• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.219-222
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• 2001

Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.110-114
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• 2015

This paper reports a novel object-detection technique in video sequences. The proposed algorithm consists of detection of objects in illuminated and occluded videos by using object features and a neural network technique. It consists of two functional modules: region-based object feature extraction and continuous detection of objects in video sequences with region features. This scheme is proposed as an enhancement of the Lowe's scale-invariant feature transform (SIFT) object detection method. This technique solved the high computation time problem of feature generation in the SIFT method. The improvement is achieved by region-based feature classification in the objects to be detected; optimal neural network-based feature reduction is presented in order to reduce the object region feature dataset with winner pixel estimation between the video frames of the video sequence. Simulation results show that the proposed scheme achieves better overall performance than other object detection techniques, and region-based feature detection is faster in comparison to other recent techniques.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.867-870
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• 1998

Video data is usually stored in a compressed format in order to reduce the storage space. For efficient browsing, searching, and retrieval of compressed video sequences, size-reduced images (or DC images which are formed with block DC coefficients) are generally preferred to avoid unnecessary computational complexity. In this paper, we propose a DC image extraction scheme appropriate for scene analysis and efficient browsing of compressed video sequences. The proposed algorithm utilizes predicted low frequency AC coefficients to achieve better approximation and to reduce the error drift. Due to the AC prediction based on a quadratic surface model, the proposed scheme requires no additional memory compared with the previous zero-order or first-order approximation scheme. Simulation results show that the proposed scheme achieves better subjective and objective quality with minor additional operations.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.341-348
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• 2022

정형화 배열이란 연속적이거나 연속적이지 않은 하나의 덩어리로 인식되는 어휘 덩어리이다. 정형화 배열은 언어 발달의 핵심적인 역할을 하는 것으로 정형화 배열의 습득 여부가 언어 발달의 성패를 좌우한다. 본 연구에서는 유학생들의 정형화 배열 학습방안으로 소리 내어 읽기 활동을 제안한다. 서울 소재 대학의 교양 영어 수업을 듣는 유학생 41명을 대상으로 소리 내어 읽기 활동 중심의 수업을 진행하였다. 15주간 동영상 수업과 줌 실시간 수업을 병행하여 진행하였고, 교재는 애니메이션 겨울왕국을 이용하였다. 동영상 수업에서는 교사가 쉬운 한국어로 영화 대본을 해석하였고 정형화 배열을 소리 내어 읽기를 하였다. 학생들은 과제로 정형화 배열이 포함된 문장을 소리 내어 읽고 녹음하여 제출하였다. 실시간 수업에서는 학생들이 동영상 수업에서 학습한 정형화 배열을 소리 내어 읽기 활동을 하였다. 사전 평가 대비 사후 평가에서 정형화 배열 해석하기와 쓰기에서 유의미한 상승이 있었다. 설문에서는 학생들은 수업에 대한 정의적 영역에서 긍정적인 견해를 나타냈다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.69-74
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• 2004

도시화로 인한 사회기반시설의 확충으로 인해 각종 시설물의 관리에 새로운 차원의 관리기술이 요구되고 있다. 90년대부터 GIS는 시설물관리와 계획에 효과적인 기술로 평가되어 정부 및 지자체에서 중장기 계획을 수립하여 시설물 관리시스템을 구축하고 있으며, 관련분야기술을 발전시키기 위한 연구가 지속적으로 이뤄지고 있다. 이런 측면에서 GIS구축 시 수치지도나 영상을 기본도로 사용하는 단점을 개선하기 위해 동영상자료를 이용한 정보시스템구축에 관심이 높아지고 있다. 동영상자료를 이용할 경우 실 세계적인 정보를 사용자에게 제공할 수 있어서 GIS의 사용효과를 더욱 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 비행선에서 촬영된 비디오동영상과 GPS 위치자료를 이용하여 비디오영상을 수치지도와 연계시키고, 동영상에 나타나는 시설물에 대한 객체추적 및 속성자료 연결을 통해 시설물을 효과적으로 관리할 수 있는 시설물관리시스템을 프로토 타입으로 개발하였다. 제시된 시스템의 기능을 통하여 동영상자료를 이용한 시설물관리시스템의 구축 가능성과 활용성을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.132-140
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• 2011

Ultra-High Definition Television (U-HDTV) 는 차세대 TV로 불리는 실감 TV의 가장 유망한 요소 기술로 주목받고 있으며 이를 효과적으로 압축하기 위한 병렬 비디오 부호화 기술 개발의 필요성이 증대되고 있다. 기존의 병렬 부호화 기술은 영상을 공간적으로 분할하고 분할비디오 (sub-sequence)를 독립적으로 부호화 하는 방식을 사용하였다. 본 논문에서는 분할비디오간의 높은 상호상관 (cross-correlation)을 이용하여 부호화 효율을 향상하는 파이프라인 (pipeline) 구조의 병렬 부 복호화기를 제안한다. 실험결과를 통하여 제안하는 기술이 압축 효율을 향상시키며 균일한 화질의 분할비디오를 생성하는 것을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.45-52
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• 2004

디지털 미디어의 증가로 비디오 시퀀스를 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 시퀀스 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 몇가지 키프레임 알고리즘이 제안되었고 적절한 유사도 측정을 통해 샷경계 검출과 유사한 방법으로 키프레임 추출이 가능하다. 본 논문에서는 누적된 커쉬함수를 사용하여 효과적으로 키프레임을 추출하는 알고리즘을 제안하고 기존의 방법들과의 성능을 비교한다. 비디오 시퀀스 정합은 키프레임간의 유사도 측정에 의해 수행될 수 있다 본 논문에서는 추출된 키프레임의 정합 효율을 향상 시키기 위하여 커쉬함수와 하우스도르프 거리를 사용하였다. 몇가지 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.69-72
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• 2011

In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.347-356
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• 2006

비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5856-5864
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• 2011

본 논문은 도로상에 설치한 고정 카메라로부터 획득된 비디오 영상으로부터 이동물체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 배경과 입력 비디오 프레임에서 가우시안 피라미드를 사용한 배경 차영상 기법에 기반하며, 입력 비디오 프레임과 배경영상의 오정합으로 발생하는 오검출을 줄이는데 화소기반 방법에 비해 효과적이다. 차영상에서 임계값을 효과적으로 결정하기위하여 각 프레임에서 Otsu의 방법으로 계산된 임계값에 스칼라 칼만필터를 적용하여 필터링하였다. 실험 결과 도로 비디오 영상에서 움직이는 물체를 효과적으로 검출함을 보였다.