With the growing popularity of digital video applications, those areas of the efficient transmit, storage management, and search technology for video data are emerging as an important core technology. To be an effective video indexing system, users need to be able to find the video segments that they want. Unfortunately, video data is difficult to manage because of its unstructured data type and large volume with linear forms. This paper proposes a shot verification using visual rhythm and video retrieval system. The shot verification is designed to detect a segment from video easily and quickly, known as shot boundaries, just by changing the visual rhythm without playing the image. Therefore, this can decrease the false detected shots and generate the unidentified shots and key frames. The retrieval system is constructed in terms of visual descriptor from the list of MPEG-7. The effectiveness of the proposed shot verification process and video retrieval system is demonstrated.
Since video is composed of unstructured data with massive storage and linear forms, it is essential to conduct various research studies to provide the required contents for users who are accustomed to dealing with standardized data such as documents and images. Previous studies have shown the occurrence of undetected and false detected shots. This thesis suggested shot verification and video retrieval system using visual rhythm to reduce these kinds of errors. First, the system suggested in this paper is designed to detect the parts easily and quickly, which are assumed as shot boundaries, just by changing the visual rhythm without playing the image. Therefore, this enables to delete the false detected shot and to generate the unidentified shot and key frame. The following are the summaries of the research results of this study. Second, during the retrieving process, a thumbnail and keyword method of inquiry is possible and the user is able to put some more priorities on one part than the other between the color and shape. As a result, the corresponding shot or scene is displayed. However, in the case of not finding the preferred shot, the key picture frame of similar shot is supplied and can be used in the further inquiry of the next scene.
샷 경계 검출 알고리즘은 영상 제작시 사용된 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과로 인해 완벽한 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증이 필요하다. 본고에서는 시각 율동을 이용한 샷 경계 검증 방법을 제시한다. 시각 율동은 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시각 율동에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시각 율동의 변화만을 파악하여 샷 경계로 의심되는 부분들을 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 또한 이 특성을 이용한 샷 검증기를 구현하여 시각 율동의 유용성을 보인다.
최근 국외에서 사실 검증 연구가 활발하게 이루어지고 있지만 한국어의 경우 데이터 집합의 부재로 인하여 사실 검증 연구가 이루어지는데 큰 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 해소하고자 자동 생성 모델을 통하여 데이터 집합을 생성하는 시도도 있으나 생성 모델의 특성 상 부정확한 데이터가 생성되어 사실 검증 연구의 퀄리티를 떨어뜨린다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 수동으로 구축한 100건의 데이터 집합으로 최근에 이루어진 퓨-샷(Few-Shot) 사실 검증을 확장한 학습이 필요없는 제로-샷(Zero-Shot) 질의 응답에 대한 사실 검증 연구를 제안한다.
We performed a shot peening test and used a 2-D finite element model which predicts the compressive residual stress distribution below the material's surface. In this study, the concept of 'impact cycle' is introduced to account for the irregularity in the shot's impact position during testing. The impact cycle was imbedded in the finite element model. In the shot peening test, shot bombarded a type-A Almen strip surface with different impact velocities. To verify the proposed finite element model, we compared the deformed cross sectional shape of the Almen strips with the shapes computed by the proposed finite element model. Good agreement was noted between measurements and the finite element model predictions. With the verified finite element model, a series of finite element simulations was conducted to compute the residual stress distribution below the material's surface and the characteristics of these distributions are discussed.
