본 논문에서는 스마트 TV 시청시에 녹화하는 골프 동영상에서 오디오기반의 경계영역 검출를 이용하여 썸네일을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 녹화되는 골프동영상의 인코딩된 오디오 정보로 부터 추출된 MDCT계수를 이용하여 온셋 구간 검출 및 오디오 세그먼테이션을 수행함으로써 골프 동영상을 6개의 오디오 클래스로 자동 분할한다. 분할된 오디오 세그먼트와 상응하는 비디오 프레임을 맵핑하여 골프 동영상의 썸네일을 생성한다. 제안된 오디오기반 경계영역 검출방법의 성능 측정 결과, 97.4%의 Recall과 96.85%의 Precision의 우수한 분류 성능을 나타내었다.
앞으로 도래될 유비쿼터스(Ubiquitous) 사회는 보다 효율적이고 편리한 삶을 추구하는 인간의 열망으로 부터의 시작이다. 20세기의 컴퓨터의 발전으로부터 21세기인 지금은 1가구 1PC의 시대를 열었고 현재 사회 구성원 대부분은 모바일 기기를 소지하고 있으며, 모바일 기기로 동영상 및 멀티미디어 콘텐츠를 즐긴다. 하지만 용량의 문제, 네트워크의 문제 등 내재된 문제점들이 불거져 나오게 되었다. 본 논문에서는 핸드폰 내에서의 동영상 재생에 있어서 기존의 동영상 및 멀티미디어 콘텐츠의 다운로드 방식에서 벗어나 스트리밍 방식을 제안하고자 하며, 유무선간 호환성의 제고를 통한 통신업체의 MMS 서버를 경유하지 않은 P2P방식을 제안한다. 또한 동영상 서비스를 이용하여 과금하였던 결제시스템 프로그램의 예기치 못한 에러를 사전에 예방하고 새로운 화폐의 개념을 도입하여 결제 시 일어날 수 있는 중대한 문제점을 해결하고자 하며, 앞으로 다가올 유비쿼터스 시대의 쟁점이 될 것으로 예상되는 네트워크 트래픽에 대한 문제점을 P2P방식의 분산처리로서 해결을 제시한다.
기존 동(copper)케이블을 이용한 초고속 서비스 xDSL 기술이 점차 고주파수 대역을 사용하게 되었다. 전송매개체인 동케이블은 동선의 굵기 및 길이에 따라 주파수별 특성이 달라지게 되어 동케이블의 특성을 이해하는 것은 단말장치의 개발 및 운용측면에 매우 중요하다. 본 논문은 초고속서비스를 제공하는데 기본이 되는 동케이블 중에서 시내선로와 구내선로로 사용되는 JFFS, CPEV, SH, UTP, TIV 케이블을 대상으로 $1MHz{\sim}30MHz$ 대역의 손실, 특성임피던스, 근단누화 등을 측정하고 결과를 분석하였다.
