Choi Ji Hoon;Lee Yong Ju;Park Min Sik;Choi Jin Soo;Hong Jin Woo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.562-566
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2004
In this paper, we propose a method for constructing terrestrial/cable PSIP converting system, so-called a PSIP converter, which is converting terrestrial PSIP into cable PSIP for a data broadcasting service in the interoperable network of terrestrial and cable, and define an interface between the PSIP converter and the OOB SI generator by using PMCP messages compliant to ATSC T3/S1. The exiting PSIP converter just converts terrestrial PSIP into cable PSIP compliant to ATSC and OCAP standard and transmits by a MPEG-2 TS format. That is to say, it is not for the digital data broadcasting but for the digital broadcasting. Say in other word, the proposed PSIP converter is designed to convert and transmit PSIP including DET information which is necessary data event information for data broadcasting service. In addition, the PSIP converter can support various types of PSIP information to the OOB SI generator by using PMCP messages defined by a hierarchical structure as per each channel, audio/video event, data event and so on.
As technology related to digital imaging equipment is developed and generalized, digital imaging system is used for various purposes in fields of society. The object tracking technology from digital image data in real time is one of the core technologies required in various fields such as security system and robot system. Among the existing object tracking technologies, cam shift technology is a technique of tracking an object using color information of an object. Recently, digital image data using infrared camera functions are widely used due to various demands of digital image equipment. However, the existing cam shift method can not track objects in image data without color information. Our proposed tracking algorithm tracks the object by analyzing the color if valid color information exists in the digital image data, otherwise it generates the lightness feature information and tracks the object through it. The brightness feature information is generated from the ratio information of the width and the height of the area divided by the brightness. Experimental results shows that our tracking algorithm can track objects in real time not only in general image data including color information but also in image data captured by an infrared camera.
DMB(Digital Multimedia Broadcasting) Service was started, DMB enables people on the move to enjoy seamless video streaming, theater-quality audio and data through a hand-held digital device much like a handset or an in-car terminal. Realization of any-time, any-where, any-device, any-one DMB Service is needed for the government effective policy, Technical R&D and Standization, Corporate investment.
Digital watermarking of multimedia data is a very active research area that has enjoyed a considerable amount of attention in recent years. In this paper, we propose an algorithm for embedding/detecting a fragile watermark in MPEG-4 compressed video domain (Simple and Advance Simple Profiles). The watermark bits are put directly into Huffman VLC-codespace of quantized DCT domain. The advantage of watermark embedding into the compressed domain is the significant savings for a real-time implementation as it does not require a full decoding operation. The watermark embedding does not change the video file size. The algorithm demonstrates high watermarking capacity, thereby providing reliable foolproof authentication. The results of experimental testing demonstrate that watermark embedding preserves the video quality. Watermark detection is performed without using the original video.
비디오 정보는 전자 도서관이나 WWW 및 주문형 비디오 (VOD) 시스템과 같은 다양한 응용분야에서 중요한 요소로 부각되고 있다. 비디오 정보는 특성상 계층적으로 구조화된 문서 형태를 가지기 때문에 본 논문에서는 이를 “구조화된 비디오 문서”라 부른다. 본 논문에서는 구조화된 비디오 문서를 데이터베이스에 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 데이터 모델과 질의어 및 색인 기법을 제안한다. 구조화된 비디오 문서는 논리적인 계층 구조 특성을 지니기 때문에, 본 논문에서는 객체 지향 데이터 모델을 이용하여 비디오 문서를 복합 객체로 모델링하고, 이를 저장하기 위한 객체 타입들을 정의한다. 또한 본 논문에서는 비디오 데이터의 캡션이나 주석을 기반으로 한 내용 기반 검색과 비디오 문서의 논리적 구조를 기반으로 한 구조 기반 검색을 제공하며, 비디오 문서의 시공간 관계 연산을 이용한 검색도 지원한다. 그리고, 구조화된 비디오 문서의 효율적인 질의와 색인 공간의 오버헤드를 줄이기 위해 최적화된 역 색인 기법을 제시한다.
