• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.576-586
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• 2020

레이더나 라이더 센서를 활용한 야구 경기 분석은 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 중계 비디오에서 피치 샷과 타구 샷을 검출하고, 카메라의 움직임 기반 타구 궤적 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 객체 검출과 옵티컬 플로우 기반 피치 샷과 타구 샷 검출 이후, 프레임 간 변환 관계를 통해 프레임 내 타구 위치와 타구 궤적을 계산한다. 제안 방법은 KBO 중계 영상 시퀀스 3개에 대해 성능을 평가하였고 피치 샷과 타구 샷 검출 정확도와 검출률은 89-95[%] 이내의 성능을 보였으며, 평균 타구 위치 거리차이는 13.6[m], 방향 차이 7.5°, 파울 분류 정확도 98.6%의 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.38-43
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.304-308
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• 2001

The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.272-279
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• 2008

장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.23-33
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• 2009

장면 전환 검출 기술은 대용량 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서, 다양한 비디오 데이터에 적용하기 위한 적응적인 검출 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 히스토그램을 이용해서 프레임들의 특징값을 계산하고, 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용해서 임계값을 정의하여 특징값과 임계값의 비교를 통해서 장면 전환 발생 여부를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 검출 정확도에서 최대 15% 이상 향상되었음을 확인하였다. Homecast사의 TVUS HM-900 PLUS 모델의 휴대용 멀티미디어 재생기에서 제안하는 방법을 구현하여 PC보다 성능이 낮은 하드웨어 플랫폼에서도 실시간으로 장면 전환 검출이 동작하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 재생 장치나 휴대 전화 등 비교적 낮은 하드웨어 플랫폼에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.431-433
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.93-95
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• 2023

본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.101-104
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• 2001

This paper proposes a unique shot boundary detection algorithm for the video indexing and/or browsing. Conventional methods based on the frame differences and the histogram differences are improved. Instead of using absolute frame differences, block by block based relative frame differences are employed. Frame adaptive thresholding values are also employed for the better detection. for the cases that the frame differences are not enough to detect the shot boundary, histogram differences are selectively applied. Experimental results show that the proposed algorithm reduces both the “false positive” errors and the “false negative” errors especially for the videos of dynamic local and/or global motions

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.101-104
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• 2002

This paper proposes a unique data embedding algorithm for the video sequence. It describes two processings: shot boundary detection and robust data embedding. First, for the shot boundary detection, instead of using absolute frame differences, block by block based relative frame differences are employed. Frame adaptive thresholding values are also employed for the better detection. Second, for the robust data embedding, we generate message template and then convolve and correlate it with carrier signal. And then we embed data on the time domain video sequence. By using these two methods, watermarks into randomly selected frames of shots. Watermarks are detected well even if several certain shots are damaged because we embed watermark into each shot equally.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.514-522
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• 2003

본 논문에서는 다수의 특징과 이진 분류 트리를 이용하여 장면 전환점(shot change)을 검출하는 향상된 방식을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 본 논문에서는 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 그리고 장면 전환점의 분류를 위해서는 이진 분류 트리(binary classification tree)를 이용한다. 이 분류 결과에 따라 장면 전환점 검출에 사용될 중요한 특징들을 선별하고, 각 특징들의 최적 임계값을 구한다. 또한, 분류 성능을 확인하기 위해 교차검증(cross-validation)과 드롭 케이스(drop-case)를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 기법이 단일 특징들만을 사용한 기존의 방법들 보다 El(Evaluated Index, 성능평가지수)에서 평균 2%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.