비디오와 브라우징, 검색, 조작을 위해서 비디오 내용을 기술하는 색인이 요구된다. 지금까지 색인의 구성은 대부분 비디오 내용에 제한된 키워드를 수작업으로 할당하는 전문가에 의해 수행되었는데 이는 비용과 시간을 소비하는 사업이므로 비디오 내용을 자동으로 분류하는 것이 필요하다. 이 연구는 축구, 골프, 야구, 농구, 배구 등 5종의 스포츠 뉴스 비디오의 분석과 요약을 위해서 자동적이고 효율적인 방법을 제안한다. 우선, 스포츠 뉴스 비디오를 앵커 장면과 스포츠 기사 장면으로 분류한다. 장면 분류는 앵커 장면의 영상 전처리와 색상 특정을 기반으로 한다. 그리고 필드의 우세색상과 모션 방향을 특징으로 이용하여 스포츠 장면을 5개의 장르로 분류한다. 241개의 스포츠 뉴스 장면에 대한 실험에서 75%의 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 기법은 향후 개별 스포츠 뉴스와 스포츠 하이라이트를 위한 뉴스 비디오를 검색하는데 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 3축 가속도 센서를 허리에 부착하여 실시간으로 스포츠 동작분류를 할 수 있는 모니터 링에 관한 연구를 실시하였다. 이 모니터링 시스템은 스포츠 동작의 기본이라고 할 수 있는 걷기, 달리기, 자세변화 동지 정지상태의 동작들과 추가적으로 사이클링 동작을 분류할 수 있도록 하였다. 또한 운동 시에 발생할 수 있는 낙상을 감지하여 위급상황에 대한 정보도 나타나게 하였다. 가속도센서모듈은 인체에 부착된 형태로 스포츠 활동을 모니터링하기 위하여 소형으로 설계되었으며 활동에 방해가 되지 않게 허리에 부착되었다. 측정된 데이터는 RF통신을 통해 PC로 전송되며 알고리즘을 통해 실시간으로 동작분류를 시행하게 된다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위한 실험으로 5명의 피험자를 대상으로 서로 다른 속도의 걷기, 달리기, 사이클링 동작을 각각 100초간 실시하였으며 낙상과 자세변화 동작(앉았다 일어서기, 누웠다 일어서기, 서있다 앉기, 누웠다 앉기, 서있다 눕기, 앉았다 눕기)은 각각 20회씩 실행하였다. 그 결과 동작분류 정확도는 95.4%를 나타내었다. 이번 연구에서 스포츠 모니터링을 통하여 정확한 자신의 운동 정보를 알려주고 운동 시에 발생하는 낙상에 대한 위급상황을 알려줌으로써 스포츠 활동에 도움을 주고자 하였으며, 추가적인 연구로 각각의 스포츠 활동에 대한 정확한 에너지 소비 추정 알고리즘을 개발 중에 있다.
앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.246-256
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2022
Recently, parents and teachers consider physical education as a minor subject for students in elementary and secondary schools. Physical education performance has become increasingly significant as parents and schools pay more attention to physical schooling. The sports mining with distribution analysis model considers different factors, including the games, comments, conversations, and connection made on numerous sports interests. Using different machine learning/deep learning approach, children's athletic and academic interests can be tracked over the course of their academic lives. There have been a number of studies that have focused on predicting the success of students in higher education. Sports interest prediction research at the secondary level is uncommon, but the secondary level is often used as a benchmark to describe students' educational development at higher levels. An Automated Student Interest Prediction on Sports Mining using DL Based Bi-directional Long Short-Term Memory model (BiLSTM) is presented in this article. Pre-processing of data, interest classification, and parameter tweaking are all the essential operations of the proposed model. Initially, data augmentation is used to expand the dataset's size. Secondly, a BiLSTM model is used to predict and classify user interests. Adagrad optimizer is employed for hyperparameter optimization. In order to test the model's performance, a dataset is used and the results are analysed using precision, recall, accuracy and F-measure. The proposed model achieved 95% accuracy on 400th instances, where the existing techniques achieved 93.20% accuracy for the same. The proposed model achieved 95% of accuracy and precision for 60%-40% data, where the existing models achieved 93% for accuracy and precision.
본 연구는 한국과 미국의 스포츠 영화가 어떤 특성을 가지며, 그 성과는 어떠한지에 대한 탐색적인 분석이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 스포츠 영화의 외적 특성을 살펴본 결과, 영화 소재를 제외한 상영연도, 장르, 등급 등은 모두 한국 및 미국 영화에서 유사한 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 한국 및 미국 스포츠 영화 공통적으로 영화 상영연도는 글로벌 스포츠 이벤트 개최 여부와는 연계성이 높지 않았으며, 장르로는 휴먼 장르 비율이 가장 높았다. 등급의 측면에서는 전체 관람가 등급 점유율이 가장 높았다. 반면, 영화 소재의 경우에는 미국은 미식축구가 가장 높은 비율을 차지한 것으로 나타난 반면 한국은 야구 비율이 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 스포츠 영화의 내적 특성을 살펴본 결과, 주인공 성별 분포 및 내적 구조는 한국 및 미국 스포츠 영화 모두에서 비교적 유사하게 나타난 반면, 실화 여부에 있어서는 미국 영화가 한국 영화보다 실화 비율이 높은 것으로 나타났다. 주인공 성별 분포에서는 한국 및 미국 스포츠 영화 모두 공통적으로 남자 주인공이 차지하는 비율이 높게 나타났다. 내적 구조에서는 미국은 인물 중심 비율이 약간 높았던 반면 한국 영화는 인물 및 사건 중심 비율이 50%로 같게 나타났다. 셋째, 성과 측면에서는 한국 스포츠 영화들이 미국 스포츠 영화 보다 상업적 성공 비율이 낮은 것으로 판단된다. 이는 스포츠 영화에 접근하는 양 국가의 제작방식 차이를 반영하는 것으로 보인다. 한국 스포츠 영화가 비주류 스포츠의 인간 승리에 초점을 집중함으로써 주제 참신성이나 다양성이 높지 않은 점을 나타내는 반면, 미국 스포츠 영화는 주류 스포츠 영화의 인간 승리에 집중한다는 것이다. 결론적으로 한국 및 미국 스포츠 영화는 내적 구조에서나 외적 구조 모두에서 유사성이 높게 나타나고 있다. 이는 스포츠 영화의 장르적 속성이 영화 기획 및 제작에 그대로 반영되었기 때문으로 보인다. 다만, 미국 영화는 상업적 성공을 위해 한국 영화보다 특정 스포츠 종목에 집중하는 추세가 나타나고 있다.