동영상 안정화 기술은 최근 1인 미디어 시장이 거대화됨에 따라 그 중요성이 점점 커지고 있는 카메라 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 기존 방법들에서는 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍을 사용하였으나 동영상의 특성상 동기화된 안정화 전/후 데이터를 만드는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 최근 이러한 문제를 완화하기 위하여 안정화 전 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 방법의 하나인 Convolutional Autoencoder 구조를 사용하여 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍 없이 안정화 전 영상만으로 안정화 궤적을 학습하는 네트워크 구조를 제안한다. 네트워크 입력 및 출력으로 옵티컬 플로우를 사용하고 네트워크 경량화 및 노이즈 최소화를 위해 옵티컬 플로우를 Grid 단위로 맵핑하여 사용했다. 또한 비지도 학습 방법으로 안정화된 궤적을 생성하기 위해 옵티컬 플로우를 부드럽게 만드는 손실함수를 정의하였고 결과 비교를 통해 손실함수의 의도대로 부드러운 궤적을 생성하도록 네트워크가 학습되었음을 확인했다.
지상파 DMB 콘텐츠를 위한 국제 표준 파일 포맷인 DMB AF(Digital Multimedia Broadcasting Application Format) 표준을 확장하여 2D 비디오와 2D 대화형 서비스 데이터, 즉 MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene) 데이터뿐만 아니라 스테레오스코픽 비디오와 스테레오스코픽 BIFS 데이터를 함께 담아 2D/3D 비디오 및 2D/3D BIFS 프레젠테이션이 시간적으로 혼용될 수 있게 하는 방식이 최근 제안된 바 있다. 본 논문에서는 이렇게 확장된 DMB AF 형식의 파일로 주어진 3D 콘텐츠를 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준을 이용하여 스트리밍하는 서비스를 개발하고 이에 해당하는 클라이언트 소프트웨어를 구현하여 이 서비스를 검증하였다.
디지털 데이터에는 TEXT 파일, OFFICE 파일, 이미지 파일, 동영상 파일, 도면 파일 등과 같은 비정형 데이터가 대부분을 차지하고 있다. 최근 기업 내에서 생성되고 활용되는 디지털 데이터는 그 양이 급격히 증가하고 있다. 한편, 이들 디지털 데이터는 디지털 자산으로서의 중요성이 부각되고 있으나, 그 자산의 가치에 대한 평가는 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 기업 내 디지털 자산으로서의 비정형 데이터의 가치 평가 모델을 제시한다. 또한, 이를 통해 자산으로서의 비정형 데이터에 대한 차별적 관리 방안을 제시한다.
The purpose of this study was to identify differences in learning patterns according to content complexity in video-based learning environments and to derive variables that have an important effect on learning achievement within particular learning contexts. To achieve our aims, we observed and collected data on learners' cognitive processes through perceived affordances, using behavioral logs and eye movements as specific indicators. These two types of reaction data were collected from 67 male and female university students who watched two learning videos classified according to their task complexity through the video learning player. The results showed that when the content complexity level was low, learners tended to navigate using other learners' digital logs, but when it was high, students tended to control the learning process and directly generate their own logs. In addition, using derived prediction models according to the degree of content complexity level, we identified the important variables influencing learning achievement in the low content complexity group as those related to video playback and annotation. In comparison, in the high content complexity group, the important variables were related to active navigation of the learning video. This study tried not only to apply the novel variables in the field of educational technology, but also attempt to provide qualitative observations on the learning process based on a quantitative approach.
Jonghee Lee;Seonwoo Park;Gipou Nam;Jinwook Jang;Sungho Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권7호
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pp.33-40
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2024
가축의 생체중은 건강 및 사육 환경 관리에 중요한 정보이고 이를 통해 최적 사료량이나 출하 시기 등을 결정하게 된다. 일반적으로 가축의 무게를 측정할 때 체중계를 이용하지만, 체중계를 이용한 가축 무게를 측정하는데 상당한 인력과 시간이 필요하고 성장 단계별 측정이 어려워 사료급이량 조절 등의 효과적인 사육 방법이 적용되지 못하는 단점이 있다. 본 연구는 축산 양돈 분야에 영상 및 이미지 데이터를 수집, 분석, 학습, 예측 등을 통해 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간별 체중 측정에 관한 연구와 함께 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 파이토치(pytorch), YOLO(you only look once) 5 모델, 사이킷런(scikit learn) 라이브러리를 사용하여 학습시킨 결과, 실제치(actual)와 예측치(prediction) 그래프에서 RMSE(root mean square error) 0.4%와 MAPE(mean absolute percentage error) 0.2%로 유사한 흐름을 확인할 수 있다. 이는 양돈 분야의 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간에서 활용할 수 있으며 다각도로 학습된 이미지 및 영상 데이터와 실제 측정된 체중 데이터를 바탕으로 지속적인 정확도 향상이 가능하고 향후 영상판독을 통해 돼지의 부유별 생산량에 대한 예측으로 효율적인 사육관리가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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