• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.98-106
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• 2013

본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.407-419
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• 2006

본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.586-595
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• 2008

본 논문에서는 이동 환경에서 다시점 비디오를 제공하는 적응형 다시점 비디오 서비스 프레임워크를 제안한다. 중간시점 영상의 실시간 생성과 다시점 비디오의 클라이언트 적응을 통해 이동 환경이 갖는 성능 제약을 해결한다. 그리고 적응 변환 작업을 서버에서 수행함으로써 클라이언트의 부하를 줄이고, H.264/AVC를 채택하여 비디오의 압축 효율을 개선한다. 이를 위해, 멀티미디어 프레임워크 표준인 MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation)를 참조하여, 사용자 요구와 클라이언트 기기의 특성에 맞도록 비디오를 적응시키는 이동 환경을 위한 새로운 다시점 비디오 DIA를 구현한다. 제안 프레임워크의 효율성과 성능을 측정한 결과, 다시점 비디오의 이동 서비스는 양방향으로 해상도가 $320{\times}240$이면, 최대 초당 13 프레임까지 가능하고, 기존 3D 점의 투영 방법과 비교하여 5배 빠른 중간시점 영상을 생성한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1833-1848
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• 2022

Named entity recognition (NER) is an important basic task in the field of Natural Language Processing (NLP). Recently deep learning approaches by extracting word segmentation or character features have been proved to be effective for Chinese Named Entity Recognition (CNER). However, since this method of extracting features only focuses on extracting some of the features, it lacks textual information mining from multiple perspectives and dimensions, resulting in the model not being able to fully capture semantic features. To tackle this problem, we propose a novel Multi-view Semantic Feature Fusion Model (MSFM). The proposed model mainly consists of two core components, that is, Multi-view Semantic Feature Fusion Embedding Module (MFEM) and Multi-head Self-Attention Mechanism Module (MSAM). Specifically, the MFEM extracts character features, word boundary features, radical features, and pinyin features of Chinese characters. The acquired font shape, font sound, and font meaning features are fused to enhance the semantic information of Chinese characters with different granularities. Moreover, the MSAM is used to capture the dependencies between characters in a multi-dimensional subspace to better understand the semantic features of the context. Extensive experimental results on four benchmark datasets show that our method improves the overall performance of the CNER model.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-59
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• 2009

다시점 비디오는 데이터 양이 매우 많아서 이를 효과적으로 저장하고 전송하기 위해서는 새로운 압축 부호화의 기술 개발이 필수적이다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오를 효과적으로 부호화할 수 있는 방법으로 여러 시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조로 만든 것이다. 본 논문에서는 실제 거리비교, 오버랩 문제해결, 보간법을 이용한 효율적인 계층적 깊이 영상 표현을 통해서 다시점 영상에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안 하였다. 실험 결과를 통해서 압축 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2720-2736
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• 2013

Multi-view face detection has become an active area for research in the last few years. In this paper, a novel multi-view human face detection algorithm based on improved real Adaboost is presented. Real Adaboost algorithm is improved by weighted combination of weak classifiers and the approximately best combination coefficients are obtained. After that, we proved that the function of sample weight adjusting method and weak classifier training method is to guarantee the independence of weak classifiers. A coarse-to-fine hierarchical face detector combining the high efficiency of Haar feature with pose estimation phase based on our real Adaboost algorithm is proposed. This algorithm reduces training time cost greatly compared with classical real Adaboost algorithm. In addition, it speeds up strong classifier converging and reduces the number of weak classifiers. For frontal face detection, the experiments on MIT+CMU frontal face test set result a 96.4% correct rate with 528 false alarms; for multi-view face in real time test set result a 94.7 % correct rate. The experimental results verified the effectiveness of the proposed approach.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.43-51
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• 2014

깊이 영상을 고려한 다시점 비디오는 매우 많은 양의 데이터 때문에 저장과 전송을 위해서 새로운 부호화 압축 기술 개발이 요구된다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오의 효과적인 표현방법이 된다. 이 방법은 다시점 칼라와 깊이 영상을 합성하는 데이터 구조를 만들어 준다. 이 새로운 콘텐츠를 효과적으로 압축하는 방법으로 3차원 워핑을 이용한 계층적 깊이 영상 표현과 비디오 압축 부호화를 적용하는 방법을 제안하였다. 이 논문은 계층적 영상 표현을 사용한 H.264/AVC 비디오 부호화 기술의 개선된 압축 방법을 제시하여 준다. 컴퓨터 모의시험으로 좋은 압축율과 좋은 성능의 회복 영상을 얻을 수 있음을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.921-927
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• 2015

본 논문에서는 효율적인 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행하기 위해 필요한 참조화면 재순서화, 마킹 프로세스, 참조픽처 리스트 구성을 포함하는 DPB (Decoded Picture Buffer) 작동을 위한 새로운 설계 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해서 제안된 방법에 의해 스케일러블 다시점 비디오 부호화에 있어서 개선된 압축효율을 얻을 수 있고 BD-Rate 및 BD-PSNR 측면에서 향상된 비디오 화질을 얻을 수 있음을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.209-212
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• 2005

This paper introduces interactive multi-view contents authoring system based on MPEG-4. The MPEG-4 standard, which aims to provide an object based audiovisual coding tool, has been developed to address the emerging needs from communications, interactive broadcasting as well as from mixed service models resulting from technological convergence. Due to the feature of object based coding, it has been considered that MPEG-4 is the most suitable for interactive broadcasting content production. This feature is suitable for creation of the content which provides multiple views of object or scene in interactive manner. In this paper, we categorize the multi-view visual content into two types: panoramic multi-view content and object multi-view content. And design and implementation of the authoring system for interactive multi-view contents is presented. We believe that the proposed method can be effectively used for further deployment of MPEG-4 content to various interactive applications.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.186-193
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• 2009

다시점 비디오는 데이터 양이 매우 많아서 이를 효과적으로 저장하고 전송하기 위해서는 새로운 압축 부호화의 기술 개발이 필수적이다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오를 효과적으로 부호화할 수 있는 방법으로 여러 시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조로 만든 것이다. 본 논문에서는 실제 거리비교, 오버랩 문제해결, YCrCb 컬러변환을 이용한 효율적인 계층적 깊이 영상 표현을 통해서 다시점 영상에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과를 통해서 압축성능 향상과 우수한 복원 성능을 얻을 수 있었다.