• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.117-119
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• 2010

본 논문에서는 옴니버스 형태의 동영상을 각 프로그램 별로 자동 분할하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 국내 TV 프로그램의 경우 대부분의 개그 프로그램에서는 코너 별로 상단 또는 하단의 일정 위치에 코너명을 캡션으로 삽입하여 옴니버스 형태의 영상을 서비스한다. 이러한 코너명을 태깅아이콘으로 하여 지속되는 구간을 검출하여 시작시점과 종료시점을 검출함으로써 동영상을 의미적으로 분할 할 수 있다. 하지만 태깅아이콘의 경우 매우 높은 투명도를 갖는 경우가 많으므로 본 연구에서는 에지와 시간적인 지속성을 이용하여 에피소드를 분할하는 방법을 제안하고, 옴니버스 형태의 다양한 개그 프로그램에 대해 실험하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.4
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• pp.266-272
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• 2012

Speaker segmentation is a process of automatically detecting the speaker boundary points in the audio data. Speaker segmentation methods are divided into two categories depending on whether they use a prior knowledge or not: One is the model-based segmentation and the other is the metric-based segmentation. In this paper, we introduce the eigenvoice-based speaker weight distance method and compare it with the representative metric-based methods. Also, we employ and compare the Euclidean and cosine similarity functions to calculate the distance between speaker weight vectors. And we verify that the speaker weight distance method is computationally very efficient compared with the method directly using the distance between the speaker adapted models constructed by the eigenvoice technique.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.73-73
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• 2011

현재의 NATM터널에 대한 물량은 설계도면을 기반으로 산출되는데, 이러한 방법은 수작업에 많이 의존하게 되므로 실수로 인한 물량의 오류와 사람의 능력에 따른 물량의 차이가 나타나게 된다. 본 연구는 BIM기반의 모델에서 자동적으로 물량을 산출하여 물량산출의 오류나 차이점을 바로잡고 설계변경에 따른 물량산출작업을 효율적으로 수행하려는 프로젝트에 필요한 BIM 모델링을 통한 물량산출 프로세스의 가이드라인을 제시한다. 또한, 여러 BIM 프로그램들은 각각의 모델링 및 물량산출 방식을 가지고 있어서 하나의 프로세스로 통합하기 어려운 문제가 있기 때문에 본 연구에서는 Autodesk사의 Revit Structure에 적합한 작업 프로세스에 대한 가이드라인을 제시하며 NATM 터널의 전체 구간이 아닌 본선구간만을 대상으로 한다. 본 연구는 전체적인 NATM 터널의 BIM기반 물량산출 모델링 프로세스를 BIM 모델링과 BIM 물량산출로 분리하였다. BIM 모델링 프로세스는 물량산출의 대상과 범위 설정, 모델링을 위한 CAD도면 작성, 패밀리 파일의 설정, 공종별 모델링 작업으로 구성된다. 물량산출의 대상과 범위 설정 단계에서는 NATM 터널의 CAD 파일과 수량 산출서를 분석하여 물량산출을 위한 공종별 물량산출 범위를 확정하고, 도면에 표시되지 않는 물량정보를 파악하여 물량 값을 정확하게 산출할 수 있도록 하며, 모델링을 위한 CAD도면 작성 단계에서는 Revit Structure 특성을 고려하여 모델링에 참조하는 CAD 도면을 Revit Structure에서의 모델링에 적합하게 편집해야한다. 그리고 패밀리 파일의 설정과 공종별 모델링 작업 단계에서는 CAD도면과 Revit Structure의 패밀리 파일과의 단위를 일치시키고 NATM 터널의 특성에 맞게 공종별 모델링을 실시한다. BIM 물량산출 프로세스는 모델링 데이터의 분할, 패밀리의 재구성, 물량산출로 구성된다. 모델링 데이터의 분할단계에서는 물량산출의 목적에 맞게 CAD에서 기준선을 작성하여 공종별 모델링이 작성된 패밀리 파일로 불러온 다음 모델을 분할해야한다. 그리고 패밀리의 재구성과 물량산출단계에서는 분할된 공종별 모델의 패밀리 파일을 프로젝트 파일로 불러온 다음 물량산출의 목적에 맞게 재배치하여 물량을 산출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.494-495
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• 2011

본 논문에서는 스마트 TV 시청시에 녹화하는 골프 동영상에서 오디오기반의 경계영역 검출를 이용하여 썸네일을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 녹화되는 골프동영상의 인코딩된 오디오 정보로 부터 추출된 MDCT계수를 이용하여 온셋 구간 검출 및 오디오 세그먼테이션을 수행함으로써 골프 동영상을 6개의 오디오 클래스로 자동 분할한다. 분할된 오디오 세그먼트와 상응하는 비디오 프레임을 맵핑하여 골프 동영상의 썸네일을 생성한다. 제안된 오디오기반 경계영역 검출방법의 성능 측정 결과, 97.4%의 Recall과 96.85%의 Precision의 우수한 분류 성능을 나타내었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.936-947
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• 2005

