• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.211-214
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• 2002

Automatic video partitioning is the first step for content-based indexing and retrieval of video data. In this paper, an efficient algorithm for scene change detection is proposed, where cumulative histogram and edge information are utilized. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.25-30
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• 2003

최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.89-94
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• 2012

엘리베이터 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 것은 도덕에 어긋나는 잘못된 일이다. 또한, 흡연은 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 법원에 제출하기 위해서이다. 엘리베이터에 탄 사람의 얼굴 주위를 부분적으로 장면 전환 검출하여 추출한다. 방법은 흰색 막대를 입에 무는 사람을 추출하는 것이다. 연기를 내뿜는 것의 추출은 향후에 진행할 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 컬러 히스토그램 방법으로 추출한다. 이렇게 추출하면 장면 전환 검출을 하지 않는 방법 보다 훨씬 추출률이 정확하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.440-450
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오의 급진적 장면전환검출을 위한 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 프레임들의 DC 계수만을 디코딩하여 DV 영상을 추출한다. 그리고 두 DC 영상 사이에서 움직임 예측을 시행함으로써 크기가 줄어든 DC 영상에 적합한 움직임 벡터를 찾아내며, 얻어진 DC 영상과 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이의 유사도 측정치를 구함으로써 장면전환을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 인접한 프레임 사이의 유사도 측정치, 즉 움직임 보상된 프레임간 상관계수를 계산하고 이를 시퀀스에 관계없이 동일한 값을 가지는 임계값과 비교함으로써 장면전환을 검출한다. 실험 겨로가, 제안된 알고리즘은 대부분의 시퀀스에서 90% 이상의 ‘recall’과 ‘precision’을 나타내었으며 시퀀스에 따라 서로 다른 임계값을 사용하는 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.111-119
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• 2006

본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.197-200
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• 2006

본 논문에서는 H.264 비디오 스트림의 히스토그램 정보와 헤더 정보를 이용한 장면 전환 검출에 관한 연구이다. 비디오 데이터에서 장면의 변화를 검출하는 가장 일반적인 방법으로 히스토그램을 이용하고 있다. 그러나 히스토그램 정보를 이용하기 위해서는 비디오 데이터를 압축 해제 하여 각각의 장면에 대한 히스토그램 차이를 계산하기 때문에 연산 시간이 많이 소요된다. 반면에 H.264 비디오 헤더 정보를 이용하면 이러한 연산의 과정 없이 실시간 검출이 가능하다. 히스토그램을 이용하여 장면 전환을 검출하고 헤더 정보를 함께 이용하였을 때 동일한 프리시전 및 리콜을 수행하면서 검색 속도에서 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.89-95
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• 2013

엘리베이터 내의 흡연은 경범죄에 속하는 범죄 행위이다. 엘리베이터 내의 흡연은 커가는 우리 아이들과 약한 여성들에게 매우 치명적일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 이러한 범죄 행위인 흡연을 범하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-X2-test를 이용하여 차이값을 추출하고, 이를 정규화 한다. 다음으로, 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아 낸다. 마지막으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다. 실험에서는 장면 전환 검출 과정과 검출 수와 검색 시간별 검색된 비디오의 수가 나타나 있다. 추출된 흡연 영상은 경찰서나 법원에 증거 자료로 제출하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.65-74
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• 2009

장면 전환 검출은 영상 정보의 색인 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 장면 전환 검출은 인접한 프레임간에 픽셀 값, 히스토그램 차이 등의 단일 특징을 이용하거나, 단일 특징들을 혼합하여 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 적외선 촬영이나, 야간 촬영과 같이 특수한 영상에서 현저히 낮은 정확성을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 Color 히스토그램 특징과 KLT 알고리즘을 혼합하여 특수 영상에서 보다 효과적인 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 제안방법의 성능을 확인하기 위해 특수 영상에 대하여 Color 히스토그램을 이용한 검출과 KLT를 혼합한 검출을 실험하였으며, 그 결과 제안한 기법이 기존 방법보다 성능평가지수에서 평균 11.4%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1611-1620
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• 2004

MPEG-4는 객체의 삽입/삭제/교체 또는 객체의 속성 변경을 통하여 동적인 장면 구성을 지원한다. 기존의 MPEG-4 재생기들은 MPEG-4 표준에 따라 멀티미디어 데이타를 전송하고 재생하는데 치중하여 MPEG-4의 특징인 다양한 객체의 지원이나 동적인 장면 구성의 지원이 미흡했다 본 논문에서는 MPEG-4 재생기의 핵심 구성요소인 효율적인 장면 구성기를 제안한다. 장면 구성기는 장면 그래프를 효율적으로 탐색하고, 자료구조를 생성하여 객체 정보를 그 특성에 맞게 관리하며, 상호작용 처리 능력을 향상시킨 최적의 처리기이다. 장면 구성기는 장면 기술 정보를 충분히 지원하며, 구성요소 확장과 모바일 환경에 적용하기 위해 재생기에서 독립적으로 관리된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권1호
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• pp.83-89
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• 2005

This study utilized a spatial region growing segmentation and a classification using fuzzy membership vectors to detect the changes in the images observed at different dates. Consider two co-registered images of the same scene, and one image is supposed to have the class map of the scene at the observation time. The method performs the unsupervised segmentation and the fuzzy classification for the other image, and then detects the changes in the scene by examining the changes in the fuzzy membership vectors of the segmented regions in the classification procedure. The algorithm was evaluated with simulated images and then applied to a real scene of the Korean Peninsula using the KOMPSAT-l EOC images. In the expertments, the proposed method showed a great performance for detecting changes in land-cover.