우리는 4차 산업혁명이라는 편리한 시대에 살고 있으며, 새로운 기술의 발전으로 인해 풍요로운 생활을 하고 있다. 4차 산업혁명은 로봇기술, 생명과학, 인공지능이 주도하는 차세대 산업혁명으로, 스포츠도 융복합 연구의 필요성이 제기되면서 스포츠의 학문적 기초를 위한 노력들이 계속되고 있다. 최근에는 코로나19로 인한 홈트레이닝이 주목받고 있는데, 그 중 필라테스는 인기가 높으며 그와 동시에 관련 용품들의 수요도 급증했다. 이는 코로나19가 스포츠산업 생태계에 영향력을 주었음을 단적으로 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 필라테스의 정확한 특허 정보를 통해 현재의 동향을 파악하고 향후 스포츠 융복합 산업과 스포츠 지식재산 관련 연구의 기초자료로 사용하는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 특허청 특허정보 검색서비스인 키프리스(KIPRIS, www.kipris.or.kr)에서 제공하는 자료를 활용하여 2010년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 자료를 통해 특허 상태분석, 국제특허분류(IPC) 특허분석, 분류별 세부 특허분석을 실시하였다.
This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.
스포츠 영상은 중요한 정보 자원에 속하여 있고 정확다가 높게 스포츠 영상 속에 유효 클립을 추출할 수 있어서 코치를 잘 보조하여 영상에서 선수들의 동작을 분석하며 사용자가 더 직관적으로 선수들의 타격 자세를 감상할 수 있다. 현재 스포츠 영상 클립 추출된 결과가 주관이 뚜렷하고 업무량이 많고 저효율 등 결함에 대해 MobileNetV3을 기반으로 스포츠 비디오 클립 분류 방법을 제시하였고 사용자의 시간이 절약하게 한다. 실험이 추출된 유효 클립에 대한 유효성 평가를 진행했으며 추출된 클립에서 유효적인 비율은 97.0%로 자지해서 유효 클립이 추출된 결과는 양호를 밝히는 동시 후속 배드민턴 동작의 원본 영상 데이터 집합의 구성을 위한 기초를 다진다.
The purpose of this study was to explore the effects of meteorological factors on sales of apparel products. Basic fiat came out daily meteorological data and sales data of apparel products in department store from 1998 to 2000. Four factors(the average temperature, rainfall, wind velocity, sunshine duration) from the nine meteorological factors were selected and were collected with Korea Meteorological Administration. Sales data were collected with business strategy department of H (department store in Seoul. The sales data were divided into six classifications, which are woman's wear, men's wear, children's wear, golf wear, sports wear, and inner wear. The results of this study were as follows: 1) Sales of apparel products were significantly correlated with the average temperature, rainfall, wind velocity, sunshine duration. Among the meteorological factors, temperature turned out to be the most influential in apparel sales and then the amount of rainfall, sunshine duration affected sales according to apparel classifications differently. 2) There were some differences among the apparel classifications in the effect of meteorological factors on the sales of apparel. In the spring. the higher the temperature was, the higher the sales of women's wear and golf wear were, but the lower the sales of children's wear, sports wear and inner wear were. In the summer, The higher the amount of rainfall was, the lower the sales of all the apparel classification were. The higher the temperature was, the higher the sales of sports wear were. In the fall, the lower the temperature was, the higher the sales of all the apparel classification except snorts wear were. In the winter, the meteorological factors had little effect on the sales of women's wear, men's wear and children's wear. The higher the temperature was, the higher the sales of golf wear were. The lower the temperature was, the higher the sales of sports wear were.
본 연구는 생산 가능인구의 세대별 스포츠 용품 온라인 소비성향을 탐색하고, 스포츠 4.0 시장의 온라인 소비자를 세분화하여 미래의 소비 시장을 예측하기 위한 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 생산 가능인구의 세대별 집단(Y세대 이상, Z세대) 중 스포츠 용품을 소비한 경험자를 대상으로 본 조사를 실시했으며, 총 478명의 자료를 최종 분석에 적용했다. 자료처리는 SPSS statistics(ver. 21.0)으로 빈도분석, 탐색적 요인분석, 재검사 신뢰도의 상관관계 분석, 신뢰도 분석, 의사결정 나무 분석을 실시했다. 생산 가능인구의 세대별에 따른 스포츠 용품 온라인 소비성향 탐색결과, 여유, 즐거움, 자아 상징, 가격 요인이 높을 경우와 자아 상징, 기능, 환경 친화 요인이 낮을 경우 Z세대 집단으로 분류될 확률이 크게 나타났으며, 여유 요인이 낮고, 자아 상징 요인이 높을 경우와 즐거운 요인이 낮고, 연대적 소비 요인이 높을 경우 Y세대 이상 집단으로 분류될 확률이 크게 나타났다. 또한 이와 같은 모형의 분류 정확도는 69.7%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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