• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.235-237
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• 2022

Video content is divided into long-form video content and short-form video content according to the length. Long form video content is created with a length of 15 minutes or longer, and all frames of the captured video are included without editing. Short-form video content can be edited to a shorter length from 1 minute to 15 minutes, and only some frames from the frames of the captured video. Due to the recent growth of the single-person broadcasting market, the demand for short-form video content to increase viewers is increasing. Therefore, there is a need for research on content editing technology for editing and generating short-form video content. This study studies the technology to create short-form videos of main scenes by capturing images, voices, and motions. Short-form videos of key scenes use a pre-trained highlight extraction model through machine learning. An automatic video editing system and method for automatically generating a highlight video is a core technology of short-form video content. Machine learning-based automatic video editing method and system research will contribute to competitive content activities by reducing the effort and cost and time invested by single creators for video editing

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1283-1288
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• 2006

실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.10
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• pp.2137-2142
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• 2012

Many studies in detection and classification of the targets in the underwater environments have been conducted for military purposes, as well as for non-military purpose. Due to the complicated characteristics of underwater acoustic signal reflecting multipath environments and spatio-temporal varying characteristics, active sonar target classification technique has been considered as a difficult technique. And it has a difficult in collecting actual underwater data. In this paper, we implemented the simulator to synthesize the active target signal, to extract feature and to classify the target in the underwater environment. In target signal synthesis, highlight and three-dimensional model are used and multi-aspect based hidden markov model is used for target classification.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.136-138
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• 2022

스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.33 no.3
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• pp.174-183
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• 2014

When a active sonar signal is transmitted and returned back from a target, it has been distorted by various properties of acoustic channel such as multipath arrivals. And signals have been appeared to be different form by target position and attitude. Therefore, we simulated the target echo signal using 3 dimensional target model include reflects target features. In this paper, we develop components form of a simulated target model is made up equally spaced highlight points, and each part of the target consists of shape function. We can simulate a target echo signal and Target strength (TS) according to wave incident angle. To verify, we made small scale target in kit form and we had got underwater target signal for comparing simulation result in water tank.