방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.
디지털 라디오 수신 환경에서 권역을 이동하거나 수신 신호가 미약한 구간 특히 실내로 이동을 하고자 할 경우 서비스를 자동으로 연계해 줄 수 있는 서비스 연계(service following) 기술이 필요하다. 본 논문에서는 하이브리드 라디오 환경에서 자동으로 서비스 연계가 가능한 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로는 서비스 연계 이벤트가 발생할 경우 연계 대상을 단말에서 결정하는 것이 아니라 인터넷 상에 이를 처리할 수 있는 서버를 두어 청취자로부터 전달되는 위치 좌표를 포함한 관련 방송 파라미터를 제공받아 가장 적합한 연계 대상을 식별한 후 이를 다시 단말에 제공하는 방식이다.
본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.
비디오 데이터 분석은 감시, 검색, 스포츠 경기 자동 요약 등 많은 분야에서 사용되는 기술이다. 그러나 감시 카메라나 스포츠 경기 비디오와 같이 사람의 영역이 저해상도인 환경에서는 포즈 추정, 모델과의 매칭이 어렵기 때문에 제스처 인식 연구는 많이 이루어지고 있지 못하다. 본 논문에서는 카메라가 Pan/Tilt/Zoom 동작을 하고 사람이 빠르게 움직이는 방송용 테니스 비디오에서, 사람을 추출하고, Curvature Scale Space를 기반으로 한 특징을 추출하여 학습된 포즈 모델과 매칭하는 방법과, 차원의 축소를 통해 일련의 포즈들을 학습된 제스처와 매칭하는 방법을 제안한다. 50개의 방송용 테니스 경기 비디오 장면에 대하여 서브 제스처 추출을 수행한 결과, 서브 포즈에 대하여 모델과 매칭이 잘 되고, 매칭이 되지 않는 포즈를 포함하는 시퀀스에 대해서도 강인한
본 논문에서는 멀티미디어 방송 및 인터넷 등에서 객체기반 멀티미디어 방송 서비스를 제공하기 위한 영상 객체 추출 및 편집 부호화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 연속된 영상에서 객체추출을 위해 카메라로부터 입력되는 영상에 대한 자동분할과 사용자의 조력에 의한 반자동분할 기능을 가지고 있다. 또한 추출된 객체를 기존의 저장매체에 저장되어 있는 객체 흑은 배경 영상과 합성하는 편집 기능을 제공하고, 합성된 영상을 국제표준인 MPEG튿 영상부호화 방식을 이용하여 부호화를 수행한다. 따라서 구현한 시스템은 비디오 정보 제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
방송 환경의 디지털화와 더불어 단순히 단방향 방송 정보만을 시청하던 기존의 방식을 넘어 사용자의 다양한 욕구를 수용할 수 있는 대화형 방송 서비스(interactive broadcasting service)가 시작되고 있다. 대화형 방송 환경에서는 특히 사용자 측에 제공된 방대한 양의 디지털 멀티미디어 자료에 대한 효과적인 접근이 요구되는데, 본 논문에서는 이를 위하여 방송 비디오를 효과적으로 브라우징(browsing) 및 검색하고 전체의 내용을 짧은 시간 내에 개관할 수 있도록 하는 동적 비디오 요약(dynamic video abstraction) 기법에 관하여 고찰한다. 동적 비디오 요약에 의한 요약 비디오(skim video)는 전체 비디오를 내용에 기반하여 효과적으로 표현할 수 있도록 동영상 내의 주요 구간만으로 구성된 것으로, 대화형 방송에서 새로운 형태의 프로그램 안내 및 사용자 저장 자료에 대한 브라우징 도구 등으로써 매우 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 비디오 요약을 구현하기 위한 접근 방법과 전체 기능 구성 및 각 기능들의 구현 방법에 대하여 기술한다.
우리나라의 경우, 중소형선박에 의한 해양사고의 발생 비중이 상대적으로 매우 높으며, 통계에 따르면 각종 안전지원 장비의 탑재 의무화에도 불구하고 크게 감소되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 대형선박에 비해 상대적으로 탑재 장비가 적은 중소형 선박을 위한 음성합성 기반 자동 안전항해 지원 서비스 제공 시스템의 아키텍처를 제안한다. 시스템의 주목적은 주변 선박들에게 VHF 무전기를 통해 합성된 음성 안전 메시지를 자동으로 제공하여 해양사고를 예방하는 것이다. 안전항해 지원 서비스는 GPS 및 AIS를 연계하여 음성 안전 지원 메시지를 합성하고, VHF를 통하여 자동으로 방송해주는 형태로 동작된다. 따라서 시스템을 구성하는 데이터 처리 모듈, 단계별 위험도 분석 모듈, 음성합성 안전 메시지 생성 모듈, VHF 방송장비 제어 모듈 등을 개발하였다. 또한, 개발한 시스템을 활용하여 실험실 수준의 테스트와 해상 실증 시험을 진행하였으며, 이를 통해 서비스 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 토지 정보를 분류하는 연구를 수행하기 위한 이미지 데이터 셋을 개발하는데 필요한 반자동 annotation 도구를 제안한다. 논문에서 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상을 입력으로 하고, 물/경작지/숲/건물을 구분하는 시스템을 개발하기 위해서 만들어진 것이나, 다른 목적을 가지는 토지 관련 이미지 분석 시스템의 개발에 사용될 수 있다. 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상이 GPS 정보와 같이 입력되었을 때, GPS 정보에 기반하여 토지지목정보를 불러오고, 이를 재정리하여 1차 레이블링 결과를 자동적으로 생성한다. 국가에서 관리하는 토지지목정보는 개발하고자 하는 시스템의 분류 기준에 많은 부분 도움이 되긴 하지만, 일부분 차이점이 있기 때문에 이를 다시 수동으로 수정하는 도구을 동작하여 annotation이 완료된 이미지 데이터를 구축한다.
머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.
본 논문은 딥러닝을 이용하여 대장통과시간(Colon Transit Time, CTT) 검사를 위한 단순복부 X-Ray 영상에서 방사선 비투과성 표지자(Radio-opaque Marker)를 자동으로 검출하는 기법을 제시한다. 대장통과시간 검사는 대장의 운동질환을 평가하는데 있어 가장 기본적인 방법으로 특히 만성 변비증 환자의 병태생리에 따른 유형 분류와 치료 계획을 설정하는데 큰 도움을 주고 있으며, 내과적 또는 외과적 치료 후 평가에도 유용한 검사이다. 대장통과시간 검사는 방사선 비투과성 표지자가 내재되어 있는 캡슐을 복용한 뒤 주기적으로 단순복부 X-Ray 촬영을 통해 구간별로 남아있는 표지자의 수를 세고, 이를 통해 구역별 통과시간을 측정한다. 이 과정에서 판독의가 직접 표지자의 위치 및 개수를 세기 때문에 많은 시간이 필요하게 된다. 따라선 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 기법을 사용하여 X-Ray 영상 내에서 표지자의 위치를 자동 파악하는 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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