서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 기존에 제안된 서브시퀀스 매칭 기법인 FRM과 Dual-Match를 대상으로 다양한 실험을 통하여 윈도우 크기 효과를 정량적으로 분석한다. 또한, 이러한 분석 결과를 기반으로 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 개선을 위한 향후의 연구 방향을 제시한다.
파노라마 영상은 $360^{\circ}$ 방향의 모든 경치를 담는 기법을 말한다. 파노라마 영상은 전문적 기술자들이 여러 영상을 정합하여 제작되었지만, 기술이 점차 발전하여 현재는 일반 사용자들도 스마트 폰을 이용하여 손쉽게 파노라마 영상을 제작할 수 있다. 하지만 이는 파노라마 정지영상에 한해있으며 아직까지 파노라마 동영상은 제작에 있어서 기술적 어려움이 있다. 최근 들어서 파노라마 동영상 제작을 위한 여러 동영상 간의 시간축 동기화는 연구되었는데 연속되는 프레임들을 하나의 시퀀스로 묶어 시퀀스 단위로 키포인트 및 디스크립터를 추출 및 비교를 통해 동영상 간의 시간축을 동기화시키는 방향으로 나갔다. 하지만 동영상 시퀀스 간의 간격이 좁아 중복되는 데이터의 양이 많아 디스크립터 비교 연산 시간이 오래 걸리고, 동영상 간의 시퀀스 단위만으로 비교하기 인해 프레임 단위의 정확한 시간축 동기화에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이전 연구의 단점을 개선하여 여러 동영상 간의 시간축을 하나로 동기화시키는 기술을 최적화하는 방법을 제안한다.
비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.
최근 동영상 데이터의 폭발적인 증가와 함께 이의 요약을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 동영상 데이터 수집 과정에서 하나의 카메라가 아닌 멀티 카메라를 활용하는 경우도 늘고 있는데 이들 대부분은 실내에서 넓은 영역을 커버하거나 물체를 추적하기 위한 목적으로 멀티 카메라 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 하나의 이벤트를 여러 방향으로부터 입력하여 하나의 대상에 대한 다양한 시각과 정보에 초점을 맞추며, 이를 바탕으로 수집된 이벤트 시퀀스에 대한 문제를 다룬다. 과정은 여러 개의 카메라 뷰 가운데 최적의 뷰를 선택하는 카메라 뷰 선택과정과, 그렇게 만들어진 하나의 전체 시퀀스를 요약하는 과정으로 나누어진다. 본 논문에서는 사용자 조사 및 분석을 통해 얻은 사용자 선호도 통계 정보로부터 카메라 뷰 선택을 위한 규칙을 획득하였고, 사람의 의사결정과정을 모방하고자 퍼지 규칙기반 시스템을 사용하여 이벤트를 평가한 후 그 점수에 근거한 요약을 수행하였다.
Temporal 웨이브릿 변환은 2차원 이미지 시퀀스 즉, 프레임 사이의 시간적 변화를 포함한다. Temporal 웨이브릿 변환은 우선 2차원 이미지를 프레임 단위로 행방향, 열방향의 순서로 웨이브릿 변환을 수행한 후 원영상의 1/2 해상도의 영상 프레임 시퀀스를 시간축 방향으로 웨이브릿 변환을 수행한다. Temporal Wavelet 변환의 결과로 나온 계수는 각 프레임의 특성과 프레임과 프레임 사이의 특성을 포함한다. 본 논문에서는 이 Temporal 웨리브릿 변환 결과로 나온 계수의 특성을 이용하여 물체의 움직임을 추적하는 Division Rule을 제시하고, 더욱 정확한 결과를 얻기 위해 Division Rule이 적용된 결과에 실험적으로 최적화된 가중치를 결정하여 컨벌루션을 적용한다.
