• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.434-440
• /
• 2002

본 논문에서는 사용자의 간단한 만화적 스케치를 동영상화하는 방법을 채택한 온라인 디지털스토리텔링 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사용자가 스토리의 개념 전개에 집중할 수 있도록 시각적 등장물 설정에 드는 노력을 최소화하기 위한 3차원 장면구조 가이드라인을 제공하고, 간략한 배경 및 등장인물 스케치로부터 자동화된 웹상의 3차원 애니메이션 결과물을 생성하도록 한다. 저작과정과 결과물은 웹을 통해 공유된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.196-197
• /
• 2009

비디오에서 우선 장면 전환 검출을 통해 생성된 키 프레임을 대상으로 프로젝션을 통하여 문자 인식을 수행하도록 한다. 텍스트의 자간 분리를 수직 프로젝션에 의해 분리 한다. 자소는 초성, 중성, 종성으로 분리하고 6가지 유형으로 분리한다. 자소 패턴 분리는 수평 프로젝션을 통하여 6가지 유형에 맞도록 분리한다. 자소는 수평, 수직, 사선, 역사선 방향으로 분리한다. 자소의 인식은 4-방향 프로젝션과 위치정보를 이용하여 인식하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.422-425
• /
• 2021

본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 v3 이전 모델까지는 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하고 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.470-474
• /
• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.308-315
• /
• 2010

Web2.0 시대가 도래함에 따라 웹 상에는 사용자에 의해 제작된 미디어간의 상호교환이 활발히 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 콘텐츠 공유 사이트의 비약적인 성장을 바탕으로 미디어 콘텐츠 공유의 장이 활성화되었고, 이러한 환경 속에 비전문가에 의해 제작된 콘텐츠의 수가 증가하였다. 비전문가에 의해 제작된 콘텐츠는 촬영된 그대로의 영상만을 담고 있는 단순미디어에 그치기 때문에 단순미디어에 효과와 액션과 같은 실감을 부여하기 위한 방안으로 융합 미디어 미들웨어를 제안하며 이를 통해 제작자와 사용자의 만족감을 증대시킬 수 있으며, 영상은 한층 더 인상적인 콘텐츠로 발전할 수 있다. 실감 서비스를 제공하기 위한 융합 미디어 미들웨어는 MPEG-7을 기반으로 입력 받은 영상을 씬(scene) 단위로 분류하며, 세분화된 영상 사이에 이미지, 텍스트, 사운드 등과 같은 효과를 삽입함으로써 기존의 단순미디어를 실감효과가 부여한다. 입력영상과 실감효과를 연계시키기 위하여 MPEG-21에서 제공하는 BSD 코드를 이용하며 이를 통해 미디어간의 동기화(intra synchronization)를 제어한다. 본 논문에서 제안한 융합 미디어 미들웨어를 통하여 비전문가에 의한 콘텐츠는 다중미디어로서의 가치를 지니게 되며, 새로운 유통의 흐름을 창출할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.29-39
• /
• 2020

목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제8권4호
• /
• pp.479-488
• /
• 2002

최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제10권4호통권29호
• /
• pp.474-487
• /
• 2005

T-DMB (Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting)는 비디오 부가데이터 서비스 표준으로 MPEG-4 BIFS (Binary Format for Scene) Core2D 장면서술 프로파일과 그래픽스 프로파일을 채택하였다. BIFS 기능을 이용하면 송신측에서 지정하는 속성에 따라 글자, JPEG 정지영상, 도형 등을 수신측의 주 화면상에 오버레이 할 수 있고, 원하는 객체에 클릭 가능한 버튼이나 웹 링크를 설정할 수 있어 다양한 형태의 대화형 방송이 가능하다. 본 논문은 비디오 부가데이터 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 개발 중인 시스템은 사용자의 조작에 따라 프로그램에 실시간으로 반영되는 부가데이터 서비스 제공, 비디오 인코더와의 연동 및 안정성에 중점을 두었으며, BIFS 실시간 시스템, 자동 스트림 제어 시스템, 수신 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 시스템의 기본기능들은 방송 프로그램과 제작 현장의 특성을 최우선적으로 반영하여 설계되었다. 개발된 시스템은 KBS T-DMB 부가데이터 시범서비스에 사용되었으며, 안정성 강화 등의 작업을 거친 후 본 방송에 투입될 예정이다.

• 방송과미디어
• /
• 제10권1호
• /
• pp.99-112
• /
• 2005

영상기호학을 이끌었던 선구자인 메츠는 영화를 일종의 언어로서, 여러 약호들이 상호작용하는 의미화작용의 영역으로 보았다. 그는 영화를 상호 양립할 수 있는 영화적 약호들과 상호 대체적인 하위 약호들의 조합으로 보았으며, 영화의 텍스트는 작용하고 있는 약호들의 목록이 아니라 끊임없는 재구조화와 전치의 작업이라고 간주했다. 본 논문에서는 메츠의 기호학적 입장을 받아들여, 미야자키 하야오의 애니메이션 (센과 치히로의 행방불명)에서 중요하게 나타나는 약호의 흐름을 고찰했다. 전반적으로 (센과...)라는 애니메이션에서는 조명의 약호, 색상의 약호, 움직임의 약호, 작가 주의적 약호들이 특별히 의미 있게 다루어지고 있다. 특히 이 애니메이션 전체에서 강한 상징적 의미를 가지는 다리 신들 중 첫 번째를 골라, 각각의 샷에서 어떠한 하위 약호들이 서로 대립하며 구사되는지를 살펴보았다. 첫 번째 다리 신은 크게 목욕탕(즉, 유바바) 대 치히로(와 하쿠)라는 구도로 이루어져 있다. 목욕탕은 단순한 건물로서가 아니라 아직 등장하지 않은 유바바의 대리인이자 치히로의 대립점으로 기능한다. 각각의 샷에서 프레이밍, 시선, 앵글, 움직임의 약호 내의 모든 하위 약호들은 치히로와 목욕탕의 대조를 극대화시키는 방향으로 구사되고 있으며, 가장 눈에 띄는 약호는 움직임이다. (센과 치히로의 행방불명)에서 각각의 약호 내의 하위 약호들은 끊임없이 경쟁하고 교환되며 캐릭터들 간의 대조를 극대화하고 내러티브를 발전시키는 방향으로 구사되고 있음을 볼 수 있다. 영화는 복수약호적 매체로서 유사언어의 실천이라는 메츠의 말처럼, 이러한 약호와 하위 약호들의 조합과 전치는 언어와 다르지만 유사한 방식으로 관객과 커뮤니케이션하고 있는 것이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.61-68
• /
• 2018

본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.