• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.943-946
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• 2001

We have developed a PVR (Personal Video Recorder) chip that is capable of simultaneous playback and recording of HD quality MPEG-2 streams for digital TV. it provides viewers with some advanced features as well as pause, instant replay, skip forward and fast forward/rewind found in conventional PVRs for analog TV. This paper describes the enhanced and innovative features that art implemented on our PVR.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권2호
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• pp.73-78
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• 2017

The Future Video Coding (FVC) is a new state of the art video compression standard that is going to standardize, as the next generation of High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. The FVC standard applies newly designed block structure, which is called quadtree plus binary tree (QTBT) to improve the coding efficiency. Also, intra and inter prediction parts were changed to improve the coding performance when comparing to the previous coding standard such as HEVC and H.264/AVC. Experimental results shows that we are able to achieve the average BD-rate reduction of 25.46%, 38.00% and 35.78% for Y, U and V, respectively. In terms of complexity, the FVC takes about 14 times longer than the consumed time of HEVC encoder.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.937-941
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• 2008

수화는 청각 장애인에게 있어 중요한 의사소통 수단이며, 청각 장애인들은 수화를 통해 대인관계를 넓히며 또한 불편함 없는 일상생활이 가능하다. 그러나 최근 인터넷 통신의 발전으로 증가하고 있는 많은 화상 채팅 및 화상 통화서비스에서는 건청인과 청각 장애인 사이에 통역을 하는 시스템이 없어 청각 장애인들이 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수화 인식기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 각각 RGB, YUV, HSI 색상 정보를 이용하여 두 손의 위치를 추적하여 잡음을 제거 한 후, 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 잡음과 훼손에 강한 ART2 알고리즘을 이용하여 학습한 후 인식한다. 본 논문에서 제안된 수화 인식 방법을 실험한 결과, 수화에 사용된 지 숫자 1부터 10을 효율적으로 인식하는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.603-614
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• 2020

Analyzing various works of Nam June Paik who pioneered the world of video art, we can find a number of audiovisual art pieces - in a broad sense - with the characteristics of "intermedia" that are not clearly identified as one genre. Especially, his career as a musician becomes an important clue for us to discuss the unique originality found in Paik's works. Nevertheless, examples of research that specifically explore how Paik's musicality is reflected in his artistry and could be deeply understood is still rare. This article examines Paik's audiovisual art world, and reviews how his musicality is expressed through the characteristics of media and form, as well as contributed to the ultimate technical and aesthetic realizations of his pieces from the perspective of musical synesthesia. The fact that Paik expanded the concept of music through technology, and fused different media to visualize music, is an important achievement in the context of aesthetic, synesthetic music in the field of audiovisual art.

• 디자인학연구
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• 제11권1호
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• pp.269-278
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• 1998

국내외적으로 영상 사업에 대한 관심이 날로 커짐에 따라 영상 기술과 영상 관련 소프트웨어의 발전도 계속적으로 확대되어 가고 있다. 이에 따라 영상 관련 분야에서 더욱 세분화되고 체계화된 영상 디자이너 교육이 요구되고 있다. 따라서, 영상 분야가 국제적인 경쟁 시대를 맞아 경쟁력 있는 분야로 발전하기 위해서는 단순한 기술 도입보다는 체계적인 영상 디자이너 교육이 정착되어 wu야 한다. 이 논문은 국내 교육기관의 영상 교육 정착의 일환으로 영상 기초 교육과정에 있어 구체적인 교과과정을 제시하고 있다. 특히 체계적인‘단계별 프로젝트 중심’의 기초 교육 과정과 학습 계획서를 제시하여 창의력을 개발시킬 수 있는 영상 디자이너 교육 방법론을 강조하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.655-664
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• 2019

In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.76-82
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• 2012

가정용 캠코더의 보급으로 인해서 손떨림이나 카메라 흔들림을 보상하기 위해 다양한 동영상 안정화 기법들이 연구되고 있다. 동영상 안정화 기법은 초기에 2차원 움직임만을 고려하였지만, 최근에는 3차원 움직임까지 고려하여서 더 좋은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 이러한 기법들 중 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 기법이 바로 content preserving warping을 이용한 기법인데 이것은 뛰어난 성능을 보이지만 방대한 연산량이 단점이다. 그래서, 우리는 ROI 측면에서 종래 기술 대비 동등한 화질을 보이면서도 연산량이 적은 full frame warping을 제안한다. 먼저, 목표로 하는 깊이 정보를 바탕으로 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역을 기반으로 full frame warping을 수행한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.895-905
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• 2014

