비디오 시청을 원하는 사용자들은 비디오의 전반적인 개요를 짧은 시간에 시청하여 보고싶은 비디오를 쉽게 선택하기를 바란다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.
인도의 아메다바드 동물원에서 사육중인 1년생의 수컷 우는 사슴(Muntiacus muntjak)에서 피부사상균증이 발생했다. 발병된 사슴의 얼굴, 머리 및 목 부위 피부에는 모양이 불규칙하고 각피성인 여러개의 회백생 병변을 나타내었다. potassium hydroxide기법에 의해 피부병변에서 Trichophyton verrucosum이 검출되었다. 감염된 피부와 털 시료를 곰팡이 배지에 배양하여 같은 병원체가 검출되었다. 이 사슴과 밀접하게 접촉하였던 사육사에게서는 감염증이 확인되지 않았다. 동물원 동물의 피부염을 감별하는데 있어서 피부사상균을 고려해야 한다는 점이 강조되었다. 저자들의 소견으로는 이것이 인도산 우는 사슴에서 발생한 Trichophyton verrucosum 감염증으로써 최초의 확진된 보고이다.
본 논문에서는 다성 음악 신호의 보컬 피치 검출 성능을 향상시키기 위해 음악 신호의 보컬 신호를 강화시키는 전처리 기술을 제안한다. 제안한 보컬 강화 기술은 입력된 다성 음악 신호로부터 반주 신호를 예측하고, 예측된 반주 신호를 입력된 보컬 신호의 크기에 맞춰 가공하여 반주 복사본 신호를 생성한다. 마지막으로 주파수 영역에서 반주 복사본 신호를 원래 다성 음악 신호에서 제거하여 보컬이 강화된 출력 신호를 생성한다. 원 음악 신호와 제안한 방법으로 보컬이 강화된 신호에 동일한 보컬 피치 검출 방법을 각각 적용하여 피치 검출의 정확도를 측정하였고, 제안한 기술에 의하여 피치 검출 정확도가 평균 7.1 % 포인트 향상된 것을 확인하였다.
애완견에서 진드기에 의한 피부병의 빈토 및 원인 진드기를 조사하고 인체의 소양성 피부 질환의 원인으로 애완견 진드기의 의의를 조사하기 위하여 1990년 1월부터 1995년 12월까지 청운동물병원에서 귀 부위에 피부병이 있었던 970마리의 애완견의 털과 인설에서 진드기를 수세법으로 검출하고 분류하였으며 가족의 소양성 피부질환 유무를 조사하였다. 애완견 피부염의 원인으로 추정되는 진드기로는 Qctodectes Wnotis Hering. 1,838 (귀진드기)와 Sarcoptes canis Gerlach. 1,857 (개옴진드기)가 검출되었으며 귀진드기는 970마리의 애완견 중 382마리 (39.4%)에서 총 2 117마리가 검출되었다. 개옴진드기는 970마리의 애완견 중 3마리 (0.3%)에서 총 30마리가 검출되어 원인 진드기가 검출된 애완견은 970마리 중 385마리 (39. 7%)이었다. 귀진드기가 검출된 382마리의 애완견 사육 가족 중 2가족에서 소양성 피부질환이 발생하였으나 귀진드기와는 관련이 없었으며 개옴진드기가 검출된 3마리의 애완견 사육 가족 중 2가족에서 개옴진드기에 의한 것으로 추정되는 피부염이 발생하였다. 그러므로 본 저자들은 귀진드기가 애완견에서 가장 흔히 검출되는 진드기이지만 사람에게 전파되어 피부염을 유발하지 않으며 개옴진드기는 감염률은 매우 낮지만 사람에 전염성이 강함을 확인하였다.
폐쇄회로 TV는 우리의 생활에 밀접하게 접근할 수 있는 수준에 다다르게 되었다. 따라서 중요한 작업은 영상에서 우리가 원하는 개체를 검출해내는 것이라 할 수 있다. 그 중에서 사람의 모습을 촬영해서 사람의 특징을 추출하는 연구가 많이 진행되었고 이를 이용해서 실제 CCTV 영상을 토대로 개체를 검출해내는 시스템에 대해 고찰하였다. 여러 가지 개체 검출 알고리즘 중에서 오픈소스로 제공이 되며, 다중 개체를 검출하기 위해서 Haar-like feature를 이용한 개체 추출 알고리즘을 이용하여 CCTV 다중대체 검출에 대해 실험을 진행하였다. 정지영상에서는 정면을 응시하는 얼굴영역 검출에서는 높은 성능을 보이며 다른 각도에서는 차이가 있지만 무난한 성능을 보이지만 실시간에서는 보정 작업이 필요하게 되었다.
본 논문에서는 H.261로 압축된 비디오 데이터에서 움직임 검출과 장면 변환과 같은 이벤트를 압축된 정보인 움직임벡터를 이용하여 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 압축된 데이터를 이용함으로써 성능 향상은 물론 움직임 검출, 움직임 기간 검출, I 프레임 검출 등의 다양한 이벤트의 실시간 검출을 가능하게 한다.
장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.
기존 장면 전환 검출 방법들은 대부분 특정 영역에 제한되어 사용할 수 있는 방법들이며, 많은 중요한 특징 정보들을 유실하여 장면 전환 검출에 효율적이지 못하였다. 또한 장면 전환 검출을 통하여 의미 정보를 추출하기가 어렵고, 카메라와 객체의 동작을 정확히 인식하지 못하기 때문에 하이브리드 장면전환 검출 기법을 적용하여 의미 있는 정보를 효율적으로 검출 하였다.
최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.
본 논문에서는 영상 정보와 오디오 정보 분석을 이용하여 TV 골프 방송 프로그램에서 중요 이벤트 구간을 검출하고 요약 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 입력되는 TV 골프 동영상을 영상 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 연속적인 오디오 스트림을 내용 기반의 오디오 구간으로 분류한 뒤 오디오 이벤트 구간을 검출하고, 이와 병렬적으로 영상정보에서 선수들의 플레이 장면을 검출한다. 플레이 장면 검출에 있어서는 방송 환경이나 날씨 등의 변화하는 다양한 조건에 대해 플레이 장면에 대한 오프라인 모델과 함께 경기 내에서 발생한 온라인 모델에 대한 학습을 혼합 적용함으로써 검출 성능을 높였다. 오디오 신호로부터 관중들의 박수소리와 스윙 사운드를 통해 검출된 오디오 이벤트와 플레이 장면은 이벤트 장면 검출 및 요약본 생성을 위해 사용된다. 제안된 알고리즘은 멀티 모달 정보를 이용하여 이벤트 구간 검출을 수행함으로써 중요 이벤트 구간 검출의 정확도를 높일 수 있었고, 검출된 이벤트 구간에 대한 요약본 생성을 통해 골프 경기를 시청하는 사용자가 원하는 부분을 빠르게 브라우징하여 시청하는 것이 가능하여 높은 사용자 만족도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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