• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.2
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• pp.43-50
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• 2009

We proposed similarity detection method of the video frame data that extracts the feature data of own video frame and creates the 1-D signal in this paper. We get the similar frame boundary and make the representative frames within the frame boundary to extract the similarity extraction between video. Representative frames make blurring frames and extract the feature data using DOG values. Finally, we convert the feature data into the 1-D signal and compare the contents similarity. The experimental results show that the proposed algorithm get over 0.9 similarity value against noise addition, rotation change, size change, frame delete, frame cutting.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.3
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• pp.133-138
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• 2016

Motion detection algorithms based on difference image are classified into background subtraction and previous frame subtraction. 1) Background subtraction is a convenient and effective method for detecting foreground objects in a stationary background. However in real world scenarios, especially outdoors, this restriction, (i.e., stationary background) often turns out to be impractical since the background may not be stable. 2) Previous frame subtraction is a simple technique for detecting motion in an image. The difference between two frames depends upon the amount of motion that occurs from one frame to the next. Both these straightforward methods fail when the object moves very "slightly and slowly". In order to efficiently deal with the problem, in this paper we present an algorithm for motion detection that incorporates "reflected light area" and "difference image". This reflected light area is generated during the frame production process. It processes multiplex difference image and AND-arithmetic of bitwise. This process incorporates the accuracy of background subtraction and environmental adaptability of previous frame subtraction and reduces noise generation. Also, the performance of the proposed method is demonstrated by the performance assessment of each method using Gait database sample of CASIA.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.268-270
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• 2001

히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환을 검출한다. 하지만, 장면 전환이 비교적 적게 나타나는 부분에서는 모든 프레임을 비교한다는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 모든 프레임을 순차적으로 비교하지 않고 가중치를 조절하여 장면 전환이 거의 발생하지 않는 경우는 많은 프레임을, 장면 전환이 많은 곳에서는 적은 프레임을 생략하여 히스토그램을 비교하는 방법을 제안한다. 이 방법은 생략하는 프레임 수를 조절하기 때문에 순차적으로 처리하는 것보다 빠른 처리 시간을 보일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.281-282
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• 2010

CMMB(China Multimedia Mobile Broadcasting)는 중국에서 개발된 이동 방송 시스템이다. CMMB는 시간 동기와 주파수 동기를 획득하기 위해 프레임에 포함된 두 개의 동기 신호와 OFDM 심볼을 이용한다. 이는 OFDM 심볼의 연속파일럿과 분산 파일럿을 이용하는 기존의 이동 방송시스템과 달리 CMMB를 위한 특화된 동기 알고리듬이 필요하다. 이에 본 논문은 CMMB의 프레임 구조에 적합한 시간 동기 알고리듬에 대하여 연구하였다. 제안 알고리듬은 CMMB의 동기신호를 이용하여 상관값을 구한 후 1차와 2차로 나누어 경계값을 초과 하는 값을 검색하여 프레임의 시작점으로 추정한다. 제안된 알고리듬은 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였으며 다중 경로 상황에서도 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.197-200
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• 2001

동작 인식에 대한 기존의 연구들은 각종 장비를 이용하여 직접 측정함으로써 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에, 본 연구에서는 영상처리 기술을 이용하여 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 연속된 프레임간의 차를 기반으로 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 동작을 분석할 수 있도록 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.9B
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• pp.1690-1696
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• 1999

Video sequence should be hierachically classified for the content-based retrieval. Cut detection algorithm is an essential process to classify shots. It is generally difficult for cut detection algorithms to detect cut points since a current frame is compared with a previous one, because movement of camera or object made adrupt scene change. We reduce ratio of failed cut detection so that compare the difference between frames of predicted cut point and their neighbors. In this paper, first we get predicted cut point, then we judge that the predicted cut point is true point or not. And we extracted DC images in MPEG video sequence for comparison. As a result of experiments. We confirmed that the cut detection ratio of the proposed algorithm is higher than of any other algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.4-6
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• 2003

IP망을 활용한 VPN(Virtual Private Network)에서의 QoS 보장 메커니즘과 광대역폭 제공에 대한 해결책으로 차세대 광 인터넷을 통한 OVPN(Optical VPN) 기술이 제시되고 있다. 차세대 광 인터넷의 구현이 IP/GMPLS(Generalized Multi­Protocol Label Switching) over DWDM(Dense Wavelength Division Multiplexing) 프로토콜 프레임워크로 표준화되고 있는 현실에 비추어, IP/GMPLS over DWDM 백본망을 통한 OVPN은 차세대 가상사설망으로써 멀티미디어 서비스 제공을 위한 최적의 방안이다. 이러한 차세대 멀티미디어 서비스 제공을 위한 OVPN에서는 서비스 클래스별로 차등화된 광 QoS 제공 및 보장 기술이 절실히 요구되고 있으므로, 본 논문에서는 차등화된 광 QoS 서비스(DOQS:Differetiated Optical QoS Service)를 제공하는 OVPN모델을 제시하고 제안된 DOQS­OVPN 모델의 QoS 지원 광경로상에서의 QoS Failure에 대한 서비스별 차등화된 Recovery 능력을 갖는 QoS 보장 프로토콜 프레임워크를 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.4
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• pp.432-440
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• 2007

In this paper, we propose a small target detection algorithm for FLIR image with complex background. First, we compute the motion information of target from the difference between the current frame and the created background image. However, the slow speed of target cause that it has the very low gray level value in the difference image. To improve the gray level value, we perform the local gamma correction for difference image. So, the detection index is computed by using statistical characteristics in the improved image and then we chose the lowest detection index a true target. Experimental results show that the proposed method has significantly the good detection performance.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5856-5864
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• 2011

In this paper, we propose a moving object detection method in road video sequences acquired from a stationary camera. Our proposed method is based on the background subtraction method using Gaussian pyramids in both the background images and input video frames. It is more effective than pixel based subtraction approaches to reduce false detections which come from the mis-registration between current frames and the background image. And to determine a threshold value automatically in subtracted images, we calculate the threshold value using Otsu's method in each frame and then apply a scalar Kalman filtering to the threshold value. Experimental results show that the proposed method effectively detects moving objects in road video images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.404-407
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• 2010

본 논문에서는 히스토그램 매칭(Histogram Matching)을 이용하여 고전 영화에서 화면이 깜빡거리는 현상(Flicker)을 제거하는 방법을 제안한다. 기존의 히스토그램 매칭 기반 방법은 프레임 간 물체의 움직임이 작다는 가정 하에 단순히 시공간 히스토그램 매칭을 수행하는 것이므로 움직임이 있는 부분에 존재하는 플리커는 잘 제거되지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프레임 간의 차영상을 이용하여 물체의 움직임에 따른 히스토그램 매칭의 문제점을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 인위적으로 합성된 플리커 영상과 실제 고전 영상을 실험에 사용하였으며, 기존의 알고리즘과 비교하여 향상된 결과를 보여준다.