• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1023-1032
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• 2003

MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권4호
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• pp.489-497
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• 2000

주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.207-210
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• 2000

비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.195-198
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• 2001

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면진환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 B(Bidirectional) 프레임의 특성을 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 I(Intra), P(Predictive), B(Bidirectional) 프레임에 제안받지 않고 장면전환을 검출해 내는 방법을 제안한다. 장면전환 검출을 위해 복호화 하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 B 프레임의 특징만을 이용해 검출하므로 빠르면서도 정화한 장면전환을 검출한다. 또한 카메라 움직임이나 빛의 변화 같은 잡음에 강건한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.385-387
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• 2001

비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 1998

효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권5호
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• pp.657-664
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• 1999

비디오가 급격히 대중 매체로 부상함에 따라 비디오 자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 비디오를 색인하고 구조화하기 위해 샷이나 에피소드 등 여러 단위로 비디오를 분할하기 위한 기법들이 소개되었다. 각 기법은 나름대로의 장점이 있으나 대부분의 경우 비디오 전체를 조사하기 때문에 시간이 무척 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 분할과정에서 프레임들간의 특징 차이를 계승하여 비디오의 주요프레임들은 짧은 시간안에 검출할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 비디오의 에피소드들을 대표하는 프레임들뿐만 아니라 에피소드가 포함하는 샷들을 대표하는 프레임들도 동시에 추출해준다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존의 기법보다 정확성과 신속성 모든 면에서 우수함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.40-50
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• 2007

본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.