• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.161-166
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• 2000

본 논문에서는 영상 데이터의 저작권 보호를 위한 다중 워터마킹 기법을 제안한다. 다중 워터마킹은 하나의 컨텐츠에 복수개의 서로 다른 워터마크를 삽입하는 기법으로 각 워터마크들은 유일한 키로 정확한 추출이 가능해야 한다. 대역확산기법(spread spectrum)을 이용한 다중 워터마킹은 워터마크 삽입시 사용되는 키들간의 직교성(orthogonality)이 보장되어야 추출시 삽입된 워터마크들의 정확한 추출이 가능하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 랜덤계열들을 Gram-schmidt 직교화 과정을 수행하여 직교화된 랜덤계열로 워터마크를 삽입하고 추출이 가능한 방법을 제안한다. 또한, 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 가우시안 노이즈와 감마변환에 대하여 강인함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.139-142
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• 1998

장면 전환 검출(scene change detection)을 영상 정보의 인덱싱 및 검색을 위한 전처리로서, 전체 검색 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 기술로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG 표준으로 압축된 동영상으로부터 얻은 DC 이미지를 이용한 장면 전환 검출 및 대표 프레임 검출에 대한 방법을 제안하고 이를 위한 시뮬레이터의 개발과 그에 대한 성능을 평가한다.

• Digital Contents
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• 8호통권147호
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• pp.88-90
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• 2005

한국소프트웨어진흥원은 6월23일부터 25일까지 헝가리 부다페스트에서 개최된 동유럽 전문방송프로그램 전시회인‘DISCOP 2005’에 한국관을 열어 한국의 디지털콘텐츠 홍보와 수출상담을 진행했다. DISCOP 2005는 중부유럽을 포함한 동유럽 지역의 방송 프로그램 · 필름·애니메이션 · 모바일 콘텐츠 및 포맷을 거래하는 유일한 국제 영상 콘텐츠 전시회로 평가된다. 올해 공식 참가자는 989명으로 전년대비 27% 상승했고, 배급사는 238개로 전년대비 42% 증가했다. 참가 바이어의 수도 전년대비 34% 상승한 534명으로 DISCOP가 세계적인 국제 전시회로 정착돼 가고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.140-141
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• 2016

기존의 사람 계수 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 객체가 들어가거나 나가는 정보는 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 계수 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric을 통한 histogram similarity을 계산하여 객체 추적 및 분류를 통해 사람 계수 측정을 한다. 제안된 시스템은 C/C++을 기반으로 구현하여, 사람 계수 측정 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.13-16
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• 2019

영상이 포함하고 있는 풍부한 정보를 검출하고 이해하기 위해서는, 영상속의 일관된 상호관계를 갖는 영상 객체 그룹을 이해하고 표현하는 영상 구문 검출 기술(Visual Phrase Detecting Technology)이 필수적이다. 영상 구문 검출 기술은, 영상이 포함하고 있는 다양하고 풍부한 정보를 추출하고 활용하기 위한 핵심 기술로 이를 이용한 자동차 주행중 전방 감시, 영상의 자동 주석 달기, 동영상의 검색, 쇼핑 공간에서의 부정행위 검출(fraud detection) 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.255-256
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• 2019

본 논문에서는 초고해상도 기술의 복잡도를 줄이기 위하여 픽셀단위 생략 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 픽셀 단위로 수평, 수직 방향의 밝기에 대한 2 차 미분치에 기반하여 생략을 결정한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 가장 간단한 초고해상도 알고리즘인 SRCNN 과 제안하는 방법의 PSNR 비교한다. 그 결과 제안하는 방법이 평균적으로 약 47%의 픽셀이 생략이 되면서 SRCNN 대비 0.2dB PSNR 감소를 보인다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• 제27권2호
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• pp.10-18
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• 2022

본 고에서는 준지도 학습의 개념과 목표 그리고 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 알아본다. 구체적으로, 영상 분류를 위한 준지도 학습 기법을 크게 label propagation 기반 기법과 representation learning 기반 기법으로 나누고, 이 두 가지 기법들의 특성을 분석하고, 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 설명한다. 또한, 영상 분류 문제에서 위 두 가지 접근법들의 대표 기법들의 성능을 평가한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• 제27권2호
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• pp.43-50
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• 2022

한 장의 이미지로부터 장면의 깊이 정보를 추정하는 기술은 자율 주행, 실내외 로봇 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에서 널리 적용되고 있다. 심층 학습을 이용한 알고리즘이 활발히 연구되면서 이러한 단안 깊이 추정 기술의 산업 분야 적용 범위는 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 깊이 경계 정보를 정밀하게 예측하는데 여전히 많은 어려움이 있으며, 다양한 실제 환경에서 획득한 3차원 깊이 정보 구축 또한 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 단안 깊이 추정 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 지도 학습 기반 방법부터 최근 활발히 연구되고 있는 비지도 학습 방법까지 상세히 살펴본다. 이와 더불어 대표 방법에 대한 성능 평가 결과도 간략히 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.229-231
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• 2021

본 논문은 스테레오 카메라 영상으로부터 물체의 절대 위치를 측정하는 영상 기반 거리 측정 기술의 최적화를 목표로 한다. 기존의 openCV 라이브러리를 이용한 거리 측정 방식은 전체 영상에 대해 깊이를 계산하는 방식이다. 이에 본 논문은 YOLOv4 모델을 적용하여 검출된 특정 물체에 대해서 거리를 추출하여 속도를 향상시키는 방식을 제안하고 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.364-367
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• 2020

오디오 캡셔닝(Audio Captioning)은 시스템이 입력으로 오디오 신호를 받아들이고 해당 신호의 텍스트 설명을 출력하는 중간 번역 작업이다. 이 논문에서는 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN), 트랜스포머의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 주변 환경 소리에 대한 오디오 캡셔닝을 자동으로 수행하고 한글화된 출력 결과를 제공하는 모델을 제시한다. 본 연구 결과, 모델의 성능 평가 척도인 SPIDEr 점수는 0.1977이 나왔다.