• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.470-472
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• 2000

본 논문에서는 영상 정보뿐만 아니라 오디오 정보를 함께 사용한 비디오 세그멘테이션에 대해 연구하였다. 대용량의 정보를 가지고 있는 비디오에 대하여 장면 경계 검출(Scene Break Detection)을 할 경우, 카메라 팬이나 장면 내에 여려 가지 다른 샷(Shot)으로 인하여 영상 정보만으로는 효과적인 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비디오 내의 오디오 정보도 함께 사용함으로써 문제를 개선했다. 뉴스, 광고, 스포츠 등 다양한 3개 분야의 TV 프로그램으로 구성된 약 4,000개 영상 프레임과 약 30,000개의 오디오 프레임으로 구성된 비디오 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 영상 정보만 사용한 경우보다 우수한 성능을 확인하였다. 영상 정보 특징값으로는 칼라 히스토그램과 DC계수를 사용했고, 오디오 특징값으로는 SR(Silence ratio), VSTD(Volume standard deviation), NPR(Non pitch ratio)을 사용했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.633-636
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• 2004

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 구간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2305-2310
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• 1999

Histogram-based methods have been used generally for retrieving an image to be searched in the video database. In this paper, we present an algorithm to retrieve an image incorporating the HVS. Comparing the performance of the previous algorithm with that of the proposed one, the new and better algorithm is proposed than the previous algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.809-812
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• 2001

내용에 기반한 동영상 검색에서, 하나의 장면을 나타내는 대표 프레임을 자주 이용한다. 이를 위해 동영상의 장면전환을 검출하는 기술이 필요하며, 일반적으로 칼라 히스토그램 비교방법이 많이 쓰인다. 그러나 이는 급격한 밝기변화에 민감하고 칼라 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 이러한 단점을 보완하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존의 칼라 히스토그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.237-240
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• 2001

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많고 잡음에 의한 오검출 및 미검출이 발생하게 된다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 압축 영역에서의 타른 장면전환 검출을 위한 최적의 검색 간격을 유도하였고, 검색간격 내의 B 프레임의 방향성을 직접 추출하여 장면전환검출에 이용하므로 빠르고 정확한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.719-722
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• 2002

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많아 속도에 제한을 받았다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 효과적인 장면전환 검출을 위해 MPEG 압축도메인에서 B 프레임들의 매크로블록타입의 통계적 특성변화를 이용하여 점진적 장면전환검출을 빠르고 정확하게 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.676-678
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• 2005

디지털 비디오에 있어서 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 시스템 구축을 하기 위해서는 비디오를 여러개의 장면으로 분할하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 장면 전환을 검출하기 위해 기존의 규칙기반이 아닌 신경망 이론을 접목하여 자율학습과 실수값 입력이 가능한 ART2를 이용하였다. 매프레임마다 발생할 수 있는 변동의 폭을 줄이기 위해 MPEG 동영상의 DC에 해당하는 값만을 이용하고, 프레임마다 색상의 분산값을 이용하여 Plateaus 구간을 검출한 다음 Plateaus 구간에 해당하는 프레임들에 대해서만 프레임차이, 히스토그램차이, 상관계수 등의 특징치를 추출하여 ART2에 특징벡터를 입력하여 장면 전환을 검출하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.787-790
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• 2003

전통적인 원격 평가 시스템들은 학생 개개인의 특성과 성향을 고려하지 않기 때문에 단순하고 획일적이라는 문제점을 갖고 있다. 돈 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 비디오를 통한 평가를 위하여 장면전환검출과 사용자 프로파일을 이용한 원격 비디오 평가 시스템을 제안하고 구현한다 비디오 문제 출제를 위한 장면 전환 검출을 통하여 키 프레임과 문제 출제 구간을 추출한다. 문제 출제 방법은 평가에 사용자 프로파일의 적용을 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성한 방법을 이용하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 자신의 부족한 영역을 보충하고 관심 영역을 유지할 수 있으며 학업 성취도를 향상시킬 수 있다 사용자 프로파일을 이용한 본 시스템은 사용자의 문제 풀이 결과에 따라 영역별 문제 수를 조절하고 평가의 질과 효율성을 최대화시킨다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.5
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• pp.439-443
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• 2006

Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene. One of which is a reference image, while the other (sensed image) is geometrically transformed to the one. Numerous methods were developed for the automated image co-registration and it is known as a timeconsuming and/or computation-intensive procedure. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration of satellite imagery, this paper proposes a pre-qualified area matching, which is composed of feature extraction with Laplacian filter and area matching algorithm using correlation coefficient. Moreover, to improve the accuracy of co-registration, the outliers in the initial matching point should be removed. For this, two outlier detection techniques of studentized residual and modified RANSAC algorithm are used in this study. Three pairs of Landsat images were used for performance test, and the results were compared and evaluated in terms of robustness and efficiency.