• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.85-92
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• 2023

본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.171-182
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• 2015

With the increased quality of life, the meaning of houses is shifting from a functional space for the simple purpose of residing to a symbolic space representing life as personality. Starting with the advancement of IKEA into Korea last year, global brands are about to enter into Korea. As Korean brands are not certain about how to set their direction in the situation where global brands have rushed into the market, it was thought that a key to solve the problem could be found from the cases of the lifestyle stores of Japan, which is moving one step ahead of Korea. Considering the circumstances, the author limited the subjects of this study to the lifestyle stores that have already established their brand identity and have prominent expressional characteristics of interior design in Japan. Research and analysis were conducted through site inspection and books. As a study method, literature and previous research were reviewed to find the program characteristics of interactivity and participation, the spatial characteristics of accessibility and the expressional characteristics of symbolism, scene continuity and function complexity, as the basis for an analysis. The results of the analysis showed that Japanese lifestyle stores are appealing to consumers as the spaces with their own differentiated space composition and various programs, by establishing their unique concepts and explicit brand identity. It is expected that such expressional characteristics of interior design will be of help in defining the direction of interior design of Korean lifestyle stores in the future.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.188-194
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• 2014

계산적 청각 장면 분석 시스템의 특징 추출은 시간 연속성과 주파수 채널간에 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성한다. 세그먼테이션은 상호상관계수 함수를 이용하여 2진 마스크를 구성하고, 마스크 성분 1(음성)은 동일한 주기성과 동기를 가진다. 그러나 채널간에 비슷한 주기성을 갖지만 지연이 있는 경우에 음성으로 잘못 결정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 세그먼테이션에서 가중치 상호상관계수를 이용해 채널간에 유사성의 변별력을 높이는 방법을 제안한다. 계산적 청각 장면 분석 시스템의 음성분리 성능을 평가하기 위하여 배경 잡음(사이렌, 기계, 백색, 자동차, 군중) 환경에서 신호 대 잡음비(5dB, 0dB)의 변화에 따라 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 제안한 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 각각 신호 대 잡음비 5dB에서 2.75dB 그리고 0dB에서 4.84dB 향상되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.18-23
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• 2015

본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1835-1838
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• 2003

이미지에 포함되어 있는 텍스트들은 이미지의 내용을 함축적이며 구체적으로 표현하는 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보를 정확히 추출하기 위해서 색 변화 특징을 이용한 텍스트 영역 추출 방법을 제안한다. 관찰에 의하면 이미지 내의 텍스트들은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 이러한 색 변화를 3차원 RGB공간에서 표현한다면, 명도이미지에서의 밝기 변화에서 표현하기 어려운 영역들을 강조시킬 수 있으며, 조명 변화에도 민감하지 않은 결과를 만들어 낼 수 있다. 색 변화 정도는 3차원 RBG 공간에서의 색 분산(Variance)으로 측정한다 처리 과정으로서 우선 수평 및 수직 방향의 분산 이미지를 구하는데, 텍스트 영역은 두 방향의 분산 값이 모두 높은 특징이 있다. 다음으로 두 결과의 논리적 AND 연산을 수행하여 불필요한 잡영들을 제거한 후 연결요소를 분석, 검증하여 영역을 최종 확정한다. 다양한 종류의 자연이미지로 제안한 방법을 검증한 결과 밝기 변화 또는 색 연속성 특징들을 이용한 방법에서 찾기 어려운 텍스트 영역들을 찾을 수 있는 것을 확인할 수 있었다.