• 한국운동역학회지
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• 제20권2호
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• pp.149-154
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• 2010

Intentional draw and fade shots could be good weapons for lowering golf score. But how to make such shots? To investigate deterministic variables generating different projectile paths of shots in square stance was the purpose of this study. Ten right-handed male collegiate athletes, showing 1.3 of averaged handicap, participated in this study. They were asked to intentionally perform three different shots such as the straight shot(control condition), draw shot, and fade shot. Swing path, pelvis rotation angle, thorax rotation angle and left forearm supination angle were determined for dependent variables on impact event at each trial. For statistical analysis one-way repeated measures ANOVA were used. The results showed that swing path was one of main factor making differences among three kind of shots. Straight shot vs. Draw shot, Straight shot vs. Fade shot and Draw shot vs. Fade shot showed differences on swing path. And left forearm supination angle revealed significant difference between draw shot and fade shot, showing a significant larger angle of draw shot than fade shot. No other significant difference was detected for the other variables. We found that the shot characteristics were influenced primarily by swing path and left forearm supination angle.

• 한국운동역학회지
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• 제22권3호
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• pp.269-276
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• 2012

The purpose of This study's aim is to examine the difference in the changes of body segment movement, variables for ball quality, and carry at golf driver swing according to the ball quality using comparative analysis. Regarding the impact variables according to the ball quality using the track man and carry, club speed was the fastest at draw shot, ball speed was the fastest at straight shot, and smash factor was the lowest at draw shot. About the vertical launch angle, the fade shot showed the highest launch angle while the max height of the ground and ball was the highest at fade shot. And carry was the longest at draw shot. For the flight time, it was the longest at draw shot. The landing angle was the largest at fade shot. About the club head position change and trajectory, at the overall event point, the fade shot drew a more outer trajectory at the point of the follow through(E6) than the straight or draw shot. Regarding the angular speed of shoulder rotation, at the overall event point, the fade shot showed the greatest angular speed change in the follow through(E6). Also, about the angular speed of pelvic rotation, at the overall event point, the draw shot showed the greatest angular speed change at the point of down swing(E4). Concerning the stance angle change, both straight and fade shots were open as the concept of open stance whereas the draw shot was close as that of close stance. Regarding the previous study, the most important factor of deciding Ball Quality is the club face angle's open and close state at Impact. In short, the Ball Quality and carry were decided by this factor.

• 한국운동역학회지
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• 제19권2호
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• pp.311-322
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• 2009

본 연구는 골프 기술 가운데 하나인 페이드샷에 대하여 3차원 영상분석을 시도하여 비교분석한 연구이다. 연구 대상은 남자 프로 골프선수 3명을 대상으로 하였으며 7번 아이언으로 국한하여 실험을 실시하였다. 이때 운동학적 주요 변인들을 산출하여 그 변인들에 대한 특성을 파악하고 지도자와 선수들에게 자료를 제공함으로써 효과적인 지도 방법 및 원리를 제공하는데 목적을 두었다. 그 결과 클럽헤드의 궤도는 아웃사이드에서 인사이드의 형태로 나타나 클럽헤드의 궤적이 이상적인 패이드 샷에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 신체중심은 후방으로의 움직임이 나타날 때 실패의 가능성이 높은 것으로 나타나 전방으로의 중심이동이 성공요인에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다. 코킹은 임팩트 후 자연스럽게 팔로스로우를 하여 손목을 풀어 주었으며 움직임의 순서에서 어깨 동작이 먼저 이루어지고 허리가 따라가는 형태로 나타났다. 고관절 각속도는 지연히팅으로 인한 자연스러운 페이드샷이 이루어지는 형태와 일치되었으며 클럽헤드의 속도 또한 임팩트시 코킹이 풀리면서 빠른 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5902-5909
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터에서 확신도 추론을 이용하여 급진적인 화면변환과 점진적인 화면변환을 동시에 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 급진적인 화면변환은 컷을 의미하고, 점진적인 화면변환은 페이드 인, 페이드 아웃, 디졸브, 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 아이리스 라운드(Iris Round)를 의미한다. 먼저, 각 화면변환을 대표하는 특징을 추출한 후 확신도를 이용하여 특징들을 효과적으로 통합하면서 발생한 화면변환을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 여러 가지 종류의 화면변환을 보다 정확하게 추출함을 다양한 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.207-210
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• 2000

본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.195-198
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• 2000

비디오에서 적은 수의 대표 화면으로 그 비디오의 내용을 요약할 수 있다는 것은 효율적인 비디오 브라우징 및 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. 다양한 종류의 셔트(shot) 추출 방법이 제시되어 왔다. 다양한 종류의 셔트 추출 방법 중에서 칼라 히스토그램을 이용하는 방법이 가장 많이 사용되어 왔다. 그러나 칼라 히스토그램을 이용하는 방법은 fade effect, zoom effect 등과 같이 특별한 효과가 들어있는 비디오에서는 적절하지 못한 결과를 종종 초래한다. 이 논문에서는 블록을 이용한 fade와 zoom 효과가 있는 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 대부분의 칼라 히스토그램 방법은 인접한 프레임간 또는 일정한 거리가 떨어져 있는 프레임간의 차이를 이용하였다. 이 논문에서는 차이를 구하고자 하는 프레임간의 거리를 변동시기는 방법을 이용하여 구함으로써 그 성능을 개선하였고, 또한 단순히 두 프레임만을 비교하는 것이 아니라 일정한 수의 프레임을 그룹핑 하여 하나의 블록으로 만들고, 그 블록에서 히스토그램 차이의 평균 및 중간 값을 이용하면 hard cut과 fade같은 효과가 한 블록 내에 같이 있는 경우 더욱 효과적으로 셔트를 추출할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1252-1261
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• 2011

본 논문은 내용기반 동영상 분할을 위한 장면의 유사도 패턴 비교 방법을 제안한다. 동영상 장면 전환의 종류는 크게 급진적 전환과 디졸브(dissolve), 페이드인(fade-in), 페이드아웃(fade-out), 와이프 전환(wipe transition)을 포함하는 점진적 전환 형태로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 모든 종류의 장면 전환 검출 문제를 단지 발생 유무의 문제로 간단 정의하고, 장면 전환 종류는 별도로 구분하지 않는다. 장면 전환을 검출하기 위해서는 프레임간의 유사도를 정의해야 한다. 본 논문에서는 장면 내 유사도(within similarity)와 장면 간 유사도(between similarity)를 정의하며 두 유사도의 통계적 패턴 비교를 통하여 최종적으로 장면 전환을 검출하게 된다. 장면 내 유사도와 장면 간 유사도의 비율을 구하는 방법을 통해 플래시라이트나영상 내 물체 움직임에 대한 거짓 양성 검출을 별도의 후처리 과정 없이도 방지할 수 있음을 확인하였다. 프레임의 특징 값으로는 컬러 히스토그램과 프레임 내 평균 화소값을 이용하였다. TREC-2001, TREC-2002 동영상 셋을 포함한 실험 셋에서 성능을 평가한 결과 제안하는 알고리즘의 경우 총 91.84%의 재현율(recall)과 86.43%의 정확도(precision)의 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.403-412
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• 2005

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.611-618
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.