The purpose of this study was to investigate the relationship between the quantitative analysis of biomechanical movement and the qualitative analysis of video software in order to evaluate for the walking movement. The fourteen collegiate students who agreed with the purpose and method of this study participated as subjects. The slow walking and fast walking of the subjects in the place of experiment were photographed, and calculated several mechanical factors. This empirical evidence from the experiment indicated the significant difference(p<.001) between each distant factors of the walking movement for both analyses methods, but there was no statistically significant difference between the spacial factors observed in the experiment. For more detail, no significant difference between the walking ratios that expressed the coordination between stride length and stride frequency was found. The findings also indicated the high coefficient of correlation(over r=.9) which supports higher explanation force for the biomechanical method and the Dartfish video software method. Therefore, if the data was gathered by using the proper experimental method, the video software method could be used just like the quantitative data of biomechanical method.
동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.
최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.
Video Summary는 길이가 긴 Video를 고속으로 효율적으로 열람할 수 있도록 하는 도구의 하나이다. Video Summary는 대표 프레임(Key-frame)들의 집합으로 볼 수 있는데 대표 프레임은 Video의 Genre에 따라서 달리 정의 및 생성될 수 있다. 즉 모든 Genre의 Video에 대해서 획일적인 방법으로 Summary를 만드는 것은 적절하지 못한 결과를 초래할 수 있다. Video의 Genre를 구별해내는 기술은 위와 같이 효율적인 Video Summary 생성에 유용한 처리 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 효율적 Video 관리를 위해 MPEG 부호화 영역에서 MPEG Video의 Genre를 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임을 복호하지 않고 비트스트림을 직접 처리하여 기존 방법들에 비해 계산이 비교적 단순하고 처리시간을 단축시키는 장점을 가지고 있다. 또한 제안된 방법은 대부분의 작업을 시각 정보만을 이용하여 수행하며 이 정보들의 시, 공간적 해석을 통해 Genre를 확인하게 된다. 실험은 만화(Cartoon), 광고(Commercial), Music Video, 뉴스, Sports, Talk Show의 6개 Genre Video에 대하여 실행하였다. 실험 결과, 구조가 명확한 Talk Show와 Sports의 경우 90% 이상의 결과를 얻었다.
The purpose of this study is to explore ways to improve the quality of real-time video lectures in a non-face-to-face environment using IPA (Importance-Performance Analysis). Recently, due to the impact of COVID-19 in universities, all remote classes are being implemented, so research is needed to raise learner awareness. Accordingly, factor analysis, mean analysis, correspondence analysis, and IPA analysis were performed based on the data of 632 students who responded from March 21 to June 30, 2021 for learners of K University in Chungbuk. First, overall satisfaction was low compared to importance, and the difference in system perception was the largest. Second, the difference in learner perception of real-time video lectures through the IPA matrix showed that the system error and screen cutoff were the largest. Third, the difficulty of lecture content, task and test feedback, etc. are classified. Accordingly, the satisfaction of real-time video lectures in non-face-to-face environments is low, suggesting that school-level support for quality improvement to improve learner satisfaction in non-face-to-face environments and the role of instructors are needed to improve learners' academic achievement.
유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
This study has based on RTKGPS and DGPS and Digital Video Camera to 3-dimensional position data of road, as a Road Spatial Information. Economic efficiency analysis was applied to road spatial information system built up by four different methods such as conventional surveying, RTK GPS, DGPS, and Digital Video Camera. As a result of analysis, it was shown conventional surveying 100%, it was shown that about 64% in RTKGPS, it was shown that about 63% in DGPS, it was shown that about 37% in Digital Video Camera cost-saving.
최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 휴대용 멀티미디어 기기들이 보편화됨에 따라, 비디오 콘텐츠의 전달 및 소비 환경이 다양화되고 있다. 따라서 스케일러빌러티(Scalability)의 현실적 필요성이 점점 절실해 졌으며, 시간, 공간, 화질 등의 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)이 등장하였다. 최근 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 Scalable High Efficiency Video Coding(SHVC) 표준이 제정되었다. 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하기 위하여 SHVC의 표준에 포함된 툴 뿐만 아니라 SHVC 표준화 과정에서 논의되었던 다양한 스케일러블 부호화 툴들을 소개하고, 기존 단일 계층 부호화 방식으로 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화 효율에 대한 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 "축구 동영상" 분석을 위한 "최적의" 배경 분리 알고리즘을 결정하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 다섯 가지 서로 다른 배경 분리 알고리즘을 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. 정량적인 비교 평가를 위해 Precision, Recall 및 F-measure를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 배경 분리 기술을 이용하거나 축구 동영상에 특화된 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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