• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.290-294
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• 2001

비디오 데이터를 인덱싱 하기 위해서는 우선적으로 장면 전환을 검출하여 키 프레임을 추출하고 추출된 키 프레임을 바탕으로 인덱싱 작업을 수행한다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출하기 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하고, 축구 비디오가 갖는 특성을 이용하여 샷 사이의 흐름을 파악하여 시각 정보를 분석하며, 이를 바탕으로 축구 비디오를 다양한 방법으로 인덱싱하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.759-762
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• 2001

주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.481-493
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• 2011

모바일기기가 발달함에 따라 핸드폰에 수많은 기능들이 탑재되고 있다. 영상 통화 기능도 그 중 하나이다. 본 논문에서는 화자와 스마트폰 사이의 거리를 측정하기 위한 다중 색좌표계와 다중 임계치를 사용하는 방법을 제시한다. 첫 번째로 피부색의 색상정보에 근거하여 얼굴영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 얼굴영역의 크기를 이용하여 스마트폰과 화자 사이의 거리를 측정한다. 특히 본 논문에서 제시하는 얼굴영역 검출 알고리즘 개발에 있어 고려한 점은 스마트폰의 기본기능과 함께 실시간으로 처리가 가능할 정도로 연산량이 적어야 하며, 움직임이 많은 핸드폰의 특성상 프레임과 프레임 사이의 움직임과 조명 및 배경에 따라 검출된 얼굴 영역이 급격히 변화하는 문제를 해결할 수 있는 얼굴영역 검출 알고리즘을 개발하고자 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1577-1585
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• 1999

점진적인 장면전환 종류로는 비디오 편집 과정에서 삽입되는 디졸브(dissolve), 페이드인/아웃(fade-in/out), 와이프(wipe) 등과, 카메라 움직임에 의한 팬(pan), 줌(zoom), 스크롤(scroll) 등이 있다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 종류 중 편집과정에서 사용되는 디졸브, 그리고 카메라 움직임에 의한 팬과 줌의 검출을 위한 효과적인 방법을 제안하였다. 디졸브 구간의 검출을 위하여 각 프레임에 대한 공간적 영역 분할을 하고, 영역별 화소값의 평균치를 제곱하여 전환 프레임의 특징 요소로 사용하였다. 팬과 줌의 검출을 위하여 배경화면을 대표할 수 있는 4개의 국부 영역으로 선정하여 각 국부 영역의 움직임 벡터로부터 대표 움직임 벡터를 결정하고, 이들의 방향 성분을 사용하였다. 제안된 방식들은 검출의 정확도를 향상시키기 위해 모든 프레임(I, P, B)을 사용하였으며 아울러 검출 속도를 높이기 위해 완전 복원된 영상을 사용하는 대신 DCT DC 계수와 움직임 벡터를 이용한 축소영상을 사용하였다. 실제 MPEG 비디오에 적용하여 기존의 방법들에 비해 우수한 검출 결과를 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.991-1000
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• 2007

본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.465-469
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• 1998

가변 전송율 음성 부호화기를 위한 음성 검출기를 통계적 모델을 적용하여 설계한다. 제안된 음성 검출기는 음성 파라미터를 decision-directed 방식으로 추정함으로써 LRT를 이용하여 동작 특성이 우수한 판정 규칙을 유도한다. 또한 음성 발생 사건들을 1차의 Markov process 로 모델링 함으로써 과거의 관찰들을 현재 프레임의 음성 검출 과정에서 고려할 수 있는 행오버 알고리즘을 개발한다. 개발된 음성 검출기는 고려된 실험환경에서 ITU-T 표준인 G.729 Annex B 음성 검출기보다 맹 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.814-816
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿을 이용한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 얼굴 검출을 위해 다섯 종류의 간단한 웨이블릿을 사용하여 특징을 추출하였고 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 계층적 분류기를 통하여 추출된 특징들 중에서 얼굴을 검출하는데 강인한 특징들만을 모았다. 이렇게 만들어진 특징집합들을 이용하여 입력받은 영상에서 초당 20프레임의 실시간으로 얼굴을 검출하였고 영상에서 얼굴 위치와 Pan-Tilt 카메라 위치를 계산하여 실시간으로 움직임을 추적하는데 성공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.551-554
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• 2003

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 매크로 블록 타입 정보를 이용하여 효과적인 점진적 장면전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. MPEG 압축 영역에서 디졸브(Dissolve) 구간내의 B 프레임들의 매크로 블록 타입의 변화를 이용하여 디졸브 장면전환 구간을 빠르고 정확하게 검출 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권2호
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• pp.31-37
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• 2009

본 논문은 위성방송 표준인 DVB-S2 (Digital Video Broadcasting-Satellite second generation) 에 적용 가능한 효율적인 변조모드 추정 가능한 프레임 동기 검출 회로를 제안한다. 매우 낮은 SNR에서 SOF (Start Of Frame)를 검출하고 변조 모드를 추정하기 위해 본 논문에서는 새로운 상관기 방식의 프레임 동기 검출 회로 구조와 낮은 복잡도의 AGC (Automatic Gain Controller)를 제안한다. 제안한 프레임 동기 검출 회로는 복잡도가 높은 기존의 D-GPDI (Differential - Generalized Post Detection Integration) 알고리즘을 직접 구현한 방식과 비교하여 약 93%의 곱셈기 개수와 89%의 덧셈기 개수를 줄일 수 있었으며 Xilinx Virtex II FPGA 검증 보드를 이용하여 제안된 구조를 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.440-450
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오의 급진적 장면전환검출을 위한 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 프레임들의 DC 계수만을 디코딩하여 DV 영상을 추출한다. 그리고 두 DC 영상 사이에서 움직임 예측을 시행함으로써 크기가 줄어든 DC 영상에 적합한 움직임 벡터를 찾아내며, 얻어진 DC 영상과 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이의 유사도 측정치를 구함으로써 장면전환을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 인접한 프레임 사이의 유사도 측정치, 즉 움직임 보상된 프레임간 상관계수를 계산하고 이를 시퀀스에 관계없이 동일한 값을 가지는 임계값과 비교함으로써 장면전환을 검출한다. 실험 겨로가, 제안된 알고리즘은 대부분의 시퀀스에서 90% 이상의 ‘recall’과 ‘precision’을 나타내었으며 시퀀스에 따라 서로 다른 임계값을 사용하는 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타내었다.