• Smart Structures and Systems
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• 제22권3호
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• pp.315-326
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• 2018

This paper presents a novel time-domain method for the identification of plastic rotations and stiffness parameters of single-bay frames with nonlinear plastic hinges. Each plastic hinge is modelled as a pseudo-semi-rigid connection with nonlinear hysteretic moment-curvature characteristics at an element end. Through the comparison of the identified end rotations of members that are connected together, the plastic rotation that furnishes information of the locations and plasticity degrees of plastic hinges can be identified. The force consideration of the frame members may be used to relate the stiffness parameters to the elastic rotations and the excitation. The damped-least-squares method and damped-and-weighted-least-squares method are adopted to estimate the stiffness parameters of frames. A noise-removal strategy employing a de-noising technique based on wavelet packets with a smoothing process is used to filter out the noise for the parameter estimation. The numerical examples show that the proposed method can identify the plastic rotations and the stiffness parameters using measurements with reasonable level of noise. The unknown excitation can also be estimated with acceptable accuracy. The advantages and disadvantages of both parameter estimation methods are discussed.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10C호
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• pp.948-955
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• 2006

본 논문에서는 정수형 리프팅 기반의 저대역 이동법을 이용한 움직임 추정과 보상방식을 제안하였다. 저대역 이동법(Low-Band-Shift method)은 웨이브렛 계수들의 이동변환 성질을 극복하기 위해 제안된 방법으로 동영상 부호화 시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축 대비 우수한 성능을 가지지만, 사용되는 메모리량과 계산량이 많아지는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 웨이브렛에 비해 계산량을 1/2이상 줄일 수 있고 사용되는 메모리 량을 약 7배 이상 줄일 수 있는 정수형 리프팅을 제안하여 저대역 이동법에 적용해 움직임을 추정하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.48-55
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• 2009

SVC에서 영상의 시간적 확장성 제공을 위해 사용되는 MCTF는 시간적 확장과 함께 화질의 확장성을 제공하는데 큰 역할을 한다. 그러나 MCTF의 특성상 prediction과 update단계가 증가될수록 분석해야 할 프레임간의 시간 간격이 멀어지게 되고 올바른 움직임 정보의 검색이 어려워져 화질의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 MCTF의 update과정 내에서 JND를 사용하여 움직임 정보를 찾을 수 없는 블록의 화면 간 부호화로 인한 화질 저하를 방지하는 기법을 제안한다. 영상 내 모서리 부분을 찾는데 사용되는 JND는 오류의 가시성이 높은 부분과 그렇지 않은 부분을 찾아내어 MCTF의 update과정에서 더해지는 고주파 밴드 영상의 임계값으로 사용된다. 이는 영상 내 고주파 성분이 없는 저주파 영역에서 발생하는 잡음이 더 확연해지는 것을 이용한 방법이다. 제안하는 방법을 통하여 MCTF의 하위 단계에서 프레임간의 시간차를 극복하고 시각적인 화질의 향상을 얻을 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1148-1155
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• 2020

Fire must be extinguished as quickly as possible because they cause a lot of economic loss and take away precious human lives. Especially, the detection of smoke, which tends to be found first in fire, is of great importance. Smoke detection based on image has many difficulties in algorithm research due to the irregular shape of smoke. In this study, we introduce a new real-time smoke detection algorithm that reduces the detection of false positives generated by irregular smoke shape based on faster r-cnn of factory-installed surveillance cameras. First, we compute the global frame similarity and mean squared error (MSE) to detect the movement of smoke from the input surveillance camera. Second, we use deep learning algorithm (Faster r-cnn) to extract deferred candidate regions. Third, the extracted candidate areas for acting are finally determined using space and temporal features as smoke area. In this study, we proposed a new algorithm using the space and temporal features of global and local frames, which are well-proposed object information, to reduce false positives based on deep learning techniques. The experimental results confirmed that the proposed algorithm has excellent performance by reducing false positives of about 99.0% while maintaining smoke detection performance.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제82권3호
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• pp.325-341
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• 2022

Previous major earthquakes indicated that the earthquake induced ground motions are typical non-stationary processes, which are non-stationary in both amplification and frequency. For the convenience of aseismic design and analysis, it usually assumes that the ground motions at structural supports are stationary processes. The development of time-frequency analysis technique makes it possible to evaluate the non-stationary responses of engineering structures subjected to non-stationary inputs, which is more general and realistic than the analysis method commonly used in engineering. In this paper, the wavelet-based stochastic vibration analysis methodology is adopted to calculate the non-stationary responses of multi-support structures. For comparison, the stationary response based on the standard random vibration method is also investigated. A frame structure and a two-span bridge are analyzed. The effects of non-stationary spatial ground motion and local site conditions are considered, and the influence of structural property on the structural responses are also considered. The analytical results demonstrate that the non-stationary spatial ground motions have significant influence on the response of multi-support structures.

