• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.299-301
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.231-234
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• 2006

H.264 코딩시 Intra 모드는 다양한 모드 즉, 매크로블록(MB) 당 16개의 $4{\times}4$ 블록 각각에 대한 9가지의 $4{\times}4$ 모드와 4가지의 $16{\times}16$ 모드의 오류 값을 계산하여 최상의 모드를 선택하게 된다. 이와 같은 픽셀 기반의 예측 기법을 DCT 기반의 MPEG-2/H.264 트랜스코더에 적용할 경우 DCT 변환의 특성으로 인하여 모드 예측을 위한 계산량이 높아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MPEG2 DCT를 H.264의 정수형 DCT로 변환한 후, DCT 계수의 특징을 이용하여 Intra 모드를 결정하는 기법을 제안한다. 이때, 계수의 특징이 모호하여 모드를 결정하기 어려운 경우는 몇 가지 모드를 선택하여 오류 값을 계산하여 모드를 결정한다. 현재 정밀한 실험은 진행 중이며, 여러 동영상의 첫 Intra 프레임에 대한 실험을 수행한 결과 MB의 모드 결정의 정확도는 프레임 내 이미지의 특징에 영향을 많이 받았다. 예를 들면 Mobile과 같이 프레임 내의 픽셀 간 에지가 많이 존재하는 프레임은 추가적인 모드 결정을 사용하지 않아도 93%정도의 정확도를 보였으며 Akiyo, Foreman과 같이 이웃한 픽셀간 유사도가 상대적으로 높은 경우는 약 80% 정도의 순수 정확성을 보였다. 그러나 모드 판단이 모호한 경우의 모드도 결정한다면 90%이상의 정확도를 보일 것으로 예상된다. 향후 이미지의 특성에 따라 모드를 결정하는 값을 유동적으로 설정하는 기법을 연구하여 정확도를 높이는 연구를 수행하도록 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.57-60
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• 2003

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템은 설계한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.8C
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• pp.1133-1141
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• 2004

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. From experiment, the designed and implemented system showed high precision ratio in performance assessment more than 90 percents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.569-572
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• 2018

본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고 특정 영화와 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도를 분석한 결과를 통해, 같은 장르의 영화도는 유사도가 높음을 확인할 수 있었다. 다음으로 앞의 색감 유사도 분석을 통하여 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.701-708
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• 2004

Existing contents-based video retrieval systems search by using a single method such as annotation-based or feature-based retrieval. Hence, it not only shows low search efficiency, but also requires many efforts to provide system administrator or annotator with a perfect automatic processing. Tn this paper, we propose an agent-based, and automatic and unified semantics-based video retrieval system, which support various semantics-retrieval of the massive video data by integrating the feature-based retrieval and the annotation-based retrieval. The indexing agent embodies the semantics about annotation of extracted key frames by analyzing a fundamental query of a user and by selecting a key-frame image that is ed by a query. Also, a key frame selected by user takes a query image of the feature-based retrieval and the indexing agent searches and displays the most similar key-frame images after comparing query images with key frames in the database by using the color-multiple-partition histogram techniques. Furthermore, it is shown that the performance of the proposed system can be significantly improved.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.465-468
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• 2018

현재 사용되고 있는 보편적인 이미지 편집 방식은 이미지 내부 일부 영역을 선택 및 추출하는 방식으로 객체를 배경과 분리한다. 객체가 분리되는 과정에서 객체가 있었던 곳에서는 빈 영역이 발생하게 되는데, 이 문제를 해결하기 위해 인접한 영역을 가져와서 채우거나, 딥러닝을 적용하여 유사한 이미지로 채우는 방식이 가장 보편적이다. 그러나 이러한 방식은 배경에서 유실된 부분을 인공적인 방법으로 채우기 때문에 완벽하게 복원하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 미리 해당 이미지에 대한 3 차원 정보를 가공 및 저장함으로써 편집으로 인해 유실되는 부분을 3 차원 정보로 부터 복구할 수 있는 아이디어를 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.149-154
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• 2021

Unlike or common images, Hyperspectral images were taken by continuous electromagnetic spectral into numerous bands according to wavelengths and are high-capacity high-resolution images. It has more information than ordinary images, so it is used to explore objects and materials. To reduce the amount of information in hyper-spectral images to be processed, band selection is utilized. Existing band selection techniques are heuristic techniques based on statistics, which take a long time and often lack generality and universality. To compensate for this, this paper utilizes quantization concept to draw representative bands through Discrete Range, we use them for band selection algorithm. Experimental results showed that the proposed technique performed much faster than conventional band selection methods, and that the performance accuracy was similar to that of the original even though the number of bands was reduced by one-seventh to one-tenth.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.57-57
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• 2001

본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.