• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.421-434
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• 2008

컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.349-351
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• 2022

본 논문에서는 계산양이 큰 볼륨 렌더링을 구현할 수 있는 파이썬 기반의 CUDA(Computed Unified Device Architecture) 커널(Kernel) 디자인에 대해서 소개한다. 최근에 파이썬은 인공지능뿐만 아니라 서버, 보안, GUI, 데이터 시각화, 빅 데이터 처리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있기 때문에 인터페이스만을 위한 언어라는 색을 탈피한지 오래이다. 본 논문에서는 대용량 병렬처리 기법인 NVIDIA의 CUDA를 이용하여 파이썬 환경에서 커널을 디자인하고, 계산양이 큰 볼륨 렌더링이 빠르게 계산되는 결과를 보여준다. 결과적으로 C언어 기반의 CUDA뿐만 아니라, 상대적으로 개발이 효율적인 파이썬 환경에서도 GPU(Graphic Processing Unit)기반 애플리케이션 개발이 가능하다는 것을 볼륨 렌더링을 통해 보여준다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권11호
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• pp.1421-1426
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• 2001

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어에 대한 효율적인 관리가 더욱 중요하게 되었다. 특히 동영상과 같은 이미지에서는 특정 이미지를 추출하여 필요한 이미지를 관리하고자 하는 욕구가 증가되어가고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료의 효과적인 색인화 및 검색을 위한 동영상 처리를 위한 여러 멀티미디어 의미정보 추출 방법 중 내용 기반 의미 정보 추출 방법을 이용하여 특정 이미지를 검색하고 추출된 이미지만 저장하는 알고리즘을 설계하였다. 입력 영상에서 RGB 정보를 추출한 후 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사하면서 주 RGB 범위 군집화 방법을 통하여 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 일치여부를 파악하여 입력 영상과 일치하는 동영상을 저장하도록 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.544-553
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• 2008

최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.225-230
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• 2015

본 논문에서는 키 프레임 영상과 SURF 특징점 기반의 시각 단어들을 이용한 효과적인 실시간 시각 루프 결합 탐지기 VILODE를 제안한다. 시각 루프 결합 탐지기는 과거에 지나온 위치들 중 하나를 다시 재방문하였는지를 판단하기 위해, 새로운 입력 영상을 이미 지나온 위치들에서 수집한 과거 영상들과 모두 비교해보아야 한다. 따라서 새로운 위치나 장소를 방문할수록 비교 대상 영상들이 계속해서 증가하기 때문에, 일반적으로 루프 결합 탐지기는 실시간 제약과 높은 탐지 정확도를 동시에 만족하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 시스템에서는 입력 영상들 중에서 의미 있는 것들만을 선택해 이들만을 비교하는 효과적인 키 프레임 선택 방법을 채택하였다. 따라서 루프 탐지에 필요한 영상 비교를 대폭 줄일 수 있다. 또한 본 시스템에서는 루프 결합 탐지의 정확도와 효율성을 높이기 위해, 키 프레임 영상들을 시각 단어들로 표현하고, DBoW 데이터베이스 시스템을 이용해 키 프레임 영상들에 대한 색인을 구성하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시각 루프 결합 탐지기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.219-239
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• 2017

IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.871-879
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• 2015

대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔지만 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어려웠다. 또한, 4K (3820x2160) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 따라서, 압축률이 높은 차세대 고효율 코덱 HEVC를 이용하여 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안하며, 대용량 비디오의 장면전환 검출을 위한 픽셀 기반의 새로운 장면전환 검출 시스템 구조를 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.449-463
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• 2015

동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.613-620
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• 2017

스카이라인 질의는 사용자들의 다양한 기준을 만족하는 데이터를 찾기 때문에 의사 결정 문제 등에서 폭넓게 사용되고 있다. 최근의 스카이라인 질의는 대용량 데이터베이스 처리를 위해 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 연구들이 많이 진행되었으며 특히 맵리듀스에 기존의 색인 구조를 적용하는 방식으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인의 특징 중 하나는 원점에서 가까운 데이터일수록 더 많은 영역을 지배한다는 점이다. 하지만 기존의 색인 구조는 이와 같은 스카이라인의 특징을 반영하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 그리드의 셀들을 스카이라인의 특징을 고려하여 묶는 그리드 블록 구조와 원점과 가까운 데이터가 없을 때도 사용 가능한 2계층 그리드 블록 구조, 그리고 2계층 그리드 블록 구조를 사용한 효율적인 스카이라인 질의 기법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.727-730
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• 2001

멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.