• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.193-198
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• 2001

최근 대용량 디지털 비디오의 효율적인 이용 및 관리를 위한 데이터 베이스 구축이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해서 , 디지털 비디오의 내용 기반 요약이 필요하며, 선행 기술로서 비디오의 샷 경계 검출이 이루어져야 한다. 기존의 샷 경계 검출 방법들은 압축 파일로 저장된 비디오 데이터에 대해 샷 경계 검출을 수행한다. 이러한 기존 방법과 달리, 본 논문에서는 디지털 비디오 카메라로부터 비디오 데이터를 얻어 저장하면서, 실시간으로 샷 경계 검출을 수행하고자 한다. 그리고, 실시간 샷 경계 검출에 있어서 본 논문은 MPEG-7의 Homogeneous Texture와 Edge Histogram 기술자를 적용하여 추출된 각 비디오 프레임의 질감과 에지 정보를 이용한다 이 방법은 비디오의 샷 경계 검출에 있어서 시간적으로 기존 방법들보다 효율적이고, 내용 기반 검색에 유용하다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.1
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• pp.1-12
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• 2000

비디오 데이타 스트림을 tit (shot) 혹은 장면 (scene) 단위로 나누는 자동 비디오 인덱싱 기법은 VoD나 디지털 비디오 라이브러리와 같이 비디오 데이타를 이용하는 응용 분야를 개발하기 위하여 꼭 필요한 기능이다. 본 논문에서는 줄거리(stary line)를 갖는 영화나 드라마와 같은 비디오 데이타에서의 장면 단위 인덱싱을 위해 장면의 경계를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 일반적으로 영화에서 시간적으로 인접한 두 샷이 유사할 때 샷의 중간 부분은 움직임에 따라 변하는데 똑같은 움직임이 반복되지 않는다는 특성을 가진다. 제안한 검출 방법에서는 이러한 특성을 이용하여 각 샷의 처음과 마지막 프레임을 대표 프레임으로 선택하고 이들의 칼라 히스토그램으로 샷을 추상화한다. 이렇게 추상화한 샷에 대하여 영화에서의 장면은 일반적으로 비슷한 내용의 샷이 반복된다는 특성을 이용하여 장면의 경계를 검출하였는데， 하나의 장면에 해당하는 샷들을 묶어줄 때 시간적으로 인접한 이전 샷들과의 유사도만 측정하는 간단한 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 영화나 드라마에 대한 장면 경계 검출 방법은 MPEG 형식의 비디오 데이타를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.51-53
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• 2011

최근에는 텍스트정보 보다 동영상정보를 다루는 일이 많아졌고 그에 따라 동영상 데이터의 분할, 색인, 검색 등을 위해 장면 전환 검출이 필요하게 되었다. 장면 전환 검출 기술은 비디오 데이터의 장면 변화가 발생하는 경계를 검출하는 기술이다. 본 논문에서는 에지 이미지를 이용한 장면전환 검출과 이를 위한 임계값 설정, 그리고 결과에서 중복된 이미지와 오 검출 된 이미지를 줄여줄 수 있는 구현에 대하여 실험결과를 바탕으로 설명한다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.32 no.1
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• pp.33-41
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• 1999

A new sedimentary basin is reported from the marine multi-channel seismic data which were acquired for the hydrocarbon exploration on the southwestern Korean continental shelf in 1970. Along the southeastern part of Line 1192, the about 60-km-long basin with the thickness of 0.55~1.1 s is observed on the near-trace gather. However, both new and previous 24-fold stack sections fail to show the basin image probably due to its rugged top beneath the shallow water. The boundary contact between the basement with the velocity of about 5200m/s and the basin filling with the velocities of 4300~4700 m/s is unclear. These velocites are calculated from the corresponding shot gathers. Compared with the Haenam Basin, a neighbouring onshore Cretaceous sedimentary basin, we interpret that the new basin includes the volcanics and volcaniclastic sequences deposited in the lacustrine environment. This nonmarine basin was possibly formed as the result of the tectonic movement during the Cretaceous, implying the wide occurrence of the Cretaceous basins over the southern Korean Peninsula as well as its southwestern continental shelf.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.957-960
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• 2017

디지털 비디오의 발전이 가속됨에 따라, 비디오 샷 경계 검출은 비디오 분석 및 카타로깅 등 여러 분야에 있어 필수적인 요소가 되었다. 기존 샷 경계 검출 방법들은 잠음이나 카메라 혹은 물체의 이동, 그리고 색상의 급격한 변화 등에 민감한 성능을 보인다. 본 논문에서는 개선된 지역 방향 패턴 기반(eLDP) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 색상의 일부와 eLDP의 특징을 결합해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보였다. 또한, 셋톱박스 품질검사 시 필요한 채널 간 동기화의 신뢰성을 높였고, 실시간으로 검사하면서도 안정적인 샷 경계 검출이 가능함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.527-530
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• 2012

비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 비디오 데이터의 샷 전환 탐지를 위해 비디오 스트림을 구성하고 있는 각 프레임들 간의 화소 밝기 차이와 히스토그램의 변화를 이용하였다. 플래쉬 등과 같은 인위적이고 급격한 화소 밝기변화에 의한 오류를 최소화하기 위해 샷 전환 탐지 이전에 각 프레임 간의 밝기 보상을 적용하였다. 밝기 보정 된 프레임으로부터 프레임의 서브 블록 간의 지역적 화소 밝기 정보, 그리고 프레임의 화소 밝기 값 히스토그램을 비교하여 샷 전환을 탐지한다. 실험에서 제안된 알고리즘은 국가기록원 소장 비디오에 적용하여 효과가 있음을 보였다.