윤곽선 시퀀스는 임의 형상을 간단하면서도 정확하게 표현할 수 있는 좋은 표현법이 될 수 있다. 그러나, 형상을 구성하는 화소로부터 쉽게 구할 수 있는 면적, 무게중심, 오리엔테이션 방향, 투영 히스토그램 등과 같은 형상 특징들을 윤곽선 시퀀스로부터 직접 구하기는 어렵기 때문에, 윤곽선 시퀀스를 임의 형상에 대한 표현법으로 잘 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 형상 내부의 연속된 화소들로 구성된 수직(또는 수평)의 라인 세그먼트를 의미하는 크로스 섹션 개념을 이용하여, 윤곽선 시퀀스로부터 형상 특징들을 쉽게 구할 수 있음을 보인다. 윤곽선 시퀀스를 한번 순차적으로 탐색함으로써 크로스 섹션을 효율적으로 구할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이진 영상으로부터 여러 형상의 윤곽선 시퀀스를 자동으로 추출할 수 있는 효율적인 방법도 함께 제안한다. 제안된 방법들은 형상 내부에 홀(hole)이 있는 경우에도 적용할 수 있다. 결과적으로, 윤곽선 시퀀스가 임의 형상 영역에 대한 매우 효과적인 표현이 될 수 있음을 밝힌다.
동영상에서 객체의 움직임은 동영상의 내용을 분석하는데 중요한 요소로 작용한다. 따라서 움직임 정보를 이용하여 동영상 내용을 분석하고 검색하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 방법들은 객체 자체의 동작 보다는 움직임의 방향이나 경로를 분석하는 쪽으로 치중되었다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 이용하여 객체의 동작을 표현하고 비교하기 위한 모양 시퀀스 기술자(descriptor)를 제안한다. 객체의 움직임 정보는 입력된 이미지 시퀀스에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특징 값으로 변환된다. 순서에 따라 배열된 모양 기술자들을 시간 축으로 주파수 변환한 후 저주파영역의 계수를 취하여 모양 시퀀스 기술자를 얻게 된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 매우 효과적으로 표현 및 비교 가능하여 내용 기반 동영상 검색, 동작 인식 등의 인지적 관점의 움직임 분석 응용에 적용 가능함을 보였다.
컴퓨터의 발달과 함께 영화 오프닝 타이틀 시퀀스도 하루가 다르게 발전하고 있다. 초기에는 타이틀 및 스텝들의 이름을 몇 장의 텍스트로 촬영하여 옵티컬 방식으로 표현하는 방식에서 시작되어 현재는 영화 도입부와 자연스럽게 연결되는 시퀀스부터 영화 중간에 삽입되는 형태, 나아가 2D, 3D 등의 다양한 표현 기법들로 독립적인 형태를 보이고 있다. 이렇게 오프닝타이틀 시퀀스가 하나의 독립적인 예술로 발전되고 있는 것은 짧게는 60초 길게는 10분 남짓의 짧은 영상만으로 영화의 콘셉트를 전달하는 동시에 줄거리의 함축적인 내용을 암시하고 흥미를 유발하는 기능 등 감독의 의지에 따라 다양한 목적으로 영화와의 독립적이면서도, 분리가 아닌 영화와 하나의 유기체 적이며 독창적인 예술의 창조가 가능하기 때문이다. 이 논문에서는 키네틱 타이포그래피의 이론과 분석 방법을 기반으로 2012년도 한국 흥행 영화 10편의 영화 오프닝 타이틀 시퀀스의 제작 방식을 다양한 방법으로 분석하여 앞으로의 나아갈 오프닝 타이틀 시퀀스의 방향을 예측하고 미학적, 기술적인 모델을 제시해 본다.
순차 패턴 마이닝은 대량의 시퀀스 데이터베이스에서 빈발 서브 시퀀스를 찾는 기법이다. 지금까지 많은 순차 패턴 마이닝에 관한 연구들이 순차 패턴을 효율적으로 찾기 위하여 제안되었다. 그러나 제안된 방법들은 응용에 적용할 수 있도록 체계적으로 분류되어 있지 않다. 따라서 이 논문에서는 알고리즘에 대한 연구들을 분류하고 이들 중 대표적인 알고리즘들을 선정하여 각각에 대해 분석하였다. 그리고 각 응용 도메인에 적용한 연구들과 기술적인 문제를 해결하는 연구들에 대해 정리하였다. 마지막으로 성능 향상을 위한 기법이나 자로 구조에 대해 언급하고 향후 순차 패턴 마이닝의 연구 방향을 제시하였다. 이 연구는 실제 응용에 적합한 순차 패턴 마이닝 알고리즘의 선택과 향후 새로운 순차 패턴 알고리즘 연구의 기반을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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