• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1871-1874
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• 2003

Knowledge-based numeric open caption recognition is proposed that can recognize numeric captions generated by character generator (CG) and automatically superimpose a modified caption using the recognized text only when a valid numeric caption appears in the aimed specific region of a live sportscast scene produced by other broadcasting stations. in the proposed method, mesh features are extracted from an enhanced binary image as feature vectors, then a valuable information is recovered from a numeric image by perceiving the character using a multiplayer perceptron (MLP) network. The result is verified using knowledge-based hie set designed for a more stable and reliable output and then the modified information is displayed on a screen by CG. MLB Eye Caption based on the proposed algorithm has already been used for regular Major League Base-ball (MLB) programs broadcast five over a Korean nationwide TV network and has produced a favorable response from Korean viewer.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.619-623
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• 2002

스포츠 비디오에 빼놓을 수 없는 정보로 자막을 들 수 있다. 자막을 인식함으로 해서 스포츠 하이라이트를 구성할 수 있게 된다. 이 논문에서는 자막에 위치를 검색하고 판별함으로 해서 자락을 분석하는 중간단계에 꼭 필요한 작업이다. 이 논문은 전처리과정에서 영상을 향상과 탁월한 문턱치 알고리즘을 통해 영상을 단순화시키고 제안한 다중 프레임병합 알고리즘을 통해 자막을 추출할 수 있는 방법을 사용한다. 기존에 있는 legion growing 방법에 비해 간단하고 보다 빠른 수행속도를 보이게 된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.36-39
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• 2010

멀티 포맷 방송용 모니터는 SDI 신호뿐만 아니라 HDMI, DVI, Component, Composite로 전송되는 영상, 음성, 부가 데이터를 보여주는 모니터로 방송용 레퍼런스 모니터로 사용되고 있다. 특히 부가 데이터 중에서 Closed Caption의 경우 북미에서는 EIA-608과 EIA-708 두 가지 표준이 있고, 세부적으로 네 가지의 방법으로 전송되는데 일반적인 방송용 모니터에는 적용되어 있는 것이 극히 드물다. 또한 SDI 신호로 전송되는 Closed Caption 데이터를 Decoding하는 상용 IC는 거의 없는 수준이다. 이에 본 논문에서는 SDI로 전송되는 다양한 방식의 Closed Caption 데이터를 모두 표시하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 VBI (Vertical Blanking Interval) 에 아날로그 Waveform 형태로 입력되는 경우 데이터의 신뢰도를 높이기 위해 Clock Run In을 실시간으로 검출 할 수 있는 구조를 제안하고 FPGA (Field Programmable Gata Array)로 구현하였다. 또한 VANC (Vertical Ancillary Space)로 들어오는 Caption데이터의 경우 특히 EIA-708 처럼 많은 데이터가 입력되는 경우 실시간으로 처리하기 위해서 기존의 I2C와 같은 느린 전송 방법이 아닌 FPGA와 프로세서 간에 메모리를 직접 Access 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안 한 방법을 FPGA로 구현하였고, 실제 미국이나 캐나다 방송국에서 사용하는 Caption 인코더 장비 뿐만아니라 방송 콘텐츠를 직접 이용하여 동작 상태를 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.671-678
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• 2003

디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.488-500
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• 2009

본 논문에서는 DTV 자막방송 데이터의 응용을 통한 부가가치 서비스 활용 방안을 연구한다. DTV 자막방송(Closed-Captioning)이란 방송프로그램의 대사를 문자화된 자막으로 보여주는 서비스로서 장애인, 노약자, 외국인 등 정보소외계층의 방송접근권 확대를 통한 정보격차(digital divide) 해소를 목적으로 한다. 국내에서는 2007년 6월에 디지털TV 자막 방송 표준규격이 완료되었으며, 2008년 4월부터 '장애인 차별금지 및 권리구제 등에 관한 법률'에 의한 모든 방송서비스의 자막방송 의무화로 인하여 현재 대부분의 지상파방송에서는 자막방송 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 DTV 자막방송 데이터의 응용을 위하여 지상파방송의 MPEG-2 Transport Stream으로부터 자막데이터를 추출하는 방법을 설명하고, 추출된 자막과 시간정보를 이용하여 PC 환경의 멀티미디어 재생기에서 사용가능한 자막파일의 생성 방법을 제안한다. 그리고 생성된 자막파일을 이용한 방송콘텐츠의 시간적 구간분할 방법을 제안한다. 실험에서는 자막파일 생성 및 구간분할 S/W의 구현을 통하여 제안된 방법의 유용성을 확인하였으며, 다양한 자막데이터 응용 기능의 제시를 통하여 자막데이터의 응용 가능성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.69-76
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• 2004

