Recently personal media were produced in a variety of ways as a lot of smart devices have been spread and services using these data have been desired. Therefore, research has been actively conducted for the media analysis and recognition technology and we can recognize the meaningful object from the media. The system using the media ontology has the disadvantage that can't classify the media appearing in the video because of the use of a video title, tags, and script information. In this paper, we propose a system to automatically classify video using the objects shown in the media data. To do this, we use a description logic-based reasoning and a rule-based inference for event processing which may vary in order. Description logic-based reasoning system proposed in this paper represents the relation of the objects in the media as activity ontology. We describe how to another rule-based reasoning system defines an event according to the order of the inference activity and order based reasoning system automatically classify the appropriate event to the category. To evaluate the efficiency of the proposed approach, we conducted an experiment using the media data classified as a valid category by the analysis of the Youtube video.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.215-218
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2017
본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.155-158
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2019
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.6
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pp.43-52
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2022
We can sense somebody's feeling fatigue, which means that fatigue can be detected through sensing human biometric signals. Numerous researches for assessing fatigue are mostly focused on diagnosing the edge of disease-level fatigue. In this study, we adapt quantitative analysis approaches for estimating qualitative data, and propose video analysis models for measuring fatigue state. Proposed three deep-learning based classification models selectively include stages of video analysis: object detection, feature extraction and time-series frame analysis algorithms to evaluate each stage's effect toward dividing the state of fatigue. Using frontal face videos collected from various fatigue situations, our CNN model shows 0.67 accuracy, which means that we empirically show the video analysis models can meaningfully detect fatigue state. Also we suggest the way of model adaptation when training and validating video data for classifying fatigue.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.283-284
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2010
디지털 홀로그래피(holography) 기술은 3차원 물체의 정보를 디지털 영상으로 기록하고 복원하는 기술이다. PSI(Phase-shifting interferometry) 디지털 홀로그래피는 여러 장의 간섭 패턴 영상으로부터 홀로그램(hologram)을 합성하고, 이로부터 3차원 영상을 복원하는 대표적인 기법이다. 본 논문에서는 PSI 디지털 홀로그램 생성에 사용되는 여러 장의 간섭 패턴 영상의 효율적인 압축 기법을 제안한다. 먼저 네 개의 간섭패턴 영상에서 JPEG2000 기반의 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 분석한다. 이에 기반하여 주어진 비트량을 일정 크기 단위로 사용할 때, 복원 영상의 왜곡을 가장 효과적으로 줄일 수 있는 간섭 패턴 영상에 우선적으로 비트량을 할당한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬은 네 개의 간섭패턴 영상마다 동일한 비트량을 할당하여 압축하는 기존의 방법에 비해 비트율-왜곡 측면에서 복원 영상의 왜곡을 더 효과적으로 줄일 수 있음을 확인한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.337-338
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2011
본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰에서 Camera Preview를 이용하여 실시간으로 3D 입체영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3D 입체영상은 2D 영상에 깊이감을 부여하여 시청시에 입체감을 느낄 수 있도록 변환한 영상이다. 그러나 모바일 단말기에서는 이러한 3D 입체영상을 생성하더라도 하드웨어의 제약으로 인해 사용자가 만족할만한 성능을 구현하는데 어려움이 있다. 먼저 안드로이드 운영체제에서 카메라를 사용하기 위한 구성 및 방법에 대해서 설명하고, 그에 따른 3D 입체변환 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 단말기의 성능에 맞는 우수한 결과를 생성하기 위한 에지 추출, 깊이맵 생성 방법을 분석하고, 획득한 깊이맵을 기반으로 하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 최종적으로 획득한 두 영상을 병합하여 화면에 Display한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.579-584
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2002
본 논문에서는 입체 영상 재현을 위해 입력되는 한 쌍의 비디오 스트림을 MPEG-4 코덱을 기반으로, 효율적으로 인코딩 하는 방식을 제안하고, 이에 대한 인코더와 플레이어를 AVI 플랫폼을 기반으로 분석, 설계하였다. 최근 하이비전 보다 영상 정보의 현실감 부여와 정보 전달의 리얼리티에 관한 많은 정보를 요구하고 있다. 그러한 영상 시스템으로서 3차원 입체 영상에 대한 기대가 고조되고 있다. 기존 입체 영상 인코딩 방식은 각각의 입체 영상을 독립적으로 인코딩하기 때문에 상관 관계가(Correlation) 높은 입체 영상 이미지의 특징을 압축에 활용할 수 없다. 본 논문에서는 한 인코더에서 동시에 MPEG-4로 인코딩하고 인코딩 된 AVI 스트림을 재생해 주는 방식을 제안함으로써 기존의 문제점들을 극복했으며, 제안된 방식은 저장 공간과 이미지 스트림 전송에 효율적일 것이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 MPEG-4를 이용한 입체 영상 관련 응용에 효율적으로 적용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.257-260
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2001
내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.63-65
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2012
최근 치안 관련 강력 범죄 발생이 사회 이슈화가 많이 된다. 이에 대한 해결책으로 CCTV가 기하급수적으로 보급, 설치되고 있다. 하지만 현재의 CCTV 기술은 단순 녹화의 수준에서 머물고 있기에 범죄 발생 사후에나 사용되고 있는 실정이다. 영상보안 분야에서 현재 진행되고 있는 지능형 영상 분석 기술은 영상 감시, 분석을 인력으로 사용하는 방식에서 벗어서 실시간으로 시스템에서 상황판단을 하여 경보하여 줌으로써 범죄의 예방 및 조속한 해결을 가능하도록 발전하고 있다. 본 논문은 지능형 영상 분석 시스템을 구성하는데 있어서 영상 분석 기술의 인터페이스를 공통화를 적용, 모듈화 함으로써 각각의 감시사이트에 적용 가능한 최적의 비전 기술 모듈만을 시스템 관리자에 선택에 따라 해당 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 각 비전 모듈을 개별 프로세스로 동작하게 하고 모듈간의 통신을 네트워크화 함으로써 분산 환경으로 동작할 수 있도록 개발하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.242-245
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2003
현미경을 통해 획득한 세포영상이나 조직영상은 질병의 유무나 암의 진행 정도를 파악하여 환자를 치료하기 위한 매우 중요한 요소이다. 하지만 현재 세포나 조직영상에 대한 분석은 광학현미경을 통해 얻어진 2차원 영상분석방법을 주로 이용하고 있으므로 잘린 단면의 각도나 두께에 따라 서로 다른 분석결과를 나타내는 문제점을 가지고 있다 따라서 본 연구에서는 콘포컬 현미경을 사용하여 50nm 두께의 연속적 섹션 영상을 획득한 후, 이를 바탕으로 자궁경부암세포를 3차원으로 재구성 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 2차원 정량분석에 대한 한계를 극복하고 정확한 진단과 예후 추정으로 환자에게 최적의 임상적 치료를 제공할 수 있는 기반을 마련하는데 활용하고자 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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