This study attempts to detect a shot boundary in films(or dramas) based on the length of a sequence. As films or dramas use scene change effects a lot, the issues regarding the effects are more diverse than those used in surveillance cameras, sports videos, medical care and security. Visual techniques used in films are focused on the human sense of aesthetic therefore, it is difficult to solve the errors in shot boundary detection with the method employed in surveillance cameras. In order to define the errors arisen from the scene change effects between the images and resolve those issues, the mixed algorithm based upon color histogram, edge histogram, and optical flow was implemented. The shot boundary data from this study will be used when analysing the configuration of meaningful shots in sequences in the future.
This paper describes a three-dimensional dynamic finite element analysis of two/multiple shots impacting on a metallic component. The model is validated against a published numerical study. An extensive parametric study is conducted to investigate the effect of shot impacting with overlap on the resulting residual stress profile within the component, including time interval between shot impacts, separation distance between the impacting points, and impacting velocity of successive shots. Several meaningful conclusions can be drawn regarding the effect of shot impacting with overlap.
내용 기반의 비디오 인덱싱 및 검색을 위해서는 비디오 데이타를 셧(shot)으로 분할하고, 또 각 셧을 나타내는 대표 프레임을 선택하는 것이 필요하다. 하지만, 대표 프레임을 선택하는 것은 주관적이어서 일관되게 자동적으로 대표 프레임을 선택하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 본 논문에서는 각 프레임에서의 영역을 바탕으로한 컨텐트 정보 및 시간 축 상의 변화를 이용하여 계층적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 먼저, 비디오 셧에서 카메라 모션을 검출하여 이에 따라 비디오 셧을 분류한다. 다음, 분류된 비디오 셧에 컨텐트의 중요도를 계산하기 위한 퍼지 규칙을 적용하여 대표 프레임을 선택한다. 끝으로, 선택되는 대표 프레임의 수는 브라우징 상세도(detailness)에 따라 계층적으로 선택되게끔 한다.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
본 연구는 세계적으로 성공한 애니메이션의 샷리듬 유형을 제안하였다. 캠벨의 영웅서사에서 나타난 공간 변수 연구와 영상의 샷 지속시간 연구를 바탕으로 <겨울왕국(2013)>의 공간서사에 따른 샷리듬을 분석하였다. 이를 통해 세 가지 결론을 도출하였다. 첫째, <겨울왕국> 서사의 샷밀도를 통해 서사 강도의 시각화가 가능하다는 근거를 마련하였으며, 둘째, 상승형, 하강형, 산형, 함몰형, 복합형으로 나타난 샷리듬 유형을 도출하고 그에 따른 서사의 특징을 분석하였다. 셋째, 영웅서사 공간지도모델에서 나타난 샷리듬의 상도를 상, 중, 하로 구분하여 서사 강도의 측정 기준을 제시하였다. 본 연구는 철학적, 질적 방법에 치중된 애니메이션 콘텐츠 연구 흐름에서 예술적 정서를 객관적 데이터로 시각화 및 유형화 했다는데 의의가 있다.
비디오 데이타에서 셧 경계 검출은 비디오 인덱싱 및 검색에 있어서 매우 중요한 단계이다. 셧 경계 검출 방법은 현재 많은 연구가 진행되어 왔으나 아직까지 셧에 존재하는 내용을 기반으로 한 일반적인 방법이 제시되지 못하고 있다. 주로 연속된 비디오 프레임 사이의 칼라 히스토그램 변화나 DCT 계수의 편차에 의해 검출하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만, 이러한 방식들은 비디오 데이타의 내용이나 의미있는 특징들을 사용하고 있지 않아서 사용자가 원하는 고도의 정보를 처리하는데는 어려운 점이 많다. 더욱이, 이러한 내용 기반의 처리가 압축 데이타에서 직접 수행할 수 있다면, 시간 및 오버헤드를 줄일 수 있어 바람직하다. 본 논문에서는 중요한 특징인 영역 정보 및 칼라 정보를 이용하여 MPEG 데이타를 원 영상으로 복호화하지 않고, 셧 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 압축비디오 데이타로 부터 DC영상들을 복원하여 이 영상들에 존재하는 영역 정보 흐름 및 양자화 된 HSV 칼라 정보의 중요한 특징들을 추출하여, 영역 흐름의 불연속점이나 칼라 히스토그램의 값이 급격히 변화하는 프레임을 찾아 이를 제안된 알고리즘에 따라 비디오 데이타의 셧 경계로 검출한다.
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 요약방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
본 연구는 숙련자 4명과 3년 이내의 골프전공 학생 4명을 대상으로 아이언 클럽(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) 간의 기초샷 정보와 체중이동 정보를 분석하기 위하여 RD-TEC사의 샷분석기와 체중판을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 목적은 기존 연구에서 다루어지지 않았던 전체 아이언 클럽간의 샷분석의 차이와 체중이동의 변화를 고찰하는데 그 목적이 있다. 실험대상자(숙련자 4명과 비숙련자 4명) 모두 헤드스피드와 볼스피드에서 롱아이언과 숏아이언의 차이는 통계적으로 유의하게 나타났으나, 3, 4, 5번 아이언에서는 에서 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 숙련자는 비숙련자보다 헤드스피드, 볼스피드, 방항성, 타출각에서 높은 결과를 나타냈다. 그리고 체중이동의 분석에서는 백스윙 톱에서는 비숙련자가 더 많은 체중이동(65.36%)을 하였고, 숙련자는 임팩트시에서 70.21%정도의 체중이 왼발에 있었다. 숙련자 그룹은 체중이동을 통하여 보다 효과적으로 파워를 내는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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