• International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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• v.26 no.1
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• pp.43-58
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• 1998

The Kwinana Shoreline Fumigation Experiment (KSFE) took place at Fremantle, WA, Australia between January 23 and February 8, 1995. The CSIRO DAR LIDAR measured plume sections from near the Kwinana Power Station (KPS) stacks to up to about 5 km downstream. It also measured boundary layer aerosols and the structure of the boundary layer on some occasions. Both stages A and C of KPS were used as tracers at different times. The heart of the LIDAR system is a Neodymium-doped Yttrium-aluminum-garnet (Nd:YAG) laser operating at a fundamental wavelength of 1064 nm, with harmonics of 532 nm and 355 nm. For these experiments the third harmonic was used because the UV wavelength at 355 nm is eye safe beyond about 50 m. The laser fires a pulse of light 6 ns in duration (about 1.8 m long) and with an energy (at the third harmonic) of about 70 mJ. This pulse subsequently scattered and absorbed by both air molecules and particles in the atmosphere. A small fraction of the laser beam is scattered back to the LIDAR, collected by a telescope and detected by a photo-multiplier tube. The intensity of the signal as a function of time is a measure of the particle concentration as a function of distance along the line of the laser shot. The smoke plume was clearly identifiable in the scans both before and after fumigation in the thermal internal boundary layer (TIBL). Both power station plumes were detected. Over the 9 days of operation, 1,568 plumes scans (214 series) were performed. Essentially all of these will provide instantaneous plume heights and widths, and there are many periods of continuous operation over several hours when it should be possible to compile hourly average plume statistics as well. The results of four days LIDAR observations of the dispersion of smoke plume in the TIBL at a coastal site are presented for the case of stages A and C.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.22-22
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• 1996

;The Kwinana Shoreline Fumigation Experiment(KSFE) took place in Fremantle, WA, Australia between 23 January and 8 February, 1995. All measurement systems performed to expectation. The CSIRO DAR(Division of Atmospheric Research) LIDAR measured plume sections from near the Kwinana Power Station(KPS) stacks to up to about 5 km downstream. It also measured boundary layer aerosols and the structure of the boundary layer on some occasions. Both stages A and C of KPS were used as tracers at different times. Radiosonde and double theodolite sounding systems measured temperature, humidity, air pressure and wind structure at the coast(Woodman Point) and at the inland(ALCOA residue dump) site at intervals of roughly two hours. These were supplemented by mid afternoon soundings(radiosonde and single theodolite) by Department of Environmental Protection(DEP) at Swanbourne. The Flinders aircraft measured wind, turbulence and temperature structure of the atmospheric boundary layer, concentrations of $C0_2,\;0_3,\;S0_2\;and\;NO_x$ in the smoke plumes and surface radiation over both land and sea. CSIRO DCET(Division of Coal and Energy Technology) vehicle successfully interceptde many smoke plumes and using a range of tracers will be able to identify the various sources much of the time. Routine data from the DEP and Kwinana Industrial Council(KIC) air quality monitoring networks were also automatically logged. Murdoch University measured surface heat flux at Hope Valldy monitoring station and also at Wattleup monitoring station for the last five days. The heart of the LIDAR system is a Neodymium-doped Yttrium-aluminumgarnet(Nd:Y AG) laser operating at a fundamental wavelength of 1064 nm, with harmonics fo 532 nm and 355 nm. A small fraction of the laser beam is scattered back to the LIDAR, collected by a telescope and detedted by a photomultiplier tube. The intensity of the signal as a function of time is a measure of the particle concentration as a function of distance along the line of the laser shot. The results of nine days special field observations are summarized in detail.etail.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.8A
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• pp.786-795
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• 2002

In this paper, we present a histogram and moment-based vidoe scencd change detection technique using hierarchical Hidden Markov Models(HMMs). The proposed method extracts histograms from a low-frequency subband and moments of edge components from high-frequency subbands of wavelet transformed images. Then each HMM is trained by using histogram difference and directional moment difference, respectively, extracted from manually labeled video. The video segmentation process consists of two steps. A histogram-based HMM is first used to segment the input video sequence into three categories: shot, cut, gradual scene changes. In the second stage, a moment-based HMM is used to further segment the gradual changes into a fade and a dissolve. The experimental results show that the proposed technique is more effective in partitioning video frames than the previous threshold-based methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.3
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• pp.11-22
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• 2010

This paper is a study on implementation of intelligent image surveillance system using context information and supplements temporal-spatial constraint, the weak point in which it is hard to process it in real time. In this paper, we propose scene analysis algorithm which can be processed in real time in various environments at low resolution video(320*240) comprised of 30 frames per second. The proposed algorithm gets rid of background and meaningless frame among continuous frames. And, this paper uses wavelet transform and edge histogram to detect shot boundary. Next, representative key-frame in shot boundary is selected by key-frame selection parameter and edge histogram, mathematical morphology are used to detect only motion region. We define each four basic contexts in accordance with angles of feature points by applying vertical and horizontal ratio for the motion region of detected object. These are standing, laying, seating and walking. Finally, we carry out scene analysis by defining simple context model composed with general context and emergency context through estimating each context's connection status and configure a system in order to check real time processing possibility. The proposed system shows the performance of 92.5% in terms of recognition rate for a video of low resolution and processing speed is 0.74 second in average per frame, so that we can check real time processing is possible.