본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
비디오 데이타에서 셧 경계 검출은 비디오 인덱싱 및 검색에 있어서 매우 중요한 단계이다. 셧 경계 검출 방법은 현재 많은 연구가 진행되어 왔으나 아직까지 셧에 존재하는 내용을 기반으로 한 일반적인 방법이 제시되지 못하고 있다. 주로 연속된 비디오 프레임 사이의 칼라 히스토그램 변화나 DCT 계수의 편차에 의해 검출하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만, 이러한 방식들은 비디오 데이타의 내용이나 의미있는 특징들을 사용하고 있지 않아서 사용자가 원하는 고도의 정보를 처리하는데는 어려운 점이 많다. 더욱이, 이러한 내용 기반의 처리가 압축 데이타에서 직접 수행할 수 있다면, 시간 및 오버헤드를 줄일 수 있어 바람직하다. 본 논문에서는 중요한 특징인 영역 정보 및 칼라 정보를 이용하여 MPEG 데이타를 원 영상으로 복호화하지 않고, 셧 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 압축비디오 데이타로 부터 DC영상들을 복원하여 이 영상들에 존재하는 영역 정보 흐름 및 양자화 된 HSV 칼라 정보의 중요한 특징들을 추출하여, 영역 흐름의 불연속점이나 칼라 히스토그램의 값이 급격히 변화하는 프레임을 찾아 이를 제안된 알고리즘에 따라 비디오 데이타의 셧 경계로 검출한다.
현재 애니메이션 산업의 주축이 되고 있는 3D 애니메이션은 그 기술이 발달하면서 더욱 복잡한 파이프라인과 글로벌 파트너쉽의 제작 트랜드로 인해 전문적인 제작 관리 도구의 필요성이 제기되어 왔다. 현존하는 제작 관리 도구 중 샷건(Shotgun)과 Ftrack(에프트랙)은 3D 애니메이션 제작에 가장 적합한 서비스를 제공하고 있으며, 전통적인 서류 중심의 제작 관리와 샷건이나 에프트랙을 활용한 제작 관리를 비교하였을 때 효율적인 면을 확인하였다. 샷건 등 제작관리도구를 통한 제작 관리의 장점은 인터넷이 연결된 곳이라면 시공간의 제약을 받지 않고 제작 구성원들이 직접 참여하는 의사소통이 가능하여 정보가 실시간으로 공유된다는 점, 의사소통 과정에서 이루어진 논의들과 제작 과정의 히스토리가 체계적으로 축적되어 이후 추적이 용이하다는 점, 제작 관리팀의 정보 취합 및 분석 업무에도 효율적으로 기여한다는 점 등이다. 하지만 이들 도구가 자료검색에 있어 메타데이터 방식을 사용하고 있어 데이터 구축에 노력이 많이 들며 정확성에 있어서의 한계를 가진다는 점, 또한 이들 관리도구 도입을 위한 전문 기술인력 확보가 선행되어야 한다는 점 등은 한국 스튜디오들이 관리도구를 도입하는 데에 부담을 가질 수밖에 없는 현실이다. 이에 대한 대안으로 이들 관리도구의 콘텐츠 기반 검색 방식의 도입과, 툴셋 제공보다 조금 더 확장된 기술 업무에 대한 서비스를 제안하는 바이다.
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
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.
서양 음악의 경우 자동채보와 내용기반 음악검색을 위한 음악 정보 분석연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 한국 전통음악에서는 유사한 연구사례를 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 한국의 전통음악인 판소리 구조를 자동으로 분석하기 위한 알고리즘들을 제안한다. 제안된 알고리즘은 음성과 비음성의 시간 간격비율을 이용하여 '소리' 부분과 '아니리' 부분을 자동으로 구분한다. 뿐만 아니라 알고리즘은 '장단'이라 칭하는 리듬을 템플릿 이용한 다수결 결정 방법으로 강건하게 구분한다. 또한 알고리즘은 칼만 필터를 이용하여 '소리' 부분의 마디 지점을 검지해낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘들은 판소리 샘플들에서 양호하게 동작하였으며 자동채보의 전단계의 구조분석에 유용할 수 있다.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지 제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 탐색범위를 $\pm$15로 제안하고 탐색은 정수화소로 제한하였다. 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터가 여러 개가 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 안는다. 따라서, 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려하였다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시한다.
Kim, Yihyun;Hong, Sukyoung;Lee, Kyoungdo;Na, Sangil;Jung, Gunho
한국토양비료학회지
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제47권2호
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pp.85-91
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2014
Ground-based polarimetric scatterometers have been effective tools to monitor the growth of crop with multi-polarization and frequencies and various incident angles. An important advantage of these systems that can be exploited is temporal observation of a specific crop target. Polarimetric backscatter data at L-, C- and X-bands were acquired every 10 minutes. We analyzed the relationships between L-, C- and X-band signatures, biophysical measurements over the whole corn growth period. The Vertical transmit and Vertical receive polarization (VV) backscattering coefficients for all bands were greater than those of the Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH) until early-July, and then thereafter HH-polarization was greater than VV-polarization or Horizontal transmit and Vertical receive polarization (HV) until the harvesting stage (Day Of Year, DOY 240). The results of correlation analysis between the backscattering coefficients for all bands and corn growth data showed that L-band HH-polarization (L-HH) was the most suited for monitoring the fresh weight ($r=0.95^{***}$), dry weight ($r=0.95^{***}$), leaf area index ($r=0.86^{**}$), and vegetation water content ($r=0.93^{***}$). Retrieval equations were developed for estimating corn growth parameters using L-HH. The results indicated that L-HH could be used for estimating the vegetation biophysical parameters considered here with high accuracy. Those results can be useful in determining frequency and polarization of satellite Synthetic Aperture Radar stem and in designing a future ground-based microwave system for a long-term monitoring of corn.
최근 멀티미디어 데이터의 급격한 양적 팽창은 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 검색해야 한다는 새로운 과제를 안겨주었다. 이러한 효율적 검색을 위해서 가장 중요한 기반이 되는 것이 바로 멀티미디어 데이터의 적절한 표현이다. 국제 표준으로 제정된 MPEG-7은 바로 이러한 이유로 멀티미디어 데이터의 표현에 대한 표준화를 다루고 있다. 본 논문에서 메타데이터 생성을 위한 새로운 접근법을 제안한다. 사용자는 주어진 멀티미디어 컨텐츠를 작은 단위들로 분해를 하고, 분해된 단위들에 시간, 위치 둥과 같은 추가적인 기본정보뿐만 아니라 MPEG-7표준을 따르는 사건, 관계 등과 같은 분류정보를 쉽게 주석할 수 있다. 이 주석의 목적은 자동적으로 의미기술을 만들기 위한 것이고, 이 의미기술에서 노드들은 사건들이고, 링크는 그들 사이의 관계인 하나의 그래프이다. 마지막으로 제안된 기법을 기반으로 의미기술을 위한 주석도구(SMAT)를 구현하였고, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 최종적으로, 제안 도구는 재사용성과 확장성의 두 개의 중요한 타당의 특징이 있다고 말할 수 있다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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