• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.733-736
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.299-300
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• 2018

혁신적이고 파격적인 리듬과 다채로운 관현악법으로 구성된 스트라빈스키의 발레음악 <봄의 제전>은 공상 속 '이교도들의 엄숙한 제전'이라는 장면에서 영감을 얻어 무대음악으로 형상화 시킨 작품이다. 이 작품은 작곡가가 구성하고자 하는 장면을 토대로 만들어진 음악이기 때문에 장면구성을 위한 음악적 요소와 특징이 존재한다. 이것은 분명 연주만을 위한 음악과는 의도하는 바가 다를 것이라고 생각하여 그것을 <봄의 제전>을 통해 분석해보았다. <봄의 제전>은 급변하는 템포와 잦은 변박, 혁신적인 리듬사용을 통해 원시적이고 본능적이며 생명력 있는 장면을 효과적으로 묘사하고 구성하였다. 음악적 분석을 바탕으로 모리스 베자르(Maurice Bejart)와 피나 바우쉬(Pina Bausch)의 안무 작품에 대입하여 실제 안무작품의 장면에서는 어떻게 활용되는지를 알아보았을 때, 세부적인 안무와 연출의 차이는 있지만 장면구성을 위한 특징적인 부분에서는 음악이 의도하는 장면과 같은 맥락의 움직임을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.607-609
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• 2003

동영상 자동 분석은 비디오 데이터의 내용 기반 색인과 검색을 위한 첫 단계이다. 본 논문에서는 정형적인 구조를 가진 뉴스와는 달리 비정형적인 특성을 가진 축구 동영상에서 사용자의 관심이 되는 하이라이트 장면의 영상 특징을 이용하여 그 구조를 분석하여 하이라이트 장면을 검출하는 방법을 제안한다. 이전 연구를 토대로 그라운드영역과 골대 유무에 따라 하이라이트 후보 장면을 찾는 과정에서 경기마다 달라지는 임계값에 영향을 받지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 여러 종류의 축구 경기 하이라이트 분석에 있어서 그 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.4
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• pp.645-650
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• 2015

In this paper, we propose the method for creating a stable stereoscopic 3D contents with the production guidelines by removing the excessive depth value and scene changes for high quality. We have developed a three-dimensional depth analysis tool for detecting the scene changes out of the production guidelines and the depth value changes excessively. The Scenes detected by depth analysis tool can be modified at the post production and it helps to make a stable stereoscopic 3D contents.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.1 s.111
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• pp.1-4
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• 2007

In this paper, we propose an efficient scheme for automatically detecting highlight scenes in soccer videos. Highlights are defined as shooting scenes and goal scenes. Through the analysis of soccer videos, we notice that most of highlight scenes are shown around the goal post area. It is also noticed that the TV camera zooms in a setter player or spectators after the highlight stones. Detection of highlight scenes for soccer videos consists of three steps. The first step is the extraction of the playing field using a statistical threshold. The second step is the detection of goal posts. In the final step, we detect a zooming of a soccer player or spectators by using connected component labeling of non-playing field. In order to evaluate the performance of our method, the precision and the recall are computed. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed method, with 95.2% precision and 85.4% recall.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.20 no.3
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• pp.67-75
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• 2015

최근 범죄 예방을 위해 감시영상에서 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술의 요구가 증가하고 있지만 지금까지의 폭력행위 검출 기술은 영화 또는 YouTube의 폭력장면 검출에 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 색상 특징을 이용한 알고리즘을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위는 피가 묻은 장면이 자주 발생하지 않기 때문에 영화 속 폭력장면 검출 알고리즘과는 차별성이 있어야 한다. 본 고에서는 국내외 폭력 행동 분석에 대한 기술 동향을 살펴보고 감시영상에서의 폭력 행동 검출하는 기술에 대해 살펴보고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.493-500
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• 2001

Video scene segmentation is fundamental role for content based video analysis. In this paper, we propose a new region based video scene segmentation method using continuity test for each object region which is segmented by the watershed algorithm for all frames in video data. For this purpose, we first classify video data segments into classes that are the dynamic and static sections according to the object movement rate by comparing the spatial and shape similarity of each region. And then, try to segment each sections by grouping each sections by comparing the neighbor section sections by comparing the neighbor section similarity. Because, this method uses the region which represented on object as a similarity measure, it can segment video scenes efficiently without undesirable fault alarms by illumination and partial changes.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.212-214
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• 2020

본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 장면 구성 특징을 파악하고, 그에 적응적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 생성된 캡셔닝 피처는 비디오를 잘 요약하고, 이를 통해 효과적인 캡셔닝을 수행할 수 있다. 기존 비디오 캡셔닝 연구에서는 비디오의 장면 구성을 고려하지 않고 단순 등간격으로 프레임 추출을 통하여 비디오 캡셔닝을 수행하였다. 이는 다양한 장면의 모임으로 이루어진 비디오의 특성을 고려하지 않은 방법으로, 경우에 따라 주요 장면을 놓치거나, 불필요하게 중복된 프레임을 선택하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 구성 특징을 파악하고, 이를 고려해 적응적으로 주요 프레임을 추출하여 이와 같은 문제를 해결하여 비디오 캡셔닝 에서의 성능향상을 보인다. 제안 알고리즘을 이용하여 생성된 피처는 비디오를 잘 요약하여 비디오 캡셔닝 수행 시, MSVD 데이터 셋에서 4 개의 평가지표에 대해 약 0.78%의 성능향상을 보였고, MSR-VTT 데이터 셋에서 약 0.6%의 성능향상을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.5
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• pp.559-568
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• 2007

Anchor-person scene detection is of significance for video shot semantic parsing and indexing clues extraction in content-based news video indexing and retrieval system. This paper proposes an efficient algorithm extracting anchor ranges that exist in sports news video for unit structuring of sports news. To detect anchor person scenes, first, anchor person candidate scene is decided by DCT coefficients and motion vector information in the MPEG4 compressed video. Then, from the candidate anchor scenes, image processing method is utilized to classify the news video into anchor-person scenes and non-anchor(sports) scenes. The proposed scheme achieves a mean precision and recall of 98% in the anchor-person scenes detection experiment.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.403-412
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• 2005

In this paper, we propose an effective method for detecting and classifying shot transitions in video sequences. The proposed method detects and classifies shot transitions including cuts, fades and dissolves by compensating camera operations in video sequences, so that our method prevents false positives resulting from camera operations. Also, our method eliminates local moving objects in the process of compensating camera operations, so that our method prevents errors resulting from moving objects. In the experiments, we show that our shot transition approach can work as a promising solution by comparing the proposed method with previously known methods in terms of performance.