본 논문에서는 최근 증가하는 TV 골프 경기의 하이라이트 부분을 요약하기 위해 시청자가 관심을 갖는 주요 이벤트를 시각 특징정보들을 이용하여 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 입력된 비디오의 샷 (Shot) 및 키 프레임 (Key Frame)을 구하여 데이터베이스화하는 구조를 분석하고, 두 번째 단계에서는 이들 정보를 이용하여 하위 레벨의 특징정보를 추출한다. 세 번째 단계에서는 특징 전보들을 통합하여 샷의 의미를 부여하여, 이벤트 구성 요소들과 정합시킨다. 네 번째 단계에서는 사전에 정의된 추론 규칙과 시간 정보를 이용하여 구성 요소들을 통합하여 이벤트를 결정한다. 본 연구에서는 하위 레벨의 특징 정보를 상호 호환성과 재사용성이 가능하도록 MPEG-7 비주얼 특징 정보를 사용하였다 TV-Anytime의 하이라이트/이벤트 스키마(schema)를 이용하여 검출된 이벤트들로 구성된 요약문을 XML 문서로 작성하였다. 제안 알고리즘의 성능을 검사하기 위해 비디오 자동 요약 시스템과 브라우징을 제작하여 실험하였으며 평균 80%의 검색 율과 정확도를 얻었다.
현재까지 다양한 영상 분할 방법들이 계속해서 제안되어 오고 있으나 특정한 제약조건이 설정되지 않은 일반적인 자연 환경의 조건 하에서 촬영된 영상으로부터 조명, 음영, 그리고 하이라이트 등과 같은 주변의 환경 요인에 영향을 받지 않고 강건하게 영상을 분할하는 작업은 여전히 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 일정 부분해결하기 위해서 칼라 불변량을 이용한 환경 적응적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 W, C, U, N, H와 같은 여러 가지 칼라 불변량을 소개하고, 조명이나 음영, 그리고 하이라이트와 같은 영상이 촬영되는 주변 환경의 요인들을 자동으로 검출한다. 그리고 검출된 환경 요인에 최적으로 적합한 칼라 불변량을 선택하여 에지를 기반으로 영상을 효과적으로 분할한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 주변의 환경 변화에 강건하게 에지를 기반으로 영상을 분할하는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 방법은 주위 환경에 상당수 독립적으로 동작하므로 환경에 강건한 에지 기반의 영상 분할이 필요한 여러 응용 시스템에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 팀 스포츠(team sports)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(group formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기의 대표 프레임 상에서 선수들과 공의 위치정보를 추출하고 그룹 포메이션 정보를 기초로 뉴럴네트워크의 BP(Back-propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 공격패턴 자동분류 기법을 개발 및 검증하였다. 또한, 실험에는 ‘98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72, 코너킥 39, 프리킥 52개의 총 297 개의 데이타를 추출하여 사용하였다. 실험결과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%. 코너킥 97.4%, 프리킥 75% 로서 매우 양호한 인식율을 보였다.
수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
영상 콘텐츠는, 길이에 따라 롱폼 영상 콘텐츠와 숏폼 영상 콘텐츠로 구분된다. 롱폼 영상 콘텐츠는 15분 이상 길이로 생성되며, 편집 없이 촬영 영상의 모든 프레임들이 포함되도록 한다. 숏폼 영상 콘텐츠는 1분이상 15분 이내로, 촬영 영상의 프레임들로부터 일부 프레임만 짧은 길이로 편집할 수 있다. 최근 1인 방송 시장의 성장으로 인하여, 시청자들을 늘리기 위한 숏폼 영상 콘텐츠에 대한 수요가 확대되고 있다. 따라서, 숏폼 영상 콘텐츠를 편집하여 생성하는 콘텐츠 편집 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 영상, 음성, 동작을 포착하여 주요 장면의 숏폼 동영상을 생성하는 기술을 연구한다. 주요 장면의 숏폼 동영상은 머신 러닝을 통해 미리 학습된 하이라이트 추출 모델을 이용한다. 하이라이트 영상을 자동으로 생성하는 영상 자동 편집 시스템 및 방법은 숏폼 영상 콘텐츠의 핵심 기술이다. 머신러닝 기반의 영상 자동 편집 방법 및 시스템 연구는 1인 크리에이터들의 영상 편집에 투입되는 노력과 비용시간을 감소시켜, 경쟁력있는 콘텐츠 활동을 할 수 있도록 기여할 것이다.
