• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.199-201
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• 2004

디지털 방송 환경의 메타데이타 서비스 중에서도 가장 혁신적인 것이 하이라이트(highlight)메타데이타 서비스이다. 하이라이트 메타데이타를 생성하기 위해서 시각율동을 이용한 샷경계 검출 알고리즘을 사용해 스포츠 경기의 하이라이트 시간구간을 결정하고, 하이라이트 표시기에서 하이라이트를 설명하는 간단한 주제어를 부가한다. 그리고 하이라이트 템플릿을 이용해 계층구조를 생성하고 하이라이트에 부가된 하이라이트 주제어에 따라 계층 구조의 적절한 위치에 삽입하고. 하이라이트 계층구조는 MPEG-7 표준 스키마에 따라 xml로 서술한다 하이라이트 메타데이타 서비스를 받는 시청자들은 매우 짧은 시간에 이미 방영된 스포츠 경기의 중요 장면들을 모두 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.217-219
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• 2002

스포츠 경기의 하이라이트(highlight) 브라우징을 위해 하이라이트 이벤트(주요 사건)와 하이라이트 객체(선수)를 묘사하는 하이라이트 테마를 계층구조로 정의하고, 이를 이용해 하이라이트 세그먼트를 설정하고, 자동적으로 계층구조의 하이라이트 메타데이타를 생성하는 하이라이트 인덱싱 방법을 제안하였다. 하이라이트에 관련된 모든 메타데이타는 MPEG-7으로 기술하였다. 그리고 제안한 방법으로 생성된 메타데이타를 이용한 set-top box용 하이라이트 브라우저를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.718-720
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• 2005

반짝이는 물체를 촬영하면 이미지에 하이라이트(highlight)와 반짝거림(specularity)이 발생한다. 하이라이트가 발생한 이미지에서 하이라이트를 제거하고 원색으로 복원하는 방법 중에 하나가 하이라이트 색 복원(inpainting)이다. 하이라이트 색을 복원하는 과정은 다음 두 단계로 구성된다. 첫 단계로 하이라이트의 위치를 알고 있다고 가정하aus 하이라이트의 주변 영역을 찾고 CL-projection을 이용해 주변 영역의 색에서 하이라이트나 반짝거림의 영향을 제거한다. 두 번째 단계로 하이라이트 주변 영역의 색을 기반으로 upper mean을 이용하여 distance transform을 수행한다. Upper mean을 이용한 distance transform의 가장 큰 장점은 하이라이트 주변을 보정하고 그 정보를 이용하기 때문에 하이라이트 색을 복원할 뿐만 아니라 반짝거림에 대한 보정도 된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.411-418
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• 2001

비디오 하이라이트(highlights)는 원래의 비디오 보다 짧고 많은 양의 의미를 갖는다. 기존의 파노라마 형태의 추상화 기법은 여러 프레임을 하나의 프레임으로 모자이크하는 형태이었고, TV 드라마 하이라이트 방법은 카메라의 이동이나 특수효과에 의존하기 때문에 스포츠 비디오에 적용은 부적합하다. 이 논문에서는 축구 비디오를 대상으로 시각정보와 자막을 이용하는 새로운 비디오 하이라이트 생성 방법과 이벤트 기반 비디오 인덱싱 방법을 제안한다. 하이라이트 생성은 하이라이트 생성 규칙에 따라 자막에 의해 추출된 TIT을 중심으로 시각정보에 의해 추출된 샷을 합성하여 생성하였고, 인덱싱은 자막으로 추출된 샷은 주요소로, 시각정보에 의해 추출된 샷은 부가적 요소로 구성하였다. 실험에서는 샷 추출기법 중 대표적인 컬러히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램과의 성능을 비교하여 제안한 하이라이트 기법이 다른 방식보다 우수함을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.157-160
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• 2004

디지털 방송 환경에서 메타데이터 서비스가 가장 주목 받고 있는 기술 중 하나이다. 그리고 컨텐트의 주요 장면만을 나타내는 하이라이트 메타데이터 서비스가 가장 혁신적이다. 계층 구조화된 하이라이트 메타데이터는 시청자가 다양한 관점(viewpoint)에서 방송을 시청할 수 있으며, 스포츠 경기의 하이라이트 장면만 선택적으로 볼 수 있는 서비스를 제공 한다. 하이라이트 메타데이터 서비스를 제공 하기 위해서는 실시간 하이라이트 메타데이터를 생성 하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 하이라이트 메타 데이터를 생성할 수 있는 두 가지 색인 단계를 정의하고, 시청자의 STB(Set-top Box) 저장된 디지털 스트림과 방송시간과의 동기화 방법을 제안한다. 그리고 하이라이트 정보를 MPEG-7 표준 스키마의 xml로 서술방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1305-1308
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• 2006