동영상 서비스의 공급과 수요의 증가로 많은 양과 종류의 동영상에 접근을 제공하기 위한 브라우징과 검색이 보다 중요해지고 있다. RSVP와 사용자 태그의 개념을 이용한 동영상 브라우징인 'Rapid Browsing'은 사용자가 원하는 동영상 내용에 보다 효율적으로 접근할 수 있도록 한다. 이 방법은 바로 원하는 장면이 있는지 찾아볼 수 있으므로 검색시간을 단축함은 물론 어떤 내용이 있는지 빠르게 알아낼 수 있다. 또한 사용자의 시간태그를 기반으로 미리보기를 제공하기 때문에 하이라이트 부분을 먼저 감상할 수 있고 이로써 내용을 기반으로 한 검색이 가능해지며 빠르게 댓글을 통한 사용자들끼리의 커뮤니케이션 효과가 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 동영상 내 얼굴요약을 통하여 동영상의 접근성을 향상시키고자 하는 방법을 제안한다. 얼굴요약이란 동영상에 등장한 각 사람들을 한 장씩의 얼굴영상으로 요약하는 것을 말한다. 제안하는 얼굴요약 방법은 크게 얼굴그룹생성과 대표얼굴선정의 두 과정으로 이루어진다. 동영상에서의 얼굴그룹이란 한 사람의 얼굴영상들의 집합을 의미한다. 본 논문에서는 살색화소의 시공간에서의 연속성(spatio-temporal connectivity)및 얼굴검출기법을 이용하여 얼굴영상들을 사람에 따라 그룹화 한다. 대표얼굴이란 얼굴그룹에서 그 사람을 알아보는데 가장 적당한 얼굴영상이다. 본 논문에서는 크고 정면인 얼굴을 대표얼굴로 선정하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 제안한 기법을 이용하여 등장인물의 등퇴장이 빈번하게 발생할 경우에도 동영상을 얼굴 영상들로 요약할 수 있음을 보인다
멀티미디어 기술이 발전됨에 따라 방대한 양의 동영상 데이터로부터 원하는 장면을 빠르고 손쉽게 검색하기 위한 연구는 동영상을 포함한 멀티미디어 서비스가 제공되는 현 시점에서 대단히 시급한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 동영상데이터를 대상으로 장면전환 지점을 검출하기 위하여 검색을 원하는 영상을 4개의 구역으로 구분하여 각각의 구역에 경계위치를 설정하며, 설정된 경계위치에 해당하는 칼라값을 분석하여 비디오 메모리에 저장한 후 이미지 데이터 베이스에 저장된 동영상 데이터의 각 Frame도 공간별 칼라값을 추출하여 이를 비디오 메모리값과 비교해서 연속된 두 Frame간의 칼라값 차이를 구하여 그 차이가 임계값 이상이 되면 장면전환 지점으로 검출하는 방법으로 사용자가 원하는 정보를 빠르게 검색하는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.
급속한 컴퓨터 및 통신 기술의 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야들에서 활용되고, 기하급수적으로 증가되고 있으나, 기존의 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로 한 것이기에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여들의 문제점을 가지고 있다. 이에, 상기에 기술한 문제점을 해결하기 위하여 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 할 수 있는 동영상 분석 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 논문의 주된 연구과제는 컷 검출을 위한 통합 특징량 적용법과 색상특징, 모양특징을 사용하여 이미지 내의 특징 정보를 분석하는 것이다.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI영상에서 동여상 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프렝미을 대각선 방향의 픽셀 값을 추출하고 정지영상으로 변환하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있으며, 장면 전한점을 한눈에 확인할 수 있다. 각각의 프레임에서 추추란 픽셀의 칼라 값을 A행렬 i(프레임 수)xj(프레임 영상 높이)로 저장하고, MSE(Mean Square Error)를 용해서 일정의 임계값에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 전환점으로 검출한다.
틸팅-패드 저어널 베어링은 베어링틈새가 원주방향으로 불연속적이므로 패드선단의 약간 전방에서 압력이 상승하기 시작하여 패드선단에서는 주변압력보다 높은 압력을 나타낸다. 이를 선단압력(lnlet pressure or Ram-pressure)이라한다. 추력식 베어링에 대해 선단압력을 고려한 연구결과에 의하면 선단압력은 베어링의 틈새에서 발생하는 유막압력에 상당한 영향을 미치는 것으로 알려져 잇다. 틸팅-패드 저어널 베어링에 대해 정특성 해석을 한바 있으나 선단압력을 고려한 틸팅-패드 베어링의 동특성을 해석한 연구는 아직 없다. 실제로 틸팅-패드 저어널 제어링에서도 선단압력이 0이 아님이 알려져 있으므로 정특성 및 동특성을 보다 정확히 예측하기 위해서는 각 패드 입구부에서 발생하는 선단압력을 고려해야 할 것으로 생각된다. 따라서 본 연구에서는 무한폭 틸팅-패드 저어널 베어링에 대하여 선단압력을 고려하여 정특성 및 동특성을 해석하고 선단압력이 베어링의 정특성 및 동특성에 미치는 영향을 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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