암반절취사면의 지질구조를 측정하기 위하여 개발된 조사시스템의 현장 적용성을 겸토하기 위하여 절취사면에 대해 클리노 컴퍼스와 조사시스템을 이용하여 암반 불연속면을 1차 7개, 2차 10개를 측정하여 그 결과를 비교하였다. 1차 시험은 불연속면의 절리형태와 경사각에 따른 측정 결과 값의 차이를 비교하였고, 2차 시험은 촬영 시간과 촬영위치를 달리하여 비교분석하였다. 비교 결과 1차 시험은 클리노 컴퍼스로 측정한 값과 경사방향 $1^{\circ}{\sim}4^{\circ}$, 경사각 $0^{\circ}{\sim}4^{\circ}$의 차이를 보였고, 2차 시험은 경사방향 $0^{\circ}{\sim}6^{\circ}$, 정사각 $0^{\circ}{\sim}6^{\circ}$의 차이를 보였다. 일반적으로 클리노 컴퍼스를 활용한 암반 불연속면 조사시 표면상태가 고르지 않고 측정위치에 따른 경사방향과 경사각의 차이가 ${\pm}10^{\circ}$정도 나타날 수 있다는 점과 측정자의 숙련도에 따른 오차를 감안할 때 본 조사시스템의 정확성에 대한 신뢰도는 비교적 높은 것으로 나타났다.
동영상 데이터베이스 시스템을 구축하려면 동영상의 샷 경계 검출이 먼저 이루어져야 한다. 그러나 이 과정이 자동화되지 않아 많은 시간과 노력이 필요하다. 샷 경계 검출 알고리즘은 많이 연구되고 있으나 영상 편집시 사용된 편집 효과의 발전에 의하여 완벽한 검출은 매우 어려운 실정이다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증과 수정이 꼭 필요하다. 시공간 슬라이스는 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시공간 슬라이스에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시공간 슬라이스의 변화만으로 샷 경계를 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 논문에서 제안하고 구현한 시스템은 시공간 슬라이스 상에서 오검출 키 프레임을 삭제할 수 있으며 미검출 된 키 프레임을 생성할 수 있도록 하였다.
The Optical Wide-field patroL-Network (OWL-Net) is a global optical network for Space Situational Awareness in Korea. The primary operational goal of the OWL-Net is to track Low Earth Orbit (LEO) satellites operated by Korea and to monitor the Geostationary Earth Orbit (GEO) region near the Korean peninsula. To obtain dense measurements on LEO tracking, the chopper system was adopted in the OWL-Net's back-end system. Dozens of angle-only measurements can be obtained for a single shot with the observation mode for LEO tracking. In previous work, the reduction process of the LEO tracking data was presented, along with the mechanical specification of the back-end system of the OWL-Net. In this research, we describe an integrity assessment method of time-position matching and verification of results from real observations of LEO satellites. The change rate of the angle of each streak in the shot was checked to assess the results of the matching process. The time error due to the chopper rotation motion was corrected after re-matching of time and position. The corrected measurements were compared with the simulated observation data, which were taken from the Consolidated Prediction File from the International Laser Ranging Service. The comparison results are presented in the In-track and Cross-track frame.
방어용 무기체계 중 하나인 기만체계는 소모성 방식으로, One-shot system에 해당된다. 주기적 점검을 통해 신뢰도를 유지하며, 발사를 해보아야 정상 작동여부를 확인할 수 있어 고신뢰도가 요구된다. 본 논문에서 분석하고자 하는 기만체계는 개발 시 목표 신뢰도 설정 및 신뢰도 예측 없이 정비주기가 설정되었다. 그러나 현재 군에서 운용 중인 수량이 점점 증가하여 정비주기 최적화 필요성이 대두되었다. 이에 따라 수십 년간 지속적으로 운용된 기만체계의 정비 데이터를 통하여 신뢰도를 분석하고 최적 정비주기를 제시하였다. 2장에서 신뢰도 분석에 사용된 데이터 수집 및 분류방법을 제시하였으며, 분석 방법론에 대해 간략하게 소개하였다. 이를 토대로 3장에서 데이터에 대한 분포 분석 및 적합도 검증을 통해 본 기만체계 정비 데이터는 와이블 분포를 적용 하는 것이 가장 적합함을 확인하였으며, 와이블 분포의 형상 및 척도모수를 추정하였다. 4장에서는 도출된 분포를 통해 백분위수, 생존확률, MTBF 분석결과를 제시하였다. 또한 시간별 신뢰도 분석결과를 통해 적정 정비주기를 도출하였다. 5장 결론에서는 향후 본 연구결과에 대한 향후 활용방안을 제시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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