압축 상태에서 비디오 구조화 및 분류를 하기 위해서는 먼저 압축된 비디오에서 장면전환을 검출해서 비디오를 샷(shot)으로 분리하고 샷내 움직임 정보에 따라 샷을 특징화해야 한다. 장면전환을 검출하는 방법에는 DC 영상의 분산값 이나 복원영상의 에지 픽셀의 분포를 이용한 방법, P-픽쳐의 인트라 블록의 개수를 이용한 방법 등이 있으며 움직임에 따른 샷의 특징 분류는 움직임 벡터의 각 성분들의 평균값을 이용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 움직임 벡터를 이용한 샷 움직임 분류 방법은 움직임 벡터 자체가 블록의 국부적(local) 움직임을 나타내는 것이므로 글로벌(global)한 카메라 동작을 예측하기 위해서는 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 것을 보완하기 위해서 MPEG으로 압축된 비디오에서 인트라 프레임을 부분적으로 복호화 하고 빠른 1차원적인 연산을 통해 수평 및 수직 방향으로 평균 밝기 값의 변화 방향을 추정하여 좀더 정확히 샷내 카메라의 움직임을 분류하고자 한다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 구현 복잡도에 가장 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하여 움직임 추정의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 거리 정보로 동영상내 객체 정보를 얻고, 비슷한 거리에 있는 화소들을 그룹화하여 동일한 객체로 라벨링을 수행한다. 라벨링된 현재 및 참조 화면내에서 움직임 추정 블록을 세부분(배경, 객체내부, 경계)의 탐색영역으로 구분하여 적응적으로 판단한다. 현재 블록이 객체내부영역이면 참조 화면에서 객체내부영역에만 움직임 추정을 탐색하고, 배경영역이면 블록은 참조 화면에서 배경영역에만 탐색한다. 모의실험을 바탕으로 전역탐색방법에 비하여 제안된 방법은 움직임 추정 차신호가 동일하게 유지되면서 탐색 복잡도가 크게 줄어듬을 확인할 수 있다.
본 논문은 동영상에서 ROI(region of interest)나 FOA(focus of attention)를 탐지하기 위한 방법으로써 여러 시각자극(stimuli)중 모션(motion) 정보를 사용한 선택적 주의 시스템을 소개한다. 2개 이상의 연속적인 프레임으로 구성되는 모션은 시간정보가 포함된 현실세계의 시각장면에서 시간적으로 현저함(temporal saliency) 정도를 나타내는 특징이라 할 수 있으며, 본 연구에서는 이러한 모션을 인간 뇌의 대뇌 시각피질에 존재하는 MT(middle temporal cortex) 영역에 존재하는 "이중 대립 수용야(double opponent receptive fields)"의 특성과 "노이즈 여과(noise filtration)" 기능에 대한 기존의 심리학적 연구 결과를 바탕으로 분석하고, 이렇게 분석된 결과를 MT에서의 "모션통합" 이론을 기반하여 통합한다. 이러한 과정을 통해 동영상에서 다른 주변의 영역과 현저히 다른 돌출 영역으로 정의되는 ROI또는FOA를 탐지할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능분석을 위해 인간을 대상으로 한 심리학적인 실험을 추가적으로 수행하여 제안된 시스템을 통해 얻어진 결과와 비교함으로써, 본 시스템이 얼마나 타당성이 있는지 검증하였다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위하여 압축된 비디오 신호에 디지털 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. MPEG-2 등과 같이 DCT와 움직임 보상 부호화 방식으로 압축된 비트스트림에서, 움직임 벡터를 이용하여 오브젝트를 추출하고 각 오브젝트에 대역확산 기법을 사용하여 독립적인 워터마크 정보를 삽입하는 방식을 사용하였다. 제안된 방식은 프레임마다 워터마크 정보가 다르게 삽입될 뿐 아니라 평균 조작 또는 통계적인 분석과 같은 공격 방식에도 강인성을 보인다.
Motion picture industry is one of the most representative fields in the cultural industry and has experienced constant growth both worldwide and within domestic markets. However, little research has been undertaken for diffusion patterns of motion pictures, whereas various issues such as demand forecasting and success factor analysis have been widely explored. To analyze diffusion patterns, we adopted extended Bass model to reflect the potential demand of movies. Four clusters of selected movies were derived by k-means clustering method with criteria of opening strength and profitability and then compared by their diffusion patterns. Results indicated that movies with high profitability and medium opening strength are most significantly influenced by word of mouth effect, while low profitability movies display nearly monotonic decreasing diffusion patterns with noticeable initial adoption rates and relatively early peak points in their runs.