Recently the trade show is a massive marketing effort of a particular industry and introduces new products to potential customers, as well as the ability to elevate the brand's image and corporate identity. It is increasing its importance as a venue of communication. In these changes, the exhibition is required to have the emotional approach to enhance the dynamic and creative image of companies. Therefore, the product itself as well as the importance of various visual contents of the exhibition is increasing positive effect of the image and marketing on their products. In this sense, this study analyzes video contents of the exhibition that was held in Amsterdam, the Netherlands, Europe's largest display show 'ISE (Integrated Systems Europe)' in 2013, focusing on the domestic company, Samsung, LG Electronics and other four foreign companies. The analysis is based on the Herbert Zettl's applied media aesthetics related to the video contents, through which we can find the way to the development of exhibition video contents making for Trade show.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.271-310
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• 2017

이 논문은 호주의 국가교육과정 ACARA의 예술교육과정인 미디어 아트 과목의 구성 및 그 내용을 살펴보고, 한국의 교육과정에 주는 시사점을 논의한다. 미디어 아트과목에서 다루는 미디어는 TV, 영화, 비디오, 신문, 라디오, 비디오 게임, 인터넷 및 모바일 미디어 등을 포괄하는 복합 양식적 미디어 전반과 그 콘텐츠이다. ACARA에 나타난 미디어 아트 교육과정의 목표는 일반적으로 다양한 목적과 청중을 대상으로 한 의사소통기술의 창조적 사용, 지식, 이해, 기술을 발전시키는 데에 있다. 미디어 아트 과목을 통해 학생 개인과 공동체는 자신들을 둘러싼 풍부한 문화와 실제적 의사소통에 참여하고, 이를 실험하면서 언어, 기술, 제도, 청중, 재현의 5개 핵심개념에 대한 지식과 이해를 발전시키게 된다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 독립적 예술교육과정으로 개발되어 호주 교육과정 내에서 특별히 중요성을 지니고 있음을 알 수 있다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 독립적인 교과로 구성되어 있으나, 그 실행에 있어서 다른 과목들과 긴밀하게 연계되어 지도되도록 교육과정상에서 제안되고 있다. 교육과정 구성상의 체계성과 정교함은 교사 차원의 교수 학습 설계 및 평가 측면에 있어서 매우 효과적으로 구성되어 있다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 미디어 리터러시 교육을 국가 및 주 차원에서 선도적으로 실행해 온 호주의 사례라는 점에서 한국 미디어 리터러시 교육과정 구성에 있어서 향후 많은 도움이 될 것으로 생각된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.751-770
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• 2019

Action recognition is an essential task in computer vision due to the variety of prospective applications, such as security surveillance, machine learning, and human-computer interaction. The availability of more video data than ever before and the lofty performance of deep convolutional neural networks also make it essential for action recognition in video. Unfortunately, limited crafted video features and the scarcity of benchmark datasets make it challenging to address the multi-person action recognition task in video data. In this work, we propose a deep convolutional neural network-based Effective Hybrid Learning (EHL) framework for two-person interaction classification in video data. Our approach exploits a pre-trained network model (the VGG16 from the University of Oxford Visual Geometry Group) and extends the Faster R-CNN (region-based convolutional neural network a state-of-the-art detector for image classification). We broaden a semi-supervised learning method combined with an active learning method to improve overall performance. Numerous types of two-person interactions exist in the real world, which makes this a challenging task. In our experiment, we consider a limited number of actions, such as hugging, fighting, linking arms, talking, and kidnapping in two environment such simple and complex. We show that our trained model with an active semi-supervised learning architecture gradually improves the performance. In a simple environment using an Intelligent Technology Laboratory (ITLab) dataset from Inha University, performance increased to 95.6% accuracy, and in a complex environment, performance reached 81% accuracy. Our method reduces data-labeling time, compared to supervised learning methods, for the ITLab dataset. We also conduct extensive experiment on Human Action Recognition benchmarks such as UT-Interaction dataset, HMDB51 dataset and obtain better performance than state-of-the-art approaches.