본 논문은 지능형 비디오 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 지능형 비디오 감시 시스템은 기존 CCTV를 활용한 비디오 감시 시스템에 비해 운영의 효율성이 뛰어나며 야간, 날씨 등의 운영환경에 무관하게 동작하는 장점을 가지고 있다. 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난 상황을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능을 모두 만족하였으며 시스템의 실용성을 확인하였다.
방대한 비디오 데이터의 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 대두되면서 MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machine) 표준화를 시작하였다. VCM 은 지능형 머신(machine)의 임무 수행을 위한 비디오 또는 비디오 특징(feature)의 압축 표준 기술로 기술 탐색 단계의 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 대용량의 특징 압축을 위한 전처리 단계로 보다 효과적인 특징 표현 방법을 제시한다. 제안하는 특징 표현 방법은 정규화, 양자화 과정을 거쳐 특징 데이터 크기를 감소시킨다. 실험에서 특징을 4 개의 값으로 양자화 했을 때, 원본 대비 16 배의 데이터 크기가 감소되지만 mAP 평가 성능은 35.4592 로 높은 수준으로 유지함을 확인하였다.
본 논문에서는 대규모 종합감시시스템 환경에서 비디오의 특징을 분석하여 비디오가 촬영되는 환경에 적합한 지능형 영상분석 알고리즘 선택 기준을 제안하였다. 대규모 종합감시시스템 환경의 예로 도시철도 감시시스템을 사용하였다. 본 시스템에 설치된 카메라에 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도 및 상황별로 분석하였다. 분석을 기반으로 하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택하는 기준을 제시하였으며 상황 처리 시나리오를 제시하였다.
최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.
지능형 비디오 분석시스템은 불특정 다수의 객체가 가지는 행동을 분석하고, 불의의 사고를 사전에 예측하여 관리자에게 경고를 전달하는 기술을 필요로 한다. 본 논문은 적응적으로 배경을 생성하여 월담, 실신, 버려진 물체, 배회와 같이 사전에 정의된 이상행위를 분석하는 기술을 제안한다. 제안된 비디오 분석 시스템은 배경 생성과 이상 행위 분석 모듈로 구성된다. 강건한 배경 생성을 위해서 영상 내의 움직임 변화를 검출하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 지속적으로 갱신하고, 이를 기반으로 객체를 검출한다. 또한 객체 검출의 정확성을 높이기 위해 검출된 결과에서 잡음과 그림자 제거 단계를 추가하였다. 이상행위 분석 모듈에서는 검출된 객체로부터 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적 정보를 추출한다. 이때 이상행위의 판단은 월담, 실신, 버려진 물체, 배회에 따라 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 실험 결과에서 제안된 시스템은 복잡한 배경 환경에서도 이동 객체 검출 및 이상행위 분석이 가능하였다.
비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.
