본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.
본 논문은 얼굴 검출을 이용한 숏의 유형을 판단하는 방법론을 제시한다. 클로즈 업 숏이나 미디엄 숏, 롱 숏과 같은 숏의 유형은 영화의 서사 구조를 파악하는 주요한 단서이다. 클로즈 업을 통해 감독은 등장인물의 감정 상태를 묘사하고 롱 숏을 통해 인물이 처한 상황이나 배경을 묘사하게 된다. 인물의 심리나 감정의 변화, 인물이 처한 상황을 묘사하는 숏의 여러 유형은 인물과 카메라의 거리에 의해 결정된다. 따라서 화면에 등장하는 인물의 얼굴 크기를 알아내어 숏의 유형을 판단할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴 검출을 통해 숏의 유형을 감지하는 방법론을 제시하고 시스템으로 구현하여 성능을 평가한다. 평가실험에서 클로즈 업 숏과 미디엄 숏의 감지 성능은 95%와 90%로 비교적 높게 나타났지만 얼굴의 윤곽이 불분명한 롱 숏의 경우 53.3%로 측정되었다.
클로즈 업 숏은 영화의 서사구조와 밀접한 관련이 있다. 등장인물의 얼굴을 확대하여 보여줌으로써 표정의 변화를 섬세하게 표현할 수 있다. 이를 통해 관객에게 등장인물의 감정이나 심리상태를 세밀하게 묘사해 줄 수 있다. 따라서 영화에서 클로즈 업 숏을 검출하고 분포도를 파악하는 것은 영화의 서사구조를 분석하는데 있어 중요한 데이터로 활용될 수 있다. 또한 영화의 정보 검색에 활용될 수도 있다. 본 논문에서는 얼굴 검출 기술을 활용하여 클로즈 업 숏을 자동으로 검출하여 영화의 클로즈 업숏 분포도를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 시스템으로 개발하여 서사구조와 클로즈업 숏 간의 관계를 분석한다. 10개의 영화에 대한 실험을 통해 클로즈 업 숏이 영화의 전반부보다 후반부로 갈수록 많이 사용되는 것을 확인하였다.
Convolutional neural networks (CNNs) show high performance in computer vision tasks including object detection, but a lot of weight storage and computation is required. In this paper, a pruning scheme is applied to CNNs for object detection, which can remove much amount of weights with a negligible performance degradation. Contrary to the previous ones, the pruning scheme applied in this paper considers the base accelerator architecture. With the consideration, the pruned CNNs can be efficiently performed on an ASIC or FPGA accelerator. Even with the constrained pruning, the resulting CNN shows a negligible degradation of detection performance, less-than-1% point degradation of mAP on VOD0712 test set. With the proposed scheme, CNNs can be applied to objection dtection efficiently.
본 논문은 멀티레이트 양자 터보 숏-블럭 코드의 양자정보처리 파트만을 이용해 고전정보처리 파트의 외부 도움 없이 양자 채널에서 발생한 파울리 X,Y,Z 오류의 유형과 위치 정보를 알아내는 방법을 제안한다. 파울리 X,Y 오류의 위치 정보를 얻기 위해 C[n,k,2] QSBC-QURC 인코더에 각각 n개의 보조 큐빗과 CNOT 게이트를 삽입했는데 그 결과 최대 코딩률이 약 1/2로 제한되는 절충 특성을 갖게 되었다. C[n,k,2] QSBC-QURC에 대한 파울리 Z 오류의 위치 정보는 클리포드 기반 스태빌라이저 측정으로 구했다. 제안한 방법은 코딩률 외의 C[n,k,2] QSBC-QURC가 가진 나머지 모든 특성을 상속한다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.
고양이 헤르페스 바이러스-1 감염과 관련된 고양이의 괴사성 안면 피부염의 증례를 보고하고자 한다. 3살된, 미거세 수컷 도메스틱 숏헤어 고양이가 2년간 지속된 소양성 피부염을 주증으로 내원하였다. 환자는 생후 약 2개월령부터 지속적인 눈꼽과 결막염을 가지고 있었으며, 눈 주위부터 안면 전체로 확대된 피부염의 병력을 가지고 있었다. 내원 당시에는 가피로 덮여있는 미란과 궤양성의 피부병변이 안면과 회음부에서 주로 관찰되었다. 피부 병변부위의 조직학적 검사 결과, 경계면 피부염을 동반한 기저층의 수포변성과 각질세포의 단세포 괴사 소견이 관찰되었으며, 호산구 침윤을 동반한 표피와 진피의 괴사와 각질세포의 핵내 봉입체도 관찰되었다. 이에 가피 부위의 가검물을 이용하여 PCR검사를 수행하였고, 그 결과 고양이 헤르페스 바이러스-1의 유전자가 검출되었다. 위의 소견으로부터, 본 증례는 고양이 헤르페스 바이러스-1 감염과 관련된 궤양성 피부염으로 진단되었고, 아시클로버의 경구투여와 고양이 인터페론 오메가의 국소투여로 피부 및 점막 병변의 뚜렷한 개선을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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