• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.466-468
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• 2010

본 논문에서는 다양한 컬러모델 영상을 대상으로 히스토그램의 차이를 이용한 장면 전환 검출 결과를 비교한다. 임계값은 히스토그램의 변화에 따라 변화하는 적응적 임계값 설정 방법을 사용하여 오검출과 미검출의 확률을 줄였다. 점진적인 장면 전환에도 강인한 검출을 위하여 탐색 구간의 변화와 히스토그램의 변화가 급격하게 자주 일어나는 구간의 히스토그램의 변화율을 이용하여 장면 전환을 검출 하는 방법을 제안 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.52-54
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• 2012

The fact of smoking is prohibited in elevators. Smoking in elevators that contrary to business ethics, and it can be fatal to our children and women. In this paper, people who smoke in elevators is submitted to forensic evidence. Method is to extract the white bar at the mouth, biting people that smoke. color histogram of scene change detection method is extracted.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.60-62
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• 2012

Assault said to contact the opponent's body with the power to superior opponent. In other words, it is the act of hitting an opponent with the fist. In this paper, the violence and assaults that occur in elevators extracted using a color histogram of scene change detection technique.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.793-796
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• 2005

금형공장의 생산 일정관리에 있어서 실제 가공작업에 대한 실적데이터의 집계는 매우 중요하지만, 이러한 작업상황을 기록하는 것에 대해서 현장 작업자는 비협조적이고 반감을 갖고 있는 실정이다. 현장에서는 작업자의 개입없이 CNC 장비의 컨트롤러와의 직접적인 인터페이스를 통해서 신호를 추출하고 자동으로 작업상황을 파악할 수 있는 시스템을 구축하려고 시도하고 있지만, 컨트롤러 메이커마다 다르게 적용해야 하고 많은 비용을 요구한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 저가의 PC 카메라를 장비에 설치하여 가공상황에 대한 동영상을 수집하고 영상처리 알고리즘을 적용하여 가공시간을 집계하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CNC 컨트롤러에 독립적으로 운용되며 저렴하게 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 무인가공과 유인가공 상황에 시범적으로 적용 및 운영함으로써 시스템의 활용가능성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.135-138
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• 1998

본 논문에서는 비디오 장면 전환 효과 중 디졸브(dissolve)와 카메라 동작에 의한 팬(pan), 줌(zoom)에 의한 점진적인 장면 전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 디졸브 검출의 처리 속도 향상을 위하여 MPEG 표준에 따라 압축된 영상을 최소한의 복원과정을 거쳐서 얻은 DC 영상을 사용하였다. 디졸브 특성의 효과적 추출을 위하여 공간적 영역 분할을 하였고, 각 영역별 평균값을 제곱하여 이에 대한 프레임별 평균을 전환구간의 특징 요소로 이용하였다. 추출된 요소들을 이용하여 정확한 디졸브 구간의 검출을 위하여 비중첩 윈도우 비교 방식을 사용하였다. 또한 효과적인 카메라 동작 검출을 위해 배경화면을 대표할 수 있는 지역 매크로 블록의 움직임 벡터를 추출하였다. 이를 이용하여 카메라 동작에 의한 효과를 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.65-67
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• 2012

수면은 인간에게 삼분의 일 정도 잠을 자면서 보낸만큼 매우 중요한 생리 현상이다. 본 논문에서는 이러한 수면을 환경을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 또한 수면의 질 발전을 위하여 피로도, 음주도, 그리고 공복도를 입력하여 각각의 상황에 따른 뒤척임을 추출한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.289-292
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• 2008

본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.153-156
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• 2011

수면은 인간에게서 중요한 생리 현상이며, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 잠을 자면서 보낸다고 한다. 본 논문에서는 이러한 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.633-636
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• 2004

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 구간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.