최근 DTV 기술의 발전과 더불어 부가서비스의 요구가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 청각장애인 과 어학 학습을 목적으로 사용될 수 있는 새로운 캡션엔진을 DTV상에서 구현 하였다. 기존의 자막방송 수신 기능은 영문 자막만을 수신할 수 있으며 마이컴에 내장된 OSD 데이터가 이용되기 때문에 지원하는 폰트와 칼라수가 제한되었다. 또 폰트가 매끄럽지 못하여 시각적으로 만족스러운 결과를 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 EIA-608 규격에서 정의한 기능을 구현하기 위해 새로운 알고리즘을 제안하였으며, 가독성(visibility)을 높이기 위한 새로운 기법 및 고속 데이터 전송 기법을 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.901-914
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• 2002

본 논문에서는 비디오에서 입력된 영상으로부터 내용기반 검색을 위해 자동으로 자막을 추출하여 특징 추출을 기반의 단층 연결 신경망 인식기(FE-MCBP)에 의해 자막 문자를 인식하여 영상 자막의 내용을 검출하는 방법을 제시하였다. 비디오에서 자막 추출은 먼저, 비디오에서 일정한 시간 간격으로 획득한 프레임 중에서 히스토그램 분석을 통하여 키 프레임을 찾는 과정을 수행하며, 그 다음에 각각의 키 프레임에 대하여 칼라 세그먼테이션 후 라인 검사 방법 통하여 자막 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로 추출된 자막영역에서 개별문자를 분리하였다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램을 분석 후 지역 최대값을 이용하여 세그먼테이션 후 라인 검사를 수행함으로써 처리 속도와 자막영역 검출의 정확도를 개선하였다. 비디오에서 자막 추출은 비디오 정보를 멀티미디어 데이터베이스화하는 초기 단계로 추출된 자막은 바로 문자 인식기의 입력이 된다. 또한 인식된 자막정보는 데이터베이스로 구축되며 내용기반 검색 기법에 의해 검색되도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.269-272
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• 2000

본 논문에서는 ETRI에서 개발 중인 용언구에 기반한 한영 기계번역 시스템 CaptionEye/KE에 대하여 논술한다. CaptionEye/KE는 대량의 고품질 한-영 양방향 코퍼스로부터 추출된 격틀사전 및 대역패턴, 대역문 연결패턴 등의 언어 지식들을 바탕으로 하여, 한국어의 용언구 단위의 번역을 조합하여 전체 번역을 수행한다. CaptionEye/KE는 변환방식의 기계번역 시스템으로서, 크게 한국어 형태소 분석기, 한국어 구문 분석기, 부분 대역문 연결기, 부분 대역문 생성기, 대역문 선택/정련기, 영어형태소 생성기로 구성된다. 입력된 한국어 문장에 대해 형태소 분석 및 태깅을 수행한 후, 격틀사전을 이용하여 구문구조를 분석하고 의존 트리를 생성해 낸다. 이렇게 생성된 의존 트리로부터 대역문 연결패턴을 이용하여 용언구들간의 연결에 대한 번역을 수행한 후 대역패턴을 이용하여 각 용언구들을 번역하고 문장 정련과정을 거쳐 영어 문장을 최종 생성한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.308-318
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• 2012

Captions include information which relates to the images. In order to obtain the information in the captions, text extraction methods from images have been developed. However, most existing methods can be applied to captions with a fixed height or stroke width using fixed pixel-size or block-size operators which are derived from morphological supposition. We propose an edge connected components based method that can extract Korean captions that are composed of various sizes and fonts. We analyze the properties of edge connected components embedding captions and build a decision tree which discriminates edge connected components which include captions from ones which do not. The images for the experiment are collected from broadcast programs such as documentaries and news programs which include captions with various heights and fonts. We evaluate our proposed method by comparing the performance of the latent caption area extraction. The experiment shows that the proposed method can efficiently extract various sizes of Korean captions.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.878-882
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• 2016

이미지의 내용을 설명하는 캡션을 자동으로 생성하는 기술은 이미지 인식과 자연어처리 기술을 필요로 하는 매우 어려운 기술이지만, 유아 교육이나 이미지 검색, 맹인들을 위한 네비게이션 등에 사용될 수 있는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성을 위해 Convolutional Neural Network(CNN)으로 인코딩된 이미지 정보를 입력으로 갖는 이미지 캡션 생성에 최적화된 Recurrent Neural Network(RNN) 모델을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 모델이 Flickr 8K와 Flickr 30K, MS COCO 데이터 셋에서 기존의 연구들보다 높은 성능을 얻음을 보인다.