최근 드론, 액션캠 등과 같은 촬영 장비의 활성화로 다양한 전역 움직임을 내포한 영상들이 많이 생성되고 있다. 이때 회전, 확대, 축소 등의 움직임이 발생한 경우, 2D motion vector를 활용하는 기존의 화면 간 예측 방법은 높은 부호화 효율을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 전역 움직임을 homography 참조 픽처를 통해 반영한 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 1) 현재 픽처와 참조 픽처간 전역 움직임 관계를 homography로 파악하여 새로운 참조 픽처를 생성하는 방법, 2) homography 참조 픽처를 화면 간 예측에 활용하는 방법이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 14.0에 적용하였고, 실험결과 RA 기준 6.6% 부호화 효율이 증가했다. 특히, 회전 전역 움직임을 지니는 영상을 이용한 실험 결과에서는 기존대비 최대 32.6%의 부호화 효율이 증가하는 결과를 나타내어, 드론과 같이 복잡한 전역 움직임이 자주 나타나는 비디오에서 높은 효율을 보일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인터넷 상에서 실시간 영상 감시를 위한 웹 카메라 시스템의 구조를 제안하고 구현하였다. 구현된 웹 카메라 시스템은 구현 방식에 따라 두 가지로 개발되었다. 첫 번째 시스템에서는 웹서버와 카메라 서버가 서로 동일한 시스템 상에서 구현되어 동작되도록 하였다. 이 시스템에서는 동영상 파일이 주기적으로 JPEG 파일로 압축되어 인터넷을 통하여 사용자에게 전달된다. 두 번째 시스템에서는 웹서버와 카메라 서버가 서로 다른 시스템에 구현되도록 하여 카메라 서버가 동영상 파일을 웹서버로 전송하면 최종적으로 웹서버에 접속한 사용자에게 동영상 파일을 전송하도록 하였다. JPEG으로 압축된 영상 이미지의 전송을 위하여 본 시스템은 자바 애플릿과 자바 스크립트를 사용하여 개발되었는데 이는 ActiveX나 스크립트 언어만을 사용한 경우보다 운영시스템과 브라우저에 독립적으로 동작할 수 있게 하기 위함이다. 본 논문에서 구현된 두 가지 구조의 시스템의 성능 비교를 위하여 각 시스템에 대하여 전송되는 데이터의 트래픽을 초당 바이트 단위로 측정하여 그 결과를 시뮬레이션 하였다.
In this paper we present a simple, efficient method for detection of sharp digital images. Recently many digital cameras are equipped with various autofocusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. However, acquired digital pictures can be further degraded by motion, limited contrast, and inappropriate amount of exposure, to name a few. In order to decide whether to process the image or not, or whether to delete it or not, reliable measure of image quality to detect sharp images from blurry ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility using extensive experiments. This method is fast and easy to implement, and accurate. Regardless of the detection accuracy, existing measures are computation-intensive. However, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including autofocusing and astigmatism correction.
학생들은 화학에서 입자 개념의 중요성에도 불구하고 이를 어려워한다. 이에 여러 연구자들이 이 개념에 대한 효과적인 교수 방법을 제안하였으나, 체계적인 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 이 연구에서는 학생들이 입자 개념을 학습할 때 그림 그리기와 그림 분석하기 방법을 도입한 수업의 효과를 조사하였다. 서울시 남녀 공학 중학교 1학년 세 학급을 통제 집단과 그림 그리기 집단, 그림 분석하기 집단으로 선정하여 물질의 세 가지 상태와 분자의 운동 단원에 대하여 총 8차시 동안 수업을 실시하였다. 학생들의 시각적 학습양식에 따라 개념 이해도, 학업 성취도, 과학 학습 동기에 대한 교수 방법의 효과를 조사하였다. 연구 결과, 그리기 집단과 그림 분석하기 집단의 개념 이해도, 과학 학습 동기 점수가 통제 집단에 비해 높았다. 또한 시각적 학습양식 선호 학생들의 과학학습 동기 점수가 비선호 학생들보다 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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