• 제목/요약/키워드: 영상 초록

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디지털 영상 초록의 설계와 평가에 관한 연구 (Designing and Evaluating Digital Video Storyboard Surrogates)

  • 김현희;김용호;고수현
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.463-480
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    • 2007
  • 본 연구에서는 먼저 영상 초록의 배열 모형을 영상물의 소통 구조 이론, FRBR 모형 및 용어간의 구문적 및 어의적 관계를 고려하는 PRECIS 색인 이론 등을 이용하여 설계하고 이 모형에 따라서 영상 초록을 구성한 후 순차적 영상 초록과 요약문과 색인어 추출의 정확도 측면에서 어떤 차이를 보이는지 6개의 표본 비디오와 26명의 피조사자를 이용하여 실험을 통해서 조사해 보았다. 조사 결과, 배열 모형 기반 영상 초록이 순차적 영상 보다 더 정확한 요약문을 추출하는 것으로 나타났고 색인어 추출의 정확도는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 영상 초록의 반복 보기의 효과를 측정한 결과 순차적 영상 초록을 먼저 보고 배열 모형 영상초록을 반복해서 본 경우에 요약문의 정확도가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 기초하여 디지털 비디오 도서관 환경에서 영상 초록의 두 가지 활용 방안 즉, OPAC 환경에서 영상 초록의 초기값으로 순차적 영상 초록을 제시하고 선택을 통해서 배열 모형 기반 영상 초록이 함께 출력되는 비디오 브라우징 인터페이스를 구성하는 것과 제안된 배열 모형 기반 영상 초록을 영상 질의의 구조화된 매칭 자료로 활용하는 것에 대해서 제안하였다.

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비디오자료의 의미추출을 위한 영상초록의 효용성에 관한 실험적 연구 (An Experimental Study on the Effectiveness of Storyboard Surrogates in the Meanings Extraction of Digital Videos)

  • 김현희
    • 정보관리학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.53-72
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    • 2007
  • 본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다더 높게 나타나 영상초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.

영상 초록 구현을 위한 키프레임 추출 알고리즘의 설계와 성능 평가 (Design and Evaluation of the Key-Frame Extraction Algorithm for Constructing the Virtual Storyboard Surrogates)

  • 김현희
    • 정보관리학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.131-148
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    • 2008
  • 본 연구에서는 비디오의 의미를 잘 표현하고 있는 키프레임들을 추출하는 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 구체적으로 영상 초록의 키프레임 선정을 위한 이론 체계를 수립하기 위해서 선행 연구와 이용자들의 키프레임 인식 패턴을 조사하여 분석해 보았다. 그런 다음 이러한 이론 체계를 기초로 하여 하이브리드 방식으로 비디오에서 키프레임을 추출하는 알고리즘을 설계한 후 실험을 통해서 그 효율성을 평가해 보았다. 끝으로 이러한 실험 결과를 디지털 도서관과 인터넷 환경의 비디오 검색과 브라우징에 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.

자율주행 장난감자동차의 차선 및 신호등 인식 (Lane Detection and Traffic Sign Recognition for a Autonomous RC Toy Car)

  • 박재현;이창우
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.417-418
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    • 2016
  • 본 논문에서 장난감 자동차를 이용한 차선의 검출과 신호등을 인식하는 자율주행 자동차 시스템에 관한 연구이다. 제안된 시스템에서는 장난감 자동차를 분해하여 라즈베리파이보드와 아두이노보드을 설치하고, 임의로 설치된 차선과 신호등을 인식하여 주행하도록 구현한다. 차선의 검출은 자동차의 상단에 설치된 파이카메라로부터 입력영상을 획득하고, 획득된 영상의 하단부분에서 차선검출을 통하여 자동차의 방향을 제어한다. 또한 트랙의 상단에 설치된 신호등의 초록과 빨강 신호를 검출하고 인식하도록 구현하였다.

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의료영상 분석에서 인공지능 이용 동향 (Trends in the Use of Artificial Intelligence in Medical Image Analysis)

  • 이길재;이태수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.453-462
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    • 2022
  • 본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.

