• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.9
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• pp.9-15
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• 2012

A conventional event sentence extraction research doesn't learn the 3W features in the learning step and applies the rule on whether the 3W feature exists in the extraction step. This paper presents a sentence weight based event sentence extraction method that calculates the weight of the 3W features in the learning step and applies the weight of the 3W features in the extraction step. In the experimental result, we show that top 30% features by the $TF{\times}IDF$ weighting method is good in the feature filtering. In the real estate domain of the public issue, the performance of sentence weight based event sentence extraction method is improved by who and when of 3W features. Moreover, In the real estate domain of the public issue, the sentence weight based event sentence extraction method is better than the other machine learning based extraction method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.209-212
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• 2009

본 논문에서는 MDCT기반의 오디오 특징과 영상 특징을 이용하여 축구 동영상의 하이라이트를 효과적으로 요약하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 입력되는 축구 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 분리된 연속적인 오디오 신호를 압축영역의 MDCT계수를 통해 이벤트 사운드별로 분류하여 오디오 이벤트 후보구간을 추출한다. 입력된 비디오 신호에서는 장면 전환점을 추출하고 추출된 장면 전환점으로부터 페널티 영역을 검출한다. 검출된 오디오 이벤트 후보구간과 검출된 페널티 영역장면을 함께 결합하여 축구 동영상의 이벤트 장면을 검출한다. 검출된 페널티 영역 장면을 통해 검출된 이벤트 구간을 다른 이벤트 구간보다 더 높은 우선순위를 갖는 하이라이트로 선정하여 요약본이 생성된다. 생성된 하이라이트 요약본의 평가는 precision과 recall을 통해 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.245-248
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• 2001

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적이 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.196-199
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• 2020

밝기 차이가 발생할 때마다 비동기적으로 영상을 획득하는 이벤트 카메라는 기존의 프레임 기반 카메라가 가지고 있는 한계점을 보완하기 위해 사용된다. 이벤트는 비동기적으로 획득되고 프레임보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있기 때문에, 이를 활용하는 방안은 다양하다. 본 논문에서는 기존의 프레임 기반 카메라를 대체하여 사용하기 위해 이벤트만 활용하여 프레임 형태의 영상을 복원한 선행연구를 기반으로 한다. 복원한 영상의 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고, 기존의 노이즈 제거 방법들과 비교하여 성능을 평가한다. 또한 기존에 있는 대표적인 특징점 추출방법을 노이즈를 제거한 영상에 적용해보고, 복원된 영상에서의 특징점 추출에 적합한 추출방법을 확인한다. 이 결과는 프레임 기반의 특징점을 추출하여 추적하는 다양한 분야에서 기존의 카메라를 체제할 수 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.2
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• pp.31-38
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• 2014

This paper reveals continuity of related events which are occurred and changing from moment to moment accident/events collected from various social media channels. Among them, we especially define the events which have big social influence as "issue event" and investigate the type and characteristics of continuous issue event for each domain. We also introduce a automatic issue detection system in social media text. Based on the extracted issue event results in a particular domain, we analyse the continuity of those events by illustrating in time and place-axis. Furthermore, we identify the relationship between social media in terms of issue events propagation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.6
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• pp.592-599
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• 2020

This paper proposes a Convolutional Recurrent Neural Net (CRNN) structure that can simultaneously reflect both static and dynamic characteristics of seismic waveforms for various earthquake events classification. Addressing various earthquake events, including not only micro-earthquakes and artificial-earthquakes but also macro-earthquakes, requires both effective feature extraction and a classifier that can discriminate seismic waveform under noisy environment. First, we extract the static characteristics of seismic waveform through an attention-based convolution layer. Then, the extracted feature-map is sequentially injected as input to a multi-input single-output Long Short-Term Memory (LSTM) network structure to extract the dynamic characteristic for various seismic event classifications. Subsequently, we perform earthquake events classification through two fully connected layers and softmax function. Representative experimental results using domestic and foreign earthquake database show that the proposed model provides an effective structure for various earthquake events classification.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1066-1074
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• 2014

In this paper, we present a visual analytics system that uses serial-correlation to detect an abnormal event in spatio-temporal data. Our approach extracts the topic-model from spatio-temporal tweets and then filters the abnormal event candidates using a seasonal-trend decomposition procedure based on Loess smoothing (STL). We re-extract the topic from the candidates, and then, we apply STL to the second candidate. Finally, we analyze the serial-correlation between the first candidates and the second candidate in order to detect abnormal events. We have used a visual analytic approach to detect the abnormal events, and therefore, the users can intuitively analyze abnormal event trends and cyclical patterns. For the case study, we have verified our visual analytics system by analyzing information related to two different events: the 'Gyeongju Mauna Resort collapse' and the 'Jindo-ferry sinking'.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1075-1080
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• 2002

최근 멀티미디어 정보 시스템에서의 음성 핀 시각적 내용의 분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 농구 경기의 비디오 데이터로부터 특정 음성 정보를 추출하는 방법과 이를 농구 게임의 중요 이벤트 검출에 이용하는 방법을 제안한다. MFCC 특징들과 LPC 엔트로피의 조합을 이용하여 검출된 관중들의 환호 소리로부터 중요한 이벤트의 위치를 예측할 수 있다. 농구 경기의 다양한 소리들 중에서 관중들의 환호 소리를 분류하여 이를 농구 비디오 데이터에서 중요한 이벤트들을 검출하는데 사용함으로써 매우 효과적 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.73-76
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• 2002

비디오 하이라이트 요약을 위해 내용기반에 의한 의미 있는 이벤트의 검출 방법에 대해 논하였다. 제안된 방법은 비디오 파싱을 포함한 5개의 단계로 구성 되었고, 다수의 기술자가 하위 레벨 특징들의 추출과 정확한 이벤트 검출을 위해 사용 되었다. 특징의 추출에 사용하는 샷과 키 프레임은 이벤트 검출에 힌트가 되는 부분만 사용함으로써 계산 복잡도를 줄였다. 각 샷은 사전에 정의된 추론 방법에 의해 요소가 부여되고, 이들 샷들의 의미를 통합하여 하나의 이벤트가 구성 된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.77-80
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• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.