• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.81-83
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• 2014

본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.267-269
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• 2019

TV홈쇼핑 생방송 제작 시 스튜디오 방송용 카메라 외에 추가로 다양한 카메라가 활용된다. 현재 지상파 방송 등에서 많이 활용되는 5D카메라는 홈쇼핑 생방송 제작 시 활용되어지고 그 활용도는 더욱 증가되고 있다. 본 논문에서는 활용도가 높아지고 있는 5D카메라 유선 인터페이스 활용이 아닌 60GHz 주파수 대역의 무선 영상 전송 시스템 생방송 제작에 관한 것이다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.15 no.1
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• pp.12-23
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• 2010

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.18 no.4
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• pp.44-53
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• 2013

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.1
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• pp.291-297
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• 2018

In this paper, we present an automatic image object tracking system for Studio cameras on the stage. For object tracking, we use the OpenCV-based Python program using PC, Raspberry Pi 3 and mobile devices. There are many methods of image object tracking such as mean-shift, CAMshift (Continuously Adaptive Mean shift), background modelling using GMM(Gaussian mixture model), template based detection using SURF(Speeded up robust features), CMT(Consensus-based Matching and Tracking) and TLD methods. CAMshift algorithm is very efficient for real-time tracking because of its fast and robust performance. However, in this paper, we implement an image object tracking system for studio cameras based CMT algorithm. This is an optimal image tracking method because of combination of static and adaptive correspondences. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the stage in real time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.269-274
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• 2002

최근에 TV의 축구, 야구와 같은 스포츠 중계 방송에서 팀의 로고나 점수, 거리와 같은 그래픽 정보를 운동장에 합성시켜 보여주는 새로운 기술이 사용되고 있다. 이는 증강현실(AR: Augmented Reality)의 한 분야인 실시간 이미징 합성 기법을 사용한 것으로서 일반적으로 가상이미징 시스템이라 불리운다. 본 논문에서는 방송용 카메라의 렌즈와 팬(pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여 이를 해석함으로써, 실시간으로 3차원 그래픽 좌표계의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템의 구현 결과와 관련기술을 소개한다. KBS 기술연구소에서는 실시간 가상이미징 시스템을 개발하여 'VIVA(Virtual Imaging & Virtual Advertising)'라 이름지었다. 이 시스템은 렌즈 데이터에 근거하여 카메라 캘리브레이션을 수행하며, 주밍(zooming)시 발생하는 카메라의 시점(view point) 변화를 반영하여 원거리 촬영이 이루어지는 스포츠 중계뿐만 아니라 보다 정확성이 요구되는 스튜디오 내의 근거리 프로그램 제작에도 사용이 가능하다. 합성되는 그래픽은 실세계와 같은 완전한 3차원 좌표 공간에 놓이게 되며, 월드 좌표계와 카메라 좌표계를 이용하여 사전 제작된 오브젝트들을 원하는 곳에 위치시킬 수 있다. 실사와 그래픽의 효과적인 합성을 위하여 오버레이(overlay) 모드는 물론 알파키(alphakey)와 크로마키(chromakey)를 조합한 모드를 사용하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안 게임에서 수영과 양궁 중계에 활용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.841-843
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• 2005

비디오 데이터 분석은 감시, 검색, 스포츠 경기 자동 요약 등 많은 분야에서 사용되는 기술이다. 그러나 감시 카메라나 스포츠 경기 비디오와 같이 사람의 영역이 저해상도인 환경에서는 포즈 추정, 모델과의 매칭이 어렵기 때문에 제스처 인식 연구는 많이 이루어지고 있지 못하다. 본 논문에서는 카메라가 Pan/Tilt/Zoom 동작을 하고 사람이 빠르게 움직이는 방송용 테니스 비디오에서, 사람을 추출하고, Curvature Scale Space를 기반으로 한 특징을 추출하여 학습된 포즈 모델과 매칭하는 방법과, 차원의 축소를 통해 일련의 포즈들을 학습된 제스처와 매칭하는 방법을 제안한다. 50개의 방송용 테니스 경기 비디오 장면에 대하여 서브 제스처 추출을 수행한 결과, 서브 포즈에 대하여 모델과 매칭이 잘 되고, 매칭이 되지 않는 포즈를 포함하는 시퀀스에 대해서도 강인한

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.4
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• pp.614-623
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• 2011

We propose a real-time tracking algorithm for an augmented reality (AR) system for TV broadcasting. The tracking is initialized by detecting the object with the SURF algorithm. A multi-scale approach is used for the stable real-time camera tracking. Normalized cross correlation (NCC) is used to find the patch correspondences, to cope with the unknown and changing lighting condition. Since a zooming camera is used, the focal length should be estimated online. Experimental results show that the focal length of the camera is properly estimated with the proposed online calibration procedure.

• The Magazine of the IEIE
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• v.8 no.1
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• pp.51-59
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• 1981

• The Magazine of the IEIE
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• v.8 no.3
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• pp.31-38
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• 1981