• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.733-736
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.403-412
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• 2005

In this paper, we propose an effective method for detecting and classifying shot transitions in video sequences. The proposed method detects and classifies shot transitions including cuts, fades and dissolves by compensating camera operations in video sequences, so that our method prevents false positives resulting from camera operations. Also, our method eliminates local moving objects in the process of compensating camera operations, so that our method prevents errors resulting from moving objects. In the experiments, we show that our shot transition approach can work as a promising solution by comparing the proposed method with previously known methods in terms of performance.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.195-198
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• 2004

본 논문은 움직임 예측에서 얻어지는 매크로블록(MB: MacroBlock)의 계수를 사용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 시퀸스에서 픽쳐 형태에 따라 앞에 오는 2개의 영상 혹은 앞뒤의 두 영상과의 상관관계를 가지고 장면전환을 검출하므로 정확도가 높고 영상내의 모든 장면전환을 검출하였으며 P, B-picture는 물론이고 I-Picture에서 발생하는 장면전환도 검출할 수 있었다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.179-180
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• 2009

We propose the method of analysis, separation, and express from normalized and standard method to reduce the problem with the existing scene change detection and the complicated and variety of images of real change. In this paper, we propose a new local ${\lambda}^2$-test which was combined the ${\lambda}^2$-existing test methods and local color histograms. This method is robust method of abrupt and gradual detection and solve the problem of traditional method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.466-469
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• 2015

대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고있다. 따라서, 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔다. 그러나 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어렵다. 또한, 4K ($3820{\times}2160$) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1621-1627
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• 2004

The decrease of visual quality at scene change occurs when the difference between the amount of target bits and actual coding is high. Especially, scene change at the P-Picture can lead to severely degrade visual qualities at itself and the pictures referencing it. In this paper, under the occurrence of scene change, we propose a new method, based on the analysis of existing inaccurate bits allocation, to improve the visual qualities of scene-changed and following pictures. The method allocates extra bits to scene-changed Picture and changes them upto the level of the complexity of intra picture. Also, the method changes target bits of following pictures upto the complexity of picture prior to the scene change. Computer simulation shows that the proposed method has improved 0.5-1.2dB higher than TM5 method in terms of PSNR.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.871-879
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• 2015

With the increase of mass contents data, a method of a scene change detection is required for analysis, indexing and editing. Although many researchers are studying a variety of scene change detection method, it is too difficult to accurately detect various movements of the cameras and scene changes. Also, earlier scene change detection methods take too much time to apply to UHD video contents. That is because the UHD video contents with 4K (3820x2160) resolution or higher have greater amount of data. Therefore a method for detecting a scene change by using the next-generation codec, HEVC, is required. In this paper, we propose four scene change detection methods using the coding additional information of HEVC, and a new pixel-based scene change detection system. Furthermore, through the experimental results, we check the possibility of detecting the scene changes of UHD videos encoded in HEVC format.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.237-240
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• 2001

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많고 잡음에 의한 오검출 및 미검출이 발생하게 된다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 압축 영역에서의 타른 장면전환 검출을 위한 최적의 검색 간격을 유도하였고, 검색간격 내의 B 프레임의 방향성을 직접 추출하여 장면전환검출에 이용하므로 빠르고 정확한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다.