• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.416-428
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• 2001

뉴스 아카이브 시스템을 구축하기 위하여서는 먼저 뉴스 비디오 스트림을 기사 단위로 인덱싱하고, 사용자가 기사 비디오를 모두 시청하지 않아도 그 내용을 이해할 수 있도록 하는 추상화 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 스트림에 대하여 샷 타입을 이용하여 기사 단위로 인덱싱할 수 있는 새로운 기사 경계 검출 방법 및 기사 추상화 방법을 제안하다. 제안한 인덱싱 방법에서는 뉴스 비디오의 샷들을 앵커 샷, 인터뷰 샷, 연설 샷, 보도 샷, 그래픽 자료 샷 등으로 나눈다. 모든 기사는 앵커 샷으로 시작하고, 앵커 샷은 다른 샷에 비하여 길이가 길고 특별한 화면 구조를 가지고 있기 때문에 이를 이용하여 기사 단위의 인덱싱을 수행한다. 또한 각 기사에 대한 효과적인 추상화를 위하여 앵커 샷의 오른쪽 위에 있는 그래픽 데이타와 기사를 이루는 다른 샷들의 키 프레임들을 이용한 기사 포스터를 구성하는 방법을 제안하였다. 여러 종류의 뉴스 비디오 스트림에 대한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 기사 경계 검출 알고리즘의 검출율(recall) 및 정확도 (precision)값이 각각 0.92 및 0.96 이상 됨을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 WWW상에서 수행되는 뉴스 아카이브 시스템의 프로토타입 시스템의 설계 및 구현에 대하여서도 설명한다.

• 한국운동역학회지
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• 제16권4호
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• pp.49-59
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• 2006

The purpose of this study was to investigate the relations between the segments of the body, the three dimensional anatomical angle according to sweep shot in ice hockey. The subjects of this study were five professional ice hockey players. The reflective makers were attached on anatomical boundary line of body. For the movement analysis three dimensional cinematographical method(APAS) was used and for the calculation of the kinematic variables a self developed program was used with the LabVIEW 6.1 graphical programming(Johnson, 1999) program. By using Eular's equations the three dimensional anatomical Cardan angles of the joint and ice hockey stick were defined. 1. In three dimensional linear velocity of blade the Y axis showed maximum linear velocity almost impact, the X axis(horizontal direction) and the Z axis(vertical direction) maximum linear velocity of blade did not show at impact but after impact this will resulted influence upon hitting puck. 2. The resultant linear velocity of each segment of right arm showed maximum resultant linear velocity at impact. It could be suggest that the right arm swing patterns is kind of push-like movement. therefore the upper arm is the most important role in the right arm swing. 3. The three dimensional anatomical angular displacement of trunk in flexion-extension showed flexion all around the wrist shot. The angular displacement of trunk in internal-external rotation showed internal rotation angle at the backswing top and and increased the angle after the impact. while there is no significant adduction-abduction. 4. The three dimensional anatomical angular displacement of trunk showed most important role in wrist shot. and is follwed by shoulder joints, in addition the movement of elbow/wrist joints showed least to the shot. this study result showed upperlimb of left is more important role than upperlimb of right.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.107-113
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• 2002

본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.17-24
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• 2006

본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.778-786
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• 2002

장면 경계 검출은 비디오 데이타에서 의미적인 구조를 이해하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 장면 경계 검출은 의미적인 일관성을 갖는 장면을 추출하여야 하므로 셧 경계 검출에 비해 매우 까다로운 작업이다. 본 논문에서는 비디오 데이타에 존재하는 의미적인 정보를 사용하기 위해 비디오 셧의 지역 및 전역 컨텍스트 정보를 추출하여 이를 바탕으로 장면 경계를 검출하는 방식을 제안한다. 비디오 셧의 지역 컨텍스트 정보는 셧 자체에 존재하는 컨텍스트 정보로서 전경 객체(foreground object), 배경(background) 및 움직임 정보들로 정의한다. 전역 컨텍스트 정보는 주어진 비디오 셧이 주위에 존재하는 다른 비디오 셧들과의 관계로부터 발생하는 다양한 컨텍스트로서 셧들간의 유사성, 상호 작용 및 셧들의 지속 시간 패턴으로 정의한다. 이런 컨텍스트 정보를 바탕으로 연결 작업, 연결 검증 작업 및 조정 작업등의 3단계 과정을 거쳐 장면을 검출한다. 제안된 방식을 TV 드라마 및 영화에 적용하여 80% 이상의 검출 정확도를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권5호
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• pp.58-64
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• 2001

현재 많은 정보들이 비디오 데이터로 전송 또는 저장되고 있으며 고성능 PC의 보급과 internet과 같은 통신망의 대중화로 이런 비디오 데이터는 급속도로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 비디오 데이터의 검색을 위하여 비디오 스트립을 분석하여 shot을 찾아내고 이들 중 key frame을 찾는 방법에 대하여 연구하고 이로서 사용자의 질의에 부합하는 비디오를 검색한다. 본 논문에서는 shot 경계 검출을 위해 객체의 움직임에 강인하면서 shot 내에서의 칼라의 변화에 둔감한 새로운 feature를 제안하고, shot frame에서 구한 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트립의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특정적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 short frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원 영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 parameter를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.402-411
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• 2000

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.

• 한국운동역학회지
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• 제13권2호
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• pp.13-28
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• 2003

The purpose of this study was to analyze the kinematic characteristics of Ice hockey slap shot. The subjects of this study were four professional ice hockey players. The reflective markers were attached on the anatomical boundary line of body and the subjects were asked to perform the shot. Ariel Performance Analysis System was used to capture and digitize the shooting image, the data were analyzed by LabView 6i. The results were as fellows. 1. The period of the back swing phase was $0.542{\pm}0.062sec$, the down swing phase was $0.28{\pm}0.056sec$ and the total swing time was $0.825{\pm}0.017sec$ 2. The maximum linear velocity of the stick blade for x direction was shown after 7% of impact, for y, z direction were shown before 2%, 8% of Impact. 3. The maximum velocity of each segment for the left arm was $2.35{\pm}0.05m/s$ in the upper arm, $3.56{\pm}0.34m/s$ in the forearm, $4.75{\pm}0.67m/s$ in the hand. 4. The maximum velocity of each segment for the right arm was $4.67{\pm}0.43m/s$ in the upper arm, $7.22{\pm}0.69m/s$ in the forearm, $9.42{\pm}0.89m/s$ in the hand. 5. The angle of left elbow was generally flexed from the ready stance to the impact and was $82.26{\pm}3.45^{\circ}$ the moment of Impact. 6. The angle of the left shoulder was increased ut the down swing phase and was $78.74{\pm}4.78^{\circ}$ on the moment of impact. 7. The angle of the right shoulder was decreased in the down swing phase and increased before the impact. and the angle was $51.28{\pm}3.54^{\circ}$ on the moment of impact.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.179-182
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• 2001

In this paper. a key frame extraction algorithm for browsing and searching the summary of a video is proposed. Toward this end, important frames representing a shot are selected according to the correlations among frames. by using the Fourier descriptor which is useful for the shot boundary detection. To quantitatively evaluate the importance of selected frames. a new measure based on correlation coefficients of frames is proposed. If there are several frames with a same importance. another criteria is introduced to break the tie. by computing the partial moment of subframes including each candidate key frame so that the distortion rate is minimized Since a key frame extraction algorithm can be evaluated subjectively. the performance of the proposed algorithm has been verified by a statistical test. Experiments show that more than 20% improvement has been obtained by the proposed algorithm compared to existing methods.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.496-498
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• 2000

동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.