• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.207-210
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• 2000

본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.797-804
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• 2003

장면 전환검출 (scene change detection)은 영상 정보의 색인 (indexing) 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 급격한 움직임 및 조명 변화, 빠르게 연속적으로 등장하는 장면 전환에 강건한 급격한 장면 전환 검출 기법과 디졸브, 페이드 등의 장면 전환을 보다 효과적으로 검출할 수 있는 점진적인 장면 전환 검출 기법 및 추출된 셧 (shot)의 내용을 DCT DC 이미지 버퍼링과 누적 히스토그램 교차 함수 (accumulative histogram intersection measure)에 의해 대표 프레임으로 추출하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 모의 실험 결과 기존 방식에 비해 보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.119-126
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• 1999

동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 설계하였다. 이 방법은 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하는 첫 번째 단계와, 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아내는 두 번째 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 명암과 윤곽선 변화를 결합하여 장면 전환을 검출하였다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 연구하였다. 이상의 방법들을 통합함으로써 장면 전환을 빠르고 정확하게 검출할 수 있는 구조를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2004

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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.207-210
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• 2000

비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.51-53
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• 2011

최근에는 텍스트정보 보다 동영상정보를 다루는 일이 많아졌고 그에 따라 동영상 데이터의 분할, 색인, 검색 등을 위해 장면 전환 검출이 필요하게 되었다. 장면 전환 검출 기술은 비디오 데이터의 장면 변화가 발생하는 경계를 검출하는 기술이다. 본 논문에서는 에지 이미지를 이용한 장면전환 검출과 이를 위한 임계값 설정, 그리고 결과에서 중복된 이미지와 오 검출 된 이미지를 줄여줄 수 있는 구현에 대하여 실험결과를 바탕으로 설명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.410-412
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• 1999

히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.879-882
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• 2001

장면 전환 검출을 위한 기존의 주요 방법은 대부분 화소값 차이, 통계적 차이, 그리고 일반적으로 가장 많이 사용하는 히스토그램 비교법등이었다. 이러한 방법에서는 각 비디오 프레임내에 포함되어 있는 영상의 내용 변화에 의한 장면 전환을 검출하기가 어렵고 히스토그램이 비슷한 경우 장면 전환 검출을 할 수 없었다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스로부터 빠른 움직임을 포함하는 장면의 변화를 검출하는 객체의 중심점을 이용한 영역분할기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 프레임간 차영상을 이용해서 명암차를 추출한 후 화소값과 객체 영역의 중심점을 구한 후 사등분 분할하여 영역객체의 평균 및 분산값을 이용해서 내용에 의한 장면 전환도 검출하였다. 실험결과 제안된 방법에 의한 장면 전환 검출은 기존의 다른 방법에 비해 더 나은 성능을 얻었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.115-122
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• 2001

비디오 데이터의 장면전환검출은 연속되는 두 개 샷(shot) 사이의 경계인 컷(cut)을 검출하는 것으로 비디오 검색과 색인의 첫 번째 단계로서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 압축된 비디오에서 최소의 복호화로 빠르고 정확한 장면전환을 검출하기 위해 단계적 접근을 이용한 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 I-프레임의 DC 영상을 이용해서 장면전환을 포함한 GOP(group of picture)를 찾고 GOP내에서 장면전환이 발생한 정확한 위치는 B-프레임에서 매크로블록의 부호화 형태에 관한 정보를 이용해서 찾는다. 이 방법은 기존의 P, B-프레임의 DC 영상을 모두 이용하는 것보다 간단하고 P, B-프레임의 DC 영상에서 발생하는 화질 열화를 고려할 필요가 없다는 장점이 있다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 모든 프레임의 DC 영상을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.83-91
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• 2006

비디오에 삽입된 플래시라이트는 연속된 프레임사이의 차이 값을 높게 형성하여 장면전환 검출을 위한 임계값 결정에 많은 어려움을 주며, 특히 장면전환 지점으로 잘못 검출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 플래시라이트를 연속된 프레임으로부터 효율적으로 제거하여 신뢰할 수 있는 장면전환 지점을 검출하는 강건한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값 추출을 위하여 객체나 카메라의 움직임에 덜 민감하고 프레임의 공간정보를 이용하는 지역 히스토그램 비교에 의한 추출 식을 사용하며, 추출된 차이 값들의 큰 변이 폭에 의한 임계 값 결정의 문제점을 해결하기 위하여 차이 값들의 동적 압축에 의한 정규화 작업을 수행한다. 또한 추출된 차이 값들의 시간적 연속성의 변이에 따라 플래시라이트가 가지는 특징을 이용하여 플래시라이트와 장면전환 검출을 따로 구분하여 추출할 수 있는 새로운 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 플래시라이트가 들어있는 다양한 비디오 타입으로부터 실험되어졌으며, 실험결과 플래시라이트 검출에 높은 신뢰성과 효율성을 보여주었다.