본 연구에서는 액정에 인가되는 전압을 조절하여 편광을 조절할 수 있는 액정 기반 편광 조절 기술을 폐쇄회로 텔레비전(CCTV)에 적용하여 사용자가 원하는 각도의 편광만을 투과시킬 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 편광필름이 적용된 CCTV는 역광 보정 기능에 치중되어 있기 때문에 편광을 제어할 수 없어 수면에서 반사된 빛이나 차량에서 반사된 하이라이트가 피사체 식별을 방해한다. 그러나 Vertical Alignment 모드를 사용하면 전기적으로 편광을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 원하는 각도의 편광만 투과시켜 반사되는 하이라이트를 제거할 수 있다. 이 기술을 사용하여 얻은 이미지들은 컴퓨터 소프트웨어에 의해 최적의 이미지로 도출하였다. 편광 각도와 투과율, 편광 속도를 전기적으로 제어할 수 있는 액정 편광 패널을 편광 폐쇄회로 텔레비전에 적용하여 기존 CCTV에서의 피사체 식별을 개선하였다.
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 요약방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.
논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.
고도 정보화 시대를 향한 세계 전기통신 분야의 눈부신 발전과 함께 전기통신 부문의 국내 표준화의 국제 표준화를 실현하고 첨단기술분야의 연구개발을 촉진하여 선진각국 기술수준으로 향상시키기 위한 전기통신 국제 표준화 조사 연구를 실시해 온 ITU 국내 연구단이 지난 1월 12일에서 13일 이틀에 걸쳐 삼성동 한국 종합전시장 회의실에서 ''92년도 ITU국내 연구단 연구 발표회를 갖고 ''92활동 결과를 마무리 지었다. 이와 함께 국제회의 참가 보고회도 갖고 각종 정보를 서로 교환하는 한편 국제회의 전문가 육성이 시급하다는 데 인식을 같이 했다. 특히 올해부터 세계전기통신 표준화 부문으로 통합$\cdot$이전되는 ITU의 구조개편과 더불어 CCIR과 CCITT로 구분하는 것으로서는 마지막 연구 발표회이기에 그 의미가 자못 크다 하겠다. 이 후에도 전기통신 국제 표준화 조사연구활동이 더욱 더 왕성하고 활발하게 이루어 질 것을 기대하며 지면의 제약으로 인해 전문 게재치 못함을 널리 양해해 주시기 바라면서 이날 발표된 내용 가운데 주요 내용만을 하이라이트로 묶어 보았다.
본 연구는 간호학과 교수들과 간호학과 학생들의 전자책에 대한 인식 및 이용현황을 살펴보고 앞으로 대학교 학술교재를 전자책으로 전환할 때 필요한 요소에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 전국 간호학과 교수 82명과 간호학과 학생 127명들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 전자책에 대한 선호도와 현재 사용 중인 대학교재를 전자책으로 대체할 경우 전자책의 원하는 기능들에 대해서 조사하였다. 70%이상의 응답자들이 대학교재는 아직까지 인쇄형태의 교과서를 선호하였으며, 그 이유로는 전자책으로 이용 가능한 교재수가 적고 전자책 단말기 구입비용에 대한 부담을 꼽았다. 전자책에 추가되었으면 하는 기능으로는 손쉬운 메모기능과 하이라이트 기능, 비디오나 이미지 자료 삽입, 검색의 용이성과 사전기능 추가를 추천하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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