색선(Color line)은 물체의 색을 표현하는 방법으로 단색인 물체의 색은 하나의 색선으 표현된다는 것이다. 하이라이트가 발생하는 반짝이는 물체는 색선이 하이라이트를 포함하기 때문에 하이라이트를 찾고 하이라이트에서 영역을 확장하면서 색선을 생성할 수 있다. 그러나 단순한 영역확장방법은 색을 구분이 난해하기 때문에 제한적인 영역확장 방법을 사용해야 한다. 여기서 노출 시간이 다른 이미지를 한 장 더 촬영하여 하이라이트의 색상 방향을 설정하고 이를 기반으로 색선을 생성한다. 본 연구에서는 하이라이트 기반으로 색선을 생성하고 생성된 색선을 이용하여 반짝이는 특성도 제거한 후 결과를 비교한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.372-376
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• 2023

본 연구에서는 비디오 하이라이트 검출 및 장면 추출을 위한 경량화된 모델인 Visual Context Learner (VCL)을 제안한다. 기존 연구에서는 매개변수가 고정된 CLIP을 비롯한 여러 피쳐 추출기에 학습 가능한 DETR과 같은 트랜스포머를 이어붙여서 학습을 한다. 하지만 본 연구는 경량화된 구조로 하이라이트 검출 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 그리고 해당 형태로 장면 추출도 가능함을 보이며 장면 추출의 추가 연구 가능성을 시사한다. VCL은 매개변수가 고정된 CLIP에 학습가능한 프롬프트와 MLP로 하이라이트 검출과 장면 추출을 진행한다. 총 2,141개의 학습가능한 매개변수를 사용하여 하이라이트 검출의 HIT@1(>=Very Good) 성능을 기존 CLIP보다 2.71% 개선된 성능과 최소한의 장면 추출 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.607-609
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• 2003

동영상 자동 분석은 비디오 데이터의 내용 기반 색인과 검색을 위한 첫 단계이다. 본 논문에서는 정형적인 구조를 가진 뉴스와는 달리 비정형적인 특성을 가진 축구 동영상에서 사용자의 관심이 되는 하이라이트 장면의 영상 특징을 이용하여 그 구조를 분석하여 하이라이트 장면을 검출하는 방법을 제안한다. 이전 연구를 토대로 그라운드영역과 골대 유무에 따라 하이라이트 후보 장면을 찾는 과정에서 경기마다 달라지는 임계값에 영향을 받지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 여러 종류의 축구 경기 하이라이트 분석에 있어서 그 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.1 s.111
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• pp.1-4
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• 2007

In this paper, we propose an efficient scheme for automatically detecting highlight scenes in soccer videos. Highlights are defined as shooting scenes and goal scenes. Through the analysis of soccer videos, we notice that most of highlight scenes are shown around the goal post area. It is also noticed that the TV camera zooms in a setter player or spectators after the highlight stones. Detection of highlight scenes for soccer videos consists of three steps. The first step is the extraction of the playing field using a statistical threshold. The second step is the detection of goal posts. In the final step, we detect a zooming of a soccer player or spectators by using connected component labeling of non-playing field. In order to evaluate the performance of our method, the precision and the recall are computed. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed method, with 95.2% precision and 85.4% recall.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.301-307
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• 2016

This paper proposes a lyric search method to consider the characteristics of the user query. According to the fact that queries for the lyric search are derived from highlight parts of the music, this paper uses the hierarchical agglomerative clustering to find the highlight and proposes a Gaussian weighting to consider the neighbor of the highlight as well as highlight. By setting the mean of a Gaussian weighting at the highlight, this weighting function has higher weights near the highlight and the lower weights far from the highlight. Then, this paper constructs a index of lyrics with the gaussian weighting. According to the experimental results on a data set obtained from 5 real users, the proposed method is proved to be effective.