In dependency parsing of long sentences with fewer subjects than predicates, it is difficult to recognize which predicate governs which subject. To handle such syntactic ambiguity between subjects and predicates, this paper proposes an 'S-clause' segmentation method, where an S(ubject)-clause is defined as a group of words containing several predicates and their common subject. We propose an automatic S -clause segmentation method using decision trees. The S-clause information was shown to be very effective in analyzing long sentences, with an improved parsing performance of 5 percent. In addition, the performance in detecting the governor of subjects was improved by $32\%$.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.2
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• pp.215-222
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• 2002

This paper presents a reliable fully automatic labeling system which fits well with languages having well-developed syllables such as in Korean. The ASL System utilize DAC (Divide and Conquer), a control mechanism, based segmentation algorithm to use phonetic and acoustic information with greater efficiency. The segmentation algorithm is to devide speech signals into speechlets which is localized speech signal pieces and to segment each speechlet for speech boundaries. While HMM method has uniform and definite efficiencies, the suggested method gives framework to steadily develope and improve specified acoustic knowledges as a component. Without using statistical method such as HMM, this new method use only phonetic-acoustic information. Therefore, this method has high speed performance, is consistent extending the specific acoustic knowledge component, and can be applied in efficient way. we show experiment result to verify suggested method at the end.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1269-1273
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• 2010

Typically users prefer to manage and access personal photo collections taken from a cell phone based on events. In this paper we propose an event clustering algorithm that requires low computation cost with high accuracy supporting incremental operation. The proposed method is based on the statistical analysis of the elapsed interval of intra-event photos on the real sample data for the decision of an event boundary. We then incorporate both location and visual information for the ambiguous range to split with only temporal cue. According to test results, we show higher performance compared to existing general clustering approaches.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.620-628
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• 2020

Automatically predicting video highlight is an important task for media industry and streaming platform providers to save time and cost of manual video editing process. We propose a new ensemble model that combines multiple highlight detectors with each focusing on different parts of highlight events. Therefore, our model can capture more information-rich sections of events. Furthermore, the proposed model can extract improved features for highlight detection particularly when the train video set is small. We evaluate our model on e-sports and baseball videos.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.4
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• pp.33-38
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• 2009

This paper proposes an automatic equalizer control method in automobile audio system. The proposed method discriminates the music segment from the consecutive real-time audio stream of the radio and the equalizer is controlled automatically according to the classified genre of the music segment. For enhancing the accuracy of the music genre classification in real-time, timbre feature and rhythm feature extracted from the consecutive audio stream is applied to GMM(Gaussian mixture model) classifier. The proposed method evaluates the performance of the music genre classification, which classified various audio segments segmented from the audio signal of the radio broadcast in automobile audio system into one of five music genres.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1434-1438
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• 2004

저수지 수질모형의 기초자료로서의 수체의 수리학적 인자는 물리적인 자료이므로 많은 실측 자료를 필요로 한다. 이러한 자료의 취득을 위하여 수체의 수심을 측정하고, 대상구역의 수계특성을 잘 반영할 수 있도록 수체를 분할하여 각 구간별 수체 중심, 특성길이, 연직 및 수평 단면적, 수표면적, 수체적, 수로경사 등을 구하여 사용한다. 이러한 자료의 취득은 여러 가지 어려움으로 인하여 조사지점이 조밀하지 못하거나 계간방법이 개발되지 못하는 등의 이유로 인하여 실제값과 상당한 차이를 나타내기도 하므로 이를 개선할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 최근에 개발된 다중 음향탐사기 (MBES)는 초음파를 발사하여 하상에서 반사한 파의 시간을 측정하고 거리로 환산하여 수심을 측정하는 것으로 여러 지점의 수심을 동시에 스캔할 수 있다는 장점이 있다. 또한 MBES는 수신기의 지향각이 존재하므로 파의 반사지점을 정확하게 파악할 수 있다. 단일 음향측심기는 측선을 따라 수심을 측정하므로 조사간격이 넓어 정확한 수로정보를 얻기에는 미흡한 점이 있으나 MBES는 수체 전체를 $1\times1m$ 당 $4\~5$ 번의 측정하고, 변화가 심한 호저면에서도 수심오차 $5\~8 cm$의 고분해능을 갖는다. 이를 이용하면 하상의 수심에 내한 3차원의 연속분포를 생성하고, 하상의 지형적인 특징을 조사${\cdot}$ 분석할 수 있으며 하상의 성상과정에 관한 기초자료로도 활용한 수 있다. 수체정보를 산정할 때 단일 음향측심법은 간접적으로 자료를 취득하므로 주관적인 견해 및 큰 오차를 내포하고 있으나, MBES는 Hypack Max를 이용하여 구획한 구간에 따른 수표면적과 연직단면적 및 수체적을 자동으로 계산한다. 그리고 측정한 자료의 raw data를 이용하면 각 구간에 대한 무게중심을 구하여 중점으로 사용 가능하고, 종방향의 구축을 산정하여 수로의 깊이 및 중심간 길이를 정확하게 계산할 수 있다.