이 논문에서 우리는 작은 휴대형 단말기에서 축구영상을 화면에 보여주는 자동적이면서도 효율적인 방법을 제안하고자 한다. 정보통신 기술의 급속한 발전으로 작은 LCD 패널을 가진 멀티미디어 장치의 사용이 대단히 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 작은 장치들의 증가 추세에도 불구하고 일반 TV나 HDTV 용으로 녹화되는 대부분의 동영상들은 작은 이동형 기기 사용자들이 화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편한 경험을 갖게 한다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들의 모습이 매우 작아서 작은 화면으로 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위해 지능형 디스플레이 기술을 제안하고자 한다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 부분을 말한다. 이 논문에서, 우리는 소형 단말기를 위한 축구 경기 비디오의 지능적 디스플레이에 초점을 맞춘다. 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 알고리즘은 크게 세 단계 - 그라운드 색 학습과 샷 분류, 관심영역 결정으로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기 상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
최근 멀티미디어 신호처리 및 통신 기술의 발전에 힘입어 작은 LCD 패널을 통한 스포츠경기 시청이 증가하고 있다. 하지만 멀티미디어 단말에 방송되는 대부분의 영상들은 주로 경제적인 이유로 일반 TV나 HDTV 용으로 제작되어 단순히 크기만을 변환하거나 추가적인 편집 없이 녹화되고 있는 실정이다. 이는 작은 이동형 단말 사용자들이 경기화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편함을 겪는다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들은 매우 작아서 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 또한 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scorebox)의 내용 역시 시청자가 쉽게 알아보기 힘들다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위한 지능형 디스플레이 기술이 필요하다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하고 확대하여 보여주는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 영역을 말하며 축구경기 비디오의 경우, 주로 상단 모서리에 존재하는 점수상자나 원거리 샷에서의 공을 둘러싼 주변영역 등이 해당된다. 본 논문에서 우리는 이동형 단말기 시청자들을 위한 시청경험 향상을 위한 방법을 제안한다. 경기장면에서 관심영역의 추출을 위해 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 시스템은 크게 두 가지 모듈 관심영역 결정, 점수상자 추출로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
최근의 전자와 반도체기술의 발달에 따른 지능형 제품의 등장은 인터페이스 디자인의 중요성을 더욱더 증대시키게 되었다. 이러한 상황에서 사용자의 실제 제품 사용을 비디오로 기록하고 이를 분석하는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 사용자에 대한 실제 제품 사용상에서의 분석과 이러한 다양한 측면간의 상호관계에 대한 분석이 가능한 방법에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 이에 본 연구는 사용 성 평가에서의 비디오 정보 분석 방법개발의 일환으로 컴퓨터를 활용한 비디오 정보 분석방법을 제안한다. 본 연구는 우선 사용자 인터페이스의 다양한 측면을 살펴봄으로써 사용자 인터페이스의 본질을 이해하고, 이를 바탕으로 제품의 실제적 사용에서 나타나는 사용자들의 제품 사용행위의 특성을 분석할 수 있는 방법의 구조를 설정한다. 이어서 이 구조를 근거로 하여 사용 성 실험의 비디오 정보를 분석할 수 있는 컴퓨터 분석도구를 개발하였다. 이는 사용 성 평가 직전에 이루어진 설문을 통한 사용자 정보를 조사하는 모듈, 사용자의 실제 제품 사용 비디오 정보를 통한 정보추출 모듈, 이를 토대로 한 사용자 특성파악 모듈, 마지막으로 제품의 인터페이스 개선 안을 제안하는 모듈 등으로 나뉘어 구성되었다. 끝으로 본 연구의 한계를 지적하고 이의 향후 연구방향을 제시하였다.
수많은 종류의 비디오 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터를 분석하여 사용자에게 먼저 전체 비디오의 요약을 제시하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 기사 단위로 분할된 뉴스 기사 전체를 보여주지 않으면서도 기사의 내용을 왜곡됨이 없이 요약하여 효과적으로 사용자에게 보여주기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자에게 시각적인 요약 정보를 앵커 프레임 추출 및 대표 프레임 추출을 통해 필름 스트림(film trip)의 형태로 제시하고, 기사를 소개하는 앵커의 첫 대사를 폐쇄 자막(closed-caption)을 이용하여 추출하여, 이를 기사의 내용에 대한 요약으로 필름 스트립과 같이 제시하도록 하였다. 앵커 프레임을 추출하기 위해 본 논문에서는 폐쇄 자막에서의 "앵커:" 태그가 존재하는 시간 구간과 동기된 프레임을 선정한다. 또한 대표 프레임은 공개형 자막(open-cpation)이 존재하는 프레임과 빈도에 기반한 가중치가 높은 .폐쇄 자막에서의 키워드와 동기된 프레임을 선정하도록 하였다. 본 논문의 뉴스 기사 요약 시스템은 시각적인 프레임제시와 함께 기사의 내용을 바탕으로 하는 기사 요약문을 같이 사용자에게 제공함으로써 기존의 필름 스트립형태만 제공하던 시스템에 비하여 사용자 중심의 지능형 요약 서비스가 가능함을 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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