• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.49-50
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• 2011

In this paper we collect data concerning sleep environments in a bedroom and analyze the relationship between the collected condition data and sleep. In addition, this paper detects scene changes from the subjects in a sleeping state and presents the physical conditions, reactions during sleep, and physical sensations and stimuli. To detect scene changes in image sequences, we used color histogram for the difference between the preceding frame and the current frame. In addition, to extract the tossing and turning for different situations, the subjects were instructed to enter the level of fatigue, the level of drinking, and the level of stomach emptiness.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.101-103
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• 2013

소매치기는 대부분 사람이 많은 곳에서 발생한다. 그러나 현재에는 인적이 드문 한적한 곳에서 더 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 절도 중에서 소매치기를 대상으로 영상 포렌식의 증거 자료로 제출하기 위하여 현장을 분류하도록 한다. 장면 전환 검출인 ${\chi}^2$ 히스토그램을 이용하여 검출한다. 소매치기 현장을 찍은 비디오를 대상으로 분류를 하여 증거 자료를 제출하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1269-1278
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• 2004

본 논문에서는 자기상관 함수와 에지 히스토그램 비교법을 이용하여 동영상 전환점을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 기존에는 컬러 히스토그램 비교법을 많이 사용하였으나, 급격한 조명 변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장연 전환을 놓칠 있다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 자기상관과 에지 히스토그램 비교법을 사용하면 조명 변화에 의한 장면전환이 잘못 검출되는 것을 방지 할 수 있다 제안한 기법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 드라마, 애니메이션 등 다양한 비디오 데이터에 가지고 실험한 결과, 컬러 히스토그램 비교법보다 Recall에서는 약 10%, Precision 에서는 약 17% 성능이 향상되었다 특히 카메라 기법 중의 Fade 와 Zoon In/out 에 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.758-766
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• 2003

본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.28-33
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• 2003

본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 DCT DC 계수를 추출하구 이들로 구성된 DE 영상으로부터 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출한다. 또한 추출된 대표 프레임을 PCA(Principal Component Analysis) 방법을 이용하여 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후 입력된 질의 영상과 가장 유사한 대표 영상들을 검색하는 방법에 대해 제안한다. 즉, 추출된 대표 프레임에 대해 주성분해석 기법을 적용하여 통계적인 특성을 가진 데이터를 특징으로 추출함으로써 코드워드의 수에 따른 코드북을 생성하고 이를 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 나타내고 또한 통계적인 데이터의 특성을 이용하기 때문에 처리 시간과 상당한 양의 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.119-121
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• 2013

승강기 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 승강기 내에서 흡연을 하는 것은 상도덕에 어긋나는 일이며 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 승강기 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 제출하기 위해서이다. 방법은 흰색 막대를 입에 물거나, 연기를 내품는 사람을 추출하는 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 ${\chi}^2$ 히스토그램 방법으로 추출한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.103-109
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• 2010

색이란 인간이 조형 활동을 처음 시작할 때부터 사용되어진 조형언어로서 인간이 눈으로 볼 수 있는 모든 현상 세계에 존재하는 것이다. 본 논문에서는 장면 전환 검출에서 추출된 대표 프레임을 대상으로 한국의 전통색 조화를 식별한다. 전통색은 오정색과 오간색으로 분류하여 조화를 이루는지 판별하도록 한다. 빨강, 파랑, 노랑, 검정, 흰색을 오정색이라 부르고 분홍, 하늘색, 보라, 유황색, 초록을오 간색이라 하여 식별한다. 먼저, Canny 알고리즘을 이용하여 경계선을 추출한다. 그리고 경계선을 중심으로 색들을 레이블링 하고 클러스터링 한다. 마지막으로, 전통 색채 조화 식별 방법을 이용하여 전통색을 식별한다. 본 논문에서 제시한 연구는 실험을 통하여 우수성이 입증 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1963-1970
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• 1999

H.263 권고안의 성능을 향상시키고 응용범위를 넓히기 위한 연구가 ITU-T LBC 그룹에서 계속 진행되고 있으며 그 대표적인 것이 H.263+이다. H.263는 기존의 H.263 권고안에 새로운 내용이 추가된 형태의 권고안이다. 본 논문에서는 H.263에 포함된 4개의 협상모드와 H.263+에 새롭게 포함된 5개의 모드를 합한 9개를 H.263+ 협상모드로 규정하고 이들을 영상 클래스별로 실험하여 각 모드의 특성을 분석하였으며 4가지 클래스가 혼합된 영상시퀀스에 대해 장면전환 검출기를 이용해서 9가지 협상모드를 적응적으로 사용하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법을 사용한 경우 PSNR 측면에서 기본모드보다 1.6 dB, 협상모드를 고정적으로 사용한 것과 비교해서는 0.4∼1.0 dB 정도의 향상을 가져왔으며 비트효율 면에서도 기본모드보다 프레임당 278 비트, 고정적 협상모드 사용보다 2.6∼180 비트 정도의 감소를 가져왔다.