Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.101-104
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2022
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.189-192
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2021
three degree of freedom (3DoF), three degree of freedom plus (3DoF+), six degree of freedom(6DoF) 등 몰입형 비디오의 높은 몰입감을 제공하기 위해 다중 비디오 영상을 효율적으로 처리하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 이를 위해 원본의 몰입형 비디오가 입력되면 기본 시점 영상과 추가 시점 영상에서의 중복을 제거하고 기본 시점(basic view)에서는 보이지 않지만 추가 시점(additional view)에서는 보이는 영역을 추출하는 프루닝 과정이 이뤄지는 부호기에서의 부호화 모드 결정은 매우 중요하다. 본 논문은 test model for immersive video (TMIV)의 모드 중 하나인 MPEG immersive video (MIV) view mode 를 통해 만들어진 프루닝 (pruning) 그래프에서 선택된 시점들을 활용하여 뷰 간 중복성을 제거할 수 있는 효율적인 부호화 구조로 클러스터를 기반으로 병렬적으로 부호화하는 클러스터 기반 정렬 기법을 제안한다. 선택된 시점들을 인덱스 순서에 따라 부호화하는 기존 방법에 비해 제안하는 방법은 peak signal-to-noise ratio (Y-PSNR)에서 평균 3.9%의 BD-rate 절감을 보여주었다. 본 연구는 또한 더 객관적인 품질 측정을 위해 immersive video peak signal-to-noise ratio (IV-PSNR)에 의한 비교 결과도 함께 제공하며, 참조 순서에 맞게 정렬한 프루닝 기반 정렬 기법과의 비교도 함께 제공한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.1-5
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2020
최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.
Many people have already mentioned the works of the Video Art. This is the age, video image is not a particular thing. We should not follow easily those things having been studied by a lot of people again. However, nowadays after he passed away, they voice their opinions that we should reanalyze his works properly. Therefore, it may be not new to make video image a subject of discussion. However, this study intends to look into the works of Paik Nam June once again from a new aspect that no preceding researchers did not pay much attention. It will be the main theme of this study to try to discover the expansion of nature and educational effects through technology by analyzing his works from another aspect as one person who lives in the age that video image is no more special.
본 논문에서는 유아의 환경 교육을 위한 비디오 검색을 위해 의미 가중치와 의존 가중치를 이용하여 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 의미기반 멀티미디어 데이터베이스 시스템을 제안한다. 환경 교육에 대한 멀티미디어 데이터를 사용자가 키워드 입력을 통해 검색을 하면 제안 시스템의 모바일 에이전트에 의해 의미 가중치를 계산하고 그 정보를 키 프레임의 주석정보로 이용하여 더욱 정확한 데이터가 검색되게 한다. 제안하는 시스템의 프로토타입을 구현하여 테스트 한 결과 약 96.5%의 높은 정확도(precision)를 얻었다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2003.05a
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pp.260-263
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2003
가상현실(VR; Virtual Reality)시스템은 매우 다양한 분야에 응용되고 있다. 이미 건축, 오락, 교육훈련 등의 분야에 많은 응용사례를 가지고 있다. 산업안전 분야에서도 가상현실을 이용한 안전교육에 대한 가능성이 제기된 바 있다(박재희와 양동주, 2000) 이러한 가상현실 시스템은 기존의 교육 매체인 도해, 모형, 비디오 등에 비해 현실감(presence)이 높고 상호작용성(interactivity)으로 인해 교육효과를 높을 수 있다.(중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.385-386
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2017
무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소 학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.
This study focused on the practical research needed to improve elementary school science lesson plans. Specifically, a video clip-based pedagogical reasoning activity that included elementary student misconceptions was presented and the influences of this activity on preservice teachers' science lesson planning were assessed. First, the eight preservice teacher participants were asked to write a lesson plan for a dissolution and solution unit, after which a first semi-structured interview was conducted. Then, the participants participated in a video clip-based pedagogical reasoning activity. Based on the activity results, the participants revised their previously planned lessons, and second semi-structured interviews were conducted. The data from the preservice teachers' lesson plans and interview transcripts were analyzed using a constant comparative method to investigate the lesson plan changes. It was found that after the video clip-based pedagogical reasoning activity, the preservice teacher tightened the activity or changed the material to understand the students' thinking processes. In addition, they supplemented their goals and assessment criteria to accommodate the diverse students' thinking. Some also specified motivational strategies that considered student interests, motivation, and possible misconceptions. However, some preservice teachers still set goals that did not sufficiently account for student misconceptions and some planned the student assessments based only on the learning goals rather than the students' thinking. The few preservice teachers were able to develop motivational strategies that considered interest, motivation, and misconceptions. The preservice teachers claimed that they had difficulty predicting the misconceptions and connecting these to the lesson content. Discussions were then held to assist the preservice teachers to consider possible student misconceptions when planning their lessons.
In this paper we propose an effective method to represent, store, and retrieve video streams efficiently from a video database. We extract features from each video frame, normalize the feature values, and represent them as values in the range [0,1]. In this way a video frame with f features can be represented by a point in the f-dimensional space $[0,1]^f$, and thus the video stream is represented by a trail of points in the multidimensional space. The video stream is partitioned into video segments based on camera shots, each of which is represented by a trend vector which encapsulates the moving trend of points in a segment. The video stream query is processed depending on the comparison of those trend vectors. We examine our method using a collection of video streams that are composed of sports, news, documentary, and educational videos. Experimental results show that our trend vector representation reduces a reconstruction error remarkably (average 37%) and the retrieval using a trend vector achieves the high precision (average 2.1 times) while maintaining the similar response time and recall rate as existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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