차 특성의 움직임 패턴을 보여주지 못한다. 또한 Freeway 모빌리티 모델 및 맨하탄 모빌리티 모델[4]도 애드혹 망에 대한 전체적인 성능평가를 분석하기 용이하지만 자동차 그룹의 움직임 및 그룹내에서의 성능 평가를 분석하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 Freeway 모빌리티 모델을 이용하여 그룹의 이동 시나리오를 제시하고 그룹내에서의 통신시 고려되어야할 점 즉, 컨트롤 오버헤드 및 라우팅 경로의 발견등에 관하여 옵넷 시물레이터를 이용하여 분석하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.6
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• pp.731-736
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• 2012

Latest digital cinema is getting more interest on recent days. The combination of visually immersive 3D movie with chair movements and other physical effects has added more enjoyment. The movement of the chair is controlled manually in these digital cinemas. By the analysis of the digital cinema's video sequences, movement of the chair can be controlled automatically. In the proposed method first of all the motion of focused object and the background is identified and then the motion vector information is extracted by using the 9-search range. The motion vector is determined only for the movement of background while the object is stationary. The extracted Motion information from the digital cinemas is used for the movement control of the chair. The experimental results show that the proposed method outperforms the existing methods in terms of accuracy.