• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.147-155
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• 1998

장면 전환 검출 알고리듬은 매 프레임마다 프레임간의 밝기차나 히스트그램 차이를 계산하므로 계산량이 많으며, 검출 속도 또한 느리게 된다. 검색 속도의 향상을 위해 시간적 표본화 방법이 제안되었으나, 적절한 검색 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며, 따라서 검색 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없었다. 이 논문에서는 동영상의 통계적, 특성, 장면 전환 검색 간격과 장면 전환 검출 시간의 관계를 수식으로 유도하고 실험으로 확인하였다. 또한 최적의 표본화 간격을 유도된 식으로부터 구하고, 동영상의 평균 장면 전환 간격과 관계함을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검색 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.272-279
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• 2006

본 논문에서는 W-CDMA(Wide band Code Division Multiple Access) 시스템에서 채널 측정 및 프레임 동기 확인에 사용되는 파일럿 비트 패턴의 프레임 동기 단어(frame synchronization words) 성능을 분석한다. 또한 W-CDMA 시스템에서는 두 개의 수신 단말기를 갖지 않고도, 다른 주파수의 측정을 하기 위해 압축 모드(compressed mode)를 사용한다. 제안된 프레임 동기용 이원 부호의 우선 쌍 간의 보완 매핑(complementary mapping) 관계를 이용하면, 압축 모드에서도 프레임 동기 특성을 유지함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인한다. 검출 확률과 오 경보 확률을 갖는 수신기 동작 특성(ROC: Reciever Operating Characteristic) 곡선은 LLRT(Log Likely-hood Ratio Test), GLRT(Generalied Likeiyhood Ratio Test), 연판정(soft correlation test), 경 판정(hard correlarion test)과 같은 다양한 검출법(detection metrics)을 이용하여 레일레이 페이딩 채널에서 제안된 프레임 동기 단어의 성능 분석에 사용된다. 이 논문의 파일럿 비트 패턴의 성능에 대한 연구 결과는 3세대 W-CDMA 시스템에서 프레임 동기의 설계 및 구현에 유용한 참고 자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.48-54
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• 2016

최근 비선형 시청행위 확산에 의해 고정형TV, 웹TV 등에서 VOD 서비스의 소비가 증가하고 있다. 그러나 현재 VOD 시스템은 VOD 콘텐츠 생성부분을 제외한 모든 부분이 시스템적으로 자동화되어 있다. 따라서 본 논문에서는 VOD 콘텐츠 생성부분을 자동화하는 방법에 대해 제안하였다. 이를 위해 지상파방송 프로그램의 장르별 구성형태를 분석하였다. 분석결과 프로그램의 시작지점인 광고에서 프로그램으로 전환되는 시점과 프로그램의 종료지점인 프로그램에서 광고로 전환되는 시점에 페이드-인 페이드-아웃 효과로 블랙프레임이 규칙적으로 존재함을 확인하였다. 이를 바탕으로 방송프로그램의 각 프레임에서 RGB 값을 이용하여 블랙프레임을 실시간으로 검출하였고, 이를 통해 VOD 파일 자동생성과 광고 교체에 적용 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1064-1069
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• 2008

본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.17-26
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• 2002

본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1892-1902
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• 2016

잡음원(Noise source)의 안전성 평가에 사용되는 대표적인 표준으로는 미국 NIST의 SP 800-90B가 있다. 최근 SP 800-90B가 2차 안(Second Draft)으로 개정되면서 Non-IID 트랙의 최소 엔트로피 추정에 프레딕터(predictor)를 이용한 추정 방법이 새롭게 추가되었다. 프레딕터는 잡음원의 주기적인 특성을 검출하기에 용이하다고 알려져 있지만, 그 특성에 대한 구체적인 언급은 하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 프레딕터가 검출해낼 수 있는 잡음원의 주기적 특성을 명확히 밝히기 위한 실험을 진행한다. 먼저 주기적 성질을 갖는 잡음원에 대하여 Non-IID 트랙의 추정을 실시했을 때, 잡음원의 최소 엔트로피가 대체적으로 프레딕터보다는 Non-IID 트랙의 다른 추정 방법에 의해서 결정되고 있음을 실험적으로 확인한다. 다음으로 프레딕터를 이용한 추정법이 검출해낼 수 있는 주기적 특성을 밝혀내기 위한 다양한 실험 결과를 제시함으로써, 프레딕터 추정 방법의 의미와 그 역할을 실험적으로 규명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.229-232
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• 2004

축구 비디오의 슛 장면과 같은 이벤트 검출에는 많은 연구가 있었으나 기존의 방법은 정확성과 실시간으로 필터링하는 부분에서는 문제가 있다 이에 대해서 본 논문은 현재 실시간으로 가장 딸이 방송되는 스포츠 장르 중 축구 비디오에 대한 효율적인 슛 장면 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 우선 입력 프레임으로부터 뷰 타입을 결정한다. 슛 장면에 대한 뷰 타입 패턴 변화, 리 플레이의 검출과 오디오 파워의 변화를 이용하여 필터링을 수행한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 효율적이고 효과적으로 슛 장면을 검출하였고 다채널의 디지털 방송환경에서 실시간으로 컨텐츠를 필터링하는 서비스가 가능함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.725-730
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• 2007

본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.