영상콘텐츠분야 정권별 빅데이터 분석 - 상위 중심성 값의 변화를 중심으로 (Analysis of Big Data by Regimes of Image Contents Field)

  • 황고은;문신정
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.911-921
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    • 2017
  • 이 연구는 영상콘텐츠 분야가 정권별로 어떤 의미 구조를 형성하고 있는지 분석하기 위해 의미연결망 분석 기법을 적용했다. 연구대상은 영상콘텐츠 석박사학위논문의 초록을 대상으로, 시기는 문화산업 도입기인 1993년부터 2016년까지이다. 분석대상 단어는 정권별 최상위 출현단어인 영상, 미디어, 교육, 콘텐츠 등 4개 언어의 의미연결망을 분석하였다. 분석방법에는 빅데이터 분석기법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 활용했고, 분석프로그램으로는 R을 사용했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '교육'에 대한 영향력 감소이다. 초기 영상콘텐츠 분야는 영상과 관련한 '교육', 어떻게 '표현'할 것인지에 대한 연구들이 많이 실시되었으나 점차 감소 추세를 보였다. 둘째, '미디어'의 역할 변화이다. 중기의 영상콘텐츠 분야는 영상을 전달하는 수단인 '미디어'에 대한 연구들이 주로 실시되었으며, 더불어 '디지털' 기술에 대한 연구들이 강세를 보였다. 마지막으로 '콘텐츠' 위상의 변화이다. 노무현 정부를 시작으로 내용물의 질에 관련한 '콘텐츠'에 대한 관심이 증대하였으며, <박근혜정부>에는 '영상'과 '콘텐츠'의 위상이 거의 동등해져 연구들이 실시되었다.

영상 처리 기법을 이용한 콘크리트 표면 균열의 폭 및 길이 추출 (A Length and Width Extraction of Concrete Surface Cracks using Image Processing Technique)

  • 허주용;김경란;임은경;안상호;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.346-351
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    • 2006
  • 본 논문은 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징을 추출하기 위해, 영상 처리 기법을 적용하여 균열의 특징(길이, 폭, 방향)을 자동으로 추출 및 처리 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 적용된 영상 처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위하여 모폴로지 기법인 채움(Closing)기법을 적용한다. 균열의 경계를 명확히 추출하기 위하여 고주파 강화 필터링을 적용한 후, 8가지 색상(검정, 빨강, 파랑, 초록, 노랑, 자주, 주황, 하늘)으로 명암 값을 분류하고 그 중 빈도수가 가장 높은 색상을 가진 명암 값을 제거한 후에 추출한 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 콘크리트 표면 균열의 실거리 측정을 위한 임의의 선을 제거하기 위하여 위치 히스토그램을 적용하여 임의의 선을 제거한다. 임의의 선이 제거된 균열 영상에서 $5\times5$ 마스크를 적용하여 균열을 확대시키고, 3차례에 걸쳐 잡음 제거연산을 수행하여 균열의 후보 영역을 선택한 후, 후보 영역으로부터 특정 균열들을 추출한다. 추출된 특정 균열을 모폴로지 기법인 제거(Opening) 연산을 수행하여 균열의 특징이 일정하게 유지되게 하고 미세하게 끊어진 부분을 보정하여 균열의 특징(길이, 방향, 폭)을 측정한다. 실제 콘크리트 표면 균열영상을 대상으로 실험한 결과, 특정 균열이 효율적으로 추출되었고, 특정 균열의 길이, 방향, 폭의 등이 정확히 추출 및 계산되었다.

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Sentinel-1 위성영상을 활용한 소규모 저수지 저수량 추정 (Estimation of Small Reservoir Storage Using Sentinel-1 Image)

