• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.102-111
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• 2009

본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.16-22
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• 2007

H.264에서 움직임 예측은 전체 부호화 시간의 큰 비중을 차지함으로써 실시간 적용을 위해서 반드시 개선되어야할 부분이다. 이런 문제점 개선을 위해 제안된 알고리즘들의 대부분은 부호화에서 실시간 적용에 문제되는 시간을 줄이고자 전체 검색의 화질을 목표로 빠른 검색 알고리즘을 제안해 왔으며 부 화소관련 알고리즘도 이와 같다. 본 논문은 이런 알고리즘들의 접근과는 다르게 움직임 영상별 부호화된 움직임 예측을 분석하여 이를 바탕으로 현재 매크로 블록의 정수 화소 움직임 벡터와 이미 부호화된 주변 3개 움직임 벡터를 이용하여 부 화소 탐색 진행 여부를 결정하는 것을 제안한다. 또한 분석된 움직임 벡터의 수평/수직 방향성을 이용, 부 화소에서의 수평/수직 방향만의 탐색을 제안하고 위의 두 제안 사항에 대한 적용 결과를 보여 준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.839-841
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• 2000

텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.87-90
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• 1998

움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.157-160
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• 2011

본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 녹화 도중에 검출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차 영상을 이용하였고, MPEG-4 동영상 녹화 시 EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)에서 검출되는 움직임 벡터의 값을 이용하였다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 세 가지의 {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running} 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 각 단계에서는 단계별 임계값을 이용하여 구분하였다. 실험을 위해서 약 150개의 상황을 연출하였으며, 실험 영상에서 각 단계를 구분하는데 약 86% ~ 98% 까지의 높은 인식률을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.685-688
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• 2001

본 논문은 MPEG 비디오에서 나타나는 여러 예측 형태의 움직임 벡터를 프레임 타입에 관계없이 단일 예측방향만을 갖도록 새롭게 추정하여 비디오 영상물의 분석에 직접적으로 활용하는 방안에 대해 제시하고 있다. 또한 재 추정된 각 프레임에서의 움직임 벡터를 이용한 비디오 시퀀스 내에서의 객체 추출 및 추적 기법 등에 대해서도 함께 제안하였다. 제안된 알고리즘은 영상에 대한 복원과정을 거치지 않고, 압축 비디오 영역으로부터 쉽게 추출될 수 있는 매크로 블록 영역 상에서 수행되었으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.348-350
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• 2013

본 논문에서는 깊이영상의 특징을 이용하여 깊이영상에 보다 적합한 움직임 예측방법에 대한 방식을 제안한다. 기존 컬러영상 기반으로 제안되었던 대부분의 움직임 예측 방법들이 깊이영상에 적용할 경우 local minimum 에 빠지게 되어 이에 따른 압축 성능 저하가 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들이 깊이영상의 오브젝트 경계 영역에서 나타나게 됨을 분석하며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 깊이영상의 경계 영역에 대해 feature matching 방식을 이용한 full search 방식을 제안한다. 실험적인 결과는 제안방식이 기존 full search 방식과 비교하여 성능은 비슷하게 유지한 채 복잡도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.225-226
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• 2017

본 연구는 연기전공 대학생들의 움직임훈련을 통해 자신의 신체를 인식하고 표현변화 과정를 알아보는 것이다. 참여자는 연기전공하는 남녀 대학생 25명으로 연구자가 제안한 주 1회 8주 프로그램을 시행하였으며, 자료분석은 심층면담과 설문지를 토대로 귀납적 내용분석을 실시하였다. 분석결과 참여자들은 자신의 신체를 인지하고 정렬하게 되었으며, 표현력의 인식과 범위에 제한을 두지 않게 되었음을 인지하는 것으로 나타났다. 따라서 본 신체훈련 프로그램은 참여자들의 움직임 인식변화에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 본 연구결과는 연기전공 대학생들의 움직임 인식변화와 신체표현 확장에 연계하여 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1437-1440
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• 2004

자동차를 기반으로 한 애드혹 환경에서는 자동차의 움직임 패턴 특성을 고려하여 모빌리티 모델을 구축하여 시물레이션을 해야 한다. 일반적으로 사용되는 랜덤 웨이포인트 모빌리티 모델[7] 및 그룹 모빌리티 모델[2]은 자동차 특성의 움직임 패턴을 보여주지 못한다. 또한 Freeway 모빌리티 모델 및 맨하탄 모빌리티 모델[4]도 애드혹 망에 대한 전체적인 성능평가를 분석하기 용이하지만 자동차 그룹의 움직임 및 그룹내에서의 성능 평가를 분석하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 Freeway 모빌리티 모델을 이용하여 그룹의 이동 시나리오를 제시하고 그룹내에서의 통신시 고려되어야할 점 즉, 컨트롤 오버헤드 및 라우팅 경로의 발견등에 관하여 옵넷 시물레이터를 이용하여 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.731-736
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• 2012

최근 디지털 시네마에 대한 관심이 많아지고 있다. 의자의 움직임 및 다른 물리적 효과와 시각적 3D영화의 결합으로 재미를 더해 준다. 이러한 디지털 시네마의 모션베이스 제어는 수동으로 제어되고 있는 실정이다. 디지털 시네마의 비디오 시퀀스를 분석하여 의자의 움직임을 자동으로 제어할 수 있다. 제안하는 방법은 먼저 모든 움직임의 초점을 객체와 배경으로 분류하고 9개의 검색 범위를 이용하여 모션벡터의 정보를 추출한다. 객체가 정지되는 동안 배경의 움직임에 따라 모션벡터는 결정된다. 디지털 시네마에서 추출된 움직임 정보는 움직임 제어에 사용된다. 실험결과 제안된 방법은 정확성 측면에서 기존의 방법을 능가하는 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.