• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.971-974
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• 2014

H.264/AVC 영상 부호화기의 비트율(Bitrate) 제어에 사람의 눈에 잘 인식되는 부분의 화질을 향상하고 인식률이 낮은 부분의 화질을 낮추어 상대적으로 향상된 화질을 얻기 위한 방법을 연구하였다. 먼저 H.264/AVC 영상 부호화기에서, 장면 변화로 인한 참조 프레임의 비트 낭비를 막기 위해 GOP(Group of Pictures) 단위로 장면 변화를 검출한 후, 검출된 장면 변화에 대해 GOP를 적용 시킨다. 해당 GOP 내에서 시각 인지도에 기초하여 물체의 움직임으로 인한 인식률이 높은 부분을 검출하고, 인식률이 높은 부분에 대해 QP(Quantization Parameter)의 재분배로 비트율을 높임으로써 화질을 향상시키고, 인식률이 낮은 부분에 대해서는 비트율을 적게 분배한다. 그 결과 한정된 대역폭을 갖는 전송 환경에서 영상을 향상된 화질로 이용할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.410-412
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• 1999

히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.634-636
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• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1-13
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• 2011

가상 세계에서 인간과 유사한 에이전트를 만들기 위해서는 지각, 인식, 판단 그리고 행동에 대한 정교한 설계가 중요하다. 이와 관련하여 자율형 에이전트의 지각 기능과 인식 기능을 개발하고자 한다. 시야 속에서 획득되어진 가장 원시적 데이터인 이미지의 색상차를 이용하여 모양과 영역들을 구별하는 것으로부터 점, 선 색깔들을 기본 단위로 사용하는 지각 메커니즘을 개발한다. 이렇게 지각되어진 모양들을 지능적으로 인식하기 위해서 가려지거나 손실된 모양에서 원래의 모양을 추측하기 위한 추론 알고리즘을 개발하고 객체에 관해 온톨로지로 부터 얻어진 일반적 특성정보를 이용한다. 개별적으로 파악된 이차원 모양들과 다른 모양들과의 공간적 위치관계들이 삼차원 모양들을 이루고 그러한 모양을 가진 해당 객체들은 장면들을 구성하게 된다. 삼차원 모양들은 각 장면에서 자신만의 영역을 차지하며 에이전트는 객체들과 장면들을 분석하여 사물과 현상들을 인식한다. 이러한 장면에 대한 인식기능을 이용하여 에이전트가 시공간 영역속에서 지식을 축적하고 이용하는 방법을 개발하고 예제상황을 통해 구현결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.488-491
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• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.339-342
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• 2004

최근 영상 자료의 저장과 검색을 위한 시스템이 많이 연구되고 있다. 방대한 양의 영상 자료를 디지털화하여 파일로 저장하고 영상에 관한 각종 정보를 데이터 베이스로 구성한 뒤, 키워드 등을 사용하여 필요한 영상을 네트워크를 통하여 검색하고 이것을 편집 등에 활용할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 영상을 데이터베이스로 구축하기 위해 선행되어야 할 것은 연속적인 장면마다 또는 의미 있는 장면마다 영상을 분류하는 작업이다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림을 분석하여 장면 전환 지점을 자동으로 찾는 실험을 워크스테이션을 통하여 시행하였으며 기존 실행한 실험을 바탕으로 PC상에서 동영상 검색 시스템을 구현하였다. 동영상 검색 시스템은 뉴스, 드라마는 물론 각종 보안 영상 등 다양한 분야의 영상을 분석하여 장면 전환 지점을 찾고, 각 장면의 대표 영상을 저장한 뒤, 네트워크 환경에서 동영상을 검색할 수 있도록 만든 시스템이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.211-214
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• 2015

본 논문은 적응적 휘도 성분 부호화(Adaptive Luminance Coding)알고리듬을 이용한 블록의 움직임을 고려한 장면전환 감지 성능을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 기존의 장면전환 기법에서는 단순 물체의 움직임도 장면전환으로 인식하는 문제가 발생하는 점을 착안하여 본 논문에서는 적응적 휘도 성분 부호화와 블록 매칭 오류를 활용하여 보다 정확한 장면전환 기법을 제안하고자 한다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 높은 Precision과 Recall을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2004

기존 장면 전환 검출 방법들은 대부분 특정 영역에 제한되어 사용할 수 있는 방법들이며, 많은 중요한 특징 정보들을 유실하여 장면 전환 검출에 효율적이지 못하였다. 또한 장면 전환 검출을 통하여 의미 정보를 추출하기가 어렵고, 카메라와 객체의 동작을 정확히 인식하지 못하기 때문에 하이브리드 장면전환 검출 기법을 적용하여 의미 있는 정보를 효율적으로 검출 하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제73권
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• pp.92-128
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• 2015

본 연구는 싸이의 <강남스타일>과 <젠틀맨>의 성공적 요인에 대하여 선행연구인 음악적인 관점, 정보통신 관점, 안무적인 관점 등과는 다른 관점으로 뮤직비디오에서 인기를 상승시킨 장면들은 어떤 유형이 있는가를 분석하였다. 이를 위해 Q 방법론을 적용하여 분석한 결과, <강남스타일>에서의 장면들에 대한 수용자 유형은 즐거움을 추구하는 유락유형, 전진 발전 유형, 피로해소 유형, 다양한 성인문화 유형으로 분류되었고, <젠틀맨>은 공동체적 군무 유형, 시건방진 춤 유형, 유쾌한 포장마차 유형, 괴롭힘 유형으로 장면들이 수용자들에게 인식되었다. <강남스타일>과 <젠틀맨>에서 발견된 공통적인 장면 유형은 안무유형과 한국에서 볼 수 있는 문화 유형이 발견되었다. 특히 <강남스타일>에서 발견된 장면 유형은 한국적인 문화유형이 많이 내포되어 있는 것으로 파악되었고, <젠틀맨>은 포장마차 유형만이 한국적인 문화유형으로 파악되었다.