  • 장문엽;송주일;장초록;김한태
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.79-86
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    • 2020
  • 연구목적: 본 연구에서는 Sentinel-1 위성이 촬영한 영상을 활용하여 천안지역 저수지의 저수량을 추정하는 모형을 개발하였다. 연구방법: 총 3개의 저수지를 대상으로 연구를 진행하였으며, 3개 저수지 모두 수위가 계측되고 있는 소규모 저수지이다. Sentinel-1 영상의 전 처리는 유럽항공우주국(ESA, European Space Agency)에서 배포한 SNAP을 활용하였으며, 임계치 분류 방식에 의해 수체를 구분하여 저수면적을 추정하였다. 추정한 저수면적에 대해서는 인공위성이 촬영한 날짜와 동일한 날짜에 드론으로 촬영하여 저수면적을 비교하였다. 저수지 저수면적을 추정한 것과 관측유량 자료와의 관계식을 도출하여 저수량 추정모형을 구축하였다. 연구 결과 및 결론: 위성영상분석을 통해 추정한 저수량 값은 실제 계측자료와 유사한 값을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 여름철 저수지의 녹조, 부착돌말류 등으로 인해 저수면적의 과소 추정과 위성영상 해상도로 인한 저수면적이 10,000㎡ 이하인 저수지는 위성영상으로는 탐지가 어려운 문제점이 존재하는 것을 확인하였다.

ML분류를 사용한 유방암 항체 조직 영상분할 (Segmentation of Immunohistochemical Breast Carcinoma Images Using ML Classification)

  • 최흥국
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.108-115
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    • 2001
  • 본 연구에서는 RGB칼라영상에서 세 칼라 객체의 색상에 따라 정량적으로 분류하기 위하여 ML(Maximum Likelihood) 분류법 을 개선 시도하여 보았다. RGB 칼라 영상이라 하면 빨강, 초록, 파랑의 세 밴드로 이루어진다. 스펙트룸과 공간상의 요소를 고려한다면 3차원적인 구조를 갖게 된다. 이러한 3차원 구조의 voxel를 RGB cube에 투사하여 이로부터 ML분류법의 개선 방법론을 적용하여 보았다. 전례적으로 쉽게 사용되어지는 Box 분류법과 비교 검토하여 보았으며 Bayesian decision 이론을 기반으로한 통계학적인 ML 분류법을 사용하였다. 유방암 항체조직영상에 이 방법론을 응용하며 양성 세포핵 음성 세포핵 그리고 배경을 분류하는데 좋은 결과를 얻어 임상에서 유방암 환자의 예후 및 진단에 사용할 수 있도록 연구하였다.

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영상콘텐츠분야의 정권별 의미연결망 연구 (A Study on the Semantic Network Structure of the Regime in the Image Contents)

  • 황고은;문신정
    • 한국비블리아학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.217-240
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    • 2017
  • 이 연구는 영상콘텐츠분야 연구의 의제설정 경향을 분석하여, 정권별 정책과 연결되는 의미화 과정을 제시했다. 이를 위해 문화산업의 도입시점인 <문민정부(1993년)>부터 <박근혜정부(2016년)>까지의 영상콘텐츠 석박사학위논문 총 2,624편의 초록에서 43,991개의 단어를 추출하고 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석방법은 R프로그램의 다양한 패키지를 활용하였으며, 이를 통해, 텍스트 분석과 시각화를 도출하였다. 연구 결과는, 첫째, 영상콘텐츠분야 연구는 출현빈도별, 정권순서별로 '영상', '미디어', '콘텐츠'의 순위와 순서로 진화되었다. 둘째, 정권별로는 3단계 연구흐름을 볼 수 있다. <문민정부>는 '교육'과 '표현', <국민의정부>와 <참여정부>에서는 '미디어', <이명박정부>와 <박근혜정부>에서는 '콘텐츠'관련 연구들이 중심이 되었다. 셋째, 연구대상 기간 또는 정권별 기간 내내 지속적으로 꾸준하게 진행되는 연구주제는 '방송', '디지털', '기술', '제작' 등이며, 향후에도 계속 진행될 것으로 보인다. 마지막으로 각 정권마다 새롭게 등장한 연구대상이 있었다. <문민정부>는 '콤팩트디스크기억장치(CD-ROM)', <국민의정부>는 '워터마크', '고화질', '3D', '가상현실', <참여정부>는 '플랫폼', <이명박정부>는 '모바일', '애플리케이션', <박근혜정부>는 '스마트'이며, '콤팩트디스크기억장치'와 '워터마크' 등은 단기에 소멸되었다. 연구의 의제설정과 산업화 과정에서 트렌드와 미래예측이 필요하다고 보여 진다.