• ETRI Journal
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• 제46권4호
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• pp.671-682
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• 2024

Violence can be committed anywhere, even in crowded places. It is hence necessary to monitor human activities for public safety. Surveillance cameras can monitor surrounding activities but require human assistance to continuously monitor every incident. Automatic violence detection is needed for early warning and fast response. However, such automation is still challenging because of low video resolution and blind spots. This paper uses ResNet50v2 and the gated recurrent unit (GRU) algorithm to detect violence in the Movies, Hockey, and Crowd video datasets. Spatial features were extracted from each frame sequence of the video using a pretrained model from ResNet50V2, which was then classified using the optimal trained model on the GRU architecture. The experimental results were then compared with wavelet feature extraction methods and classification models, such as the convolutional neural network and long short-term memory. The results show that the proposed combination of ResNet50V2 and GRU is robust and delivers the best performance in terms of accuracy, recall, precision, and F1-score. The use of ResNet50V2 for feature extraction can improve model performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1427-1438
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• 2007

비디오 워터마킹은 일반적으로 네 가지의 타입으로 분류되어진다. 첫 번째로는 원 비디오 신호에 워터마크를 삽입한 후 부호화하는 것으로 대부분의 비디오 워터마킹 기법이 이에 속한다. 두 번째로는 블록 DCT, 양자화 등의 부호화 과정에 워터마크를 삽입하는 것이고, 세 번째로는 부호화된 비트스트림에 워터마크를 삽입하는 것으로 이를 라벨링(labeling)이라고도 한다. 마지막으로 네 번째로는 움직임 벡터에 워터마크를 삽입하는 것으로, 이는 높은 복잡도가 요구되며 블록화 현상과 같은 화질 열화가 발생된다. 본 논문에서는 움직임 벡터 추정을 이용한 I 프레임 상에서 SPIHT 기반의 비디오 부호화에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 이는 블록 DCT 기반의 부호화기에 발생되는 블록화 현상을 제거하고, 점진적 전송 특성을 가진다. 제안한 방법에서는 I 프레임 상에서 이전 P 또는 B 예측 프레임으로부터 움직임 벡터를 추정한 후에 이를 기반으로 워터마크 삽입 영역을 선택한다. 그리고 DWT를 수행하여 워터마크 삽입 영역 상에서 움직임 벡터의 방향과 동일한 부대역 상의 웨이브릿 계수를 HVS에 기반하여 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 SPIHT 부호화기에 의하여 워터마크가 삽입된 비디오 비트스트림을 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 객관적 및 주관적인 화질 측면에서 우수한 비가시성을 확인하였고, 다양한 압축률 및 MPEG 재부호화 등에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1187-1193
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• 2014

본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2294-2301
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• 1998

본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.76-83
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• 2009

최근 공동 연결 관계와 연속적인 정점 위치들의 움직임으로 이루어진 메쉬들의 모임, 즉 메쉬 시퀀스를 압축하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 Khodakovsky 등이 제시한 준균일 메쉬 압축방법에 기반한 메쉬 시퀀스의 압축 알고리즘을 제시하고자 한다. 준균일 메쉬 시퀀스로의 메쉬 재구성을 이용한 메쉬 시퀀스 압축 알고리즘은 크게 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째 부분은 주어진 비균일 메쉬 시퀀스로부터 준균일 메쉬 시퀀스를 생성하는 것이다. 준균일 메쉬를 생성하기 위해 본 논문에서는 MAPS 알고리즘을 사용하였다. 하지만 단일 메쉬에 대해 적용이 가능한 MAPS 알고리즘을 메쉬 시퀀스에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 주어진 애니메이션에서의 정점 움직임을 고려하여 유사한 움직임을 가지는 영역별로 분할하고, 이 분할 정보과 정점의 움직임을 고려할 수 있도록 MAPS 알고리즘을 확장하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변형과 메쉬 분할 정보를 이용해 준균일 메쉬를 압축하였다. 각 분할 영역의 변환 정보를 고려해 분할 영역 내 정점의 위치를 예측하고, 참조 프레임과의 차이값을 압축함으로써 효율적으로 준균일 메쉬 시퀀스를 압축하였다.