• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.403-412
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• 2005

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.207-212
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• 2020

The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.

• 방송공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.83-102
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• 2005

The problem of video scheduling is analyzed in the framework of divisible load scheduling. A divisible load can be divided into any number of fractions (parts) and can be processed/computed independently on the processors in a distributed computing system/network, as there are no precedence relationships. In the video scheduling, a frame can be split into any number of fractions (tiles) and can be processed independently on the processors in the network, and then the results are collected to recompose the single processed frame. The divisible load arrives at one of the processors in the network (root processor) and the results of the computation are collected and stored in the same processor. In this problem communication delay plays an important role. Communication delay is the time to send/distribute the load fractions to other processors in the network. and the time to collect the results of computation from other processors by the root processors. The objective in this scheduling problem is that of obtaining the load fractions assigned to each processor in the network such that the processing time of the entire load is a minimum. We derive closed-form expression for the processing time by taking Into consideration the communication delay in the load distribution process and the communication delay In the result collection process. Using this closed-form expression, we also obtain the optimal number of processors that are required to solve this scheduling problem. This scheduling problem is formulated as a linear pro-gramming problem and its solution using neural network is also presented. Numerical examples are presented for ease of understanding.

• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-65
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• 2002

웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권8호
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• pp.748-756
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• 2015

본 논문에서는 실시간 전송 및 군용환경을 만족하는 소형, 경량 임베디드 영상부 복호화 시스템을 개발하였다. 제안하는 시스템은 ADV212와 FPGA를 기반으로 개발하였다. 본 논문에서는 장치 소형화를 위한 최적 하드웨어 설계방법, 노이즈가 포함된 입력 영상신호에 강인한 소프트웨어 설계방법 등을 제안한다. 실험 결과에서 알 수 있듯이, 본 장치는 국내 기 개발하여 운용중인 DSP를 이용한 Motion JPEG 2000 영상압축장치 이용한 동일 구현방법 보다 6~7배 정도 경량이고, 압축복원시 영상프레임의 지연 시간도 대략 2~3배 이상 빠르다. 군용장치 장비로서의 신뢰도 입증 위해 수행한 환경시험규격(MIL-STD-810G) 및 전자파간섭시험규격(MIL-STD-461F)에서도 규격을 만족함을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권5호
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• pp.925-938
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• 2010

Depending on network conditions, a communication network could be overloaded when media are transmitted. Research has been carried out to lessen network overloading, such as by filtering, load distribution, frame dropping, and other methods. Among these methods, one of the most effective is frame dropping, which reduces specified video frames for bandwidth diminution. In frame dropping, B-frames are dropped and then I- and P-frames are dropped, based on the dependency among the frames. This paper proposes a scheme for protecting copyrights by encryption, when frame dropping is applied to reduce the bandwidth of media based on the MPEG-4 file format. We designed two kinds of frame dropping: the first stores and then sends the dropped files and the other drops frames in real time when transmitting. We designed three kinds of encryption methods using the DES algorithm to encrypt MPEG-4 data: macro block encryption in I-VOP, macro block and motion vector encryption in P-VOP, and macro block and motion vector encryption in I-, P-VOP. Based on these three methods, we implemented a digital rights management solution for MPEG-4 data streaming. We compared the results of dropping, encryption, decryption, and the quality of the video sequences to select an optimal method, and found that there was no noticeable difference between the video sequences recovered after frame dropping and the ones recovered without frame dropping. The best performance in the encryption and decryption of frames was obtained when we applied the macro block and motion vector encryption in I-, P-VOP.

• 멤브레인
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• 제13권3호
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• pp.174-181
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• 2003

본 실험에서는 십자형 흐름 정밀여과 모듈에서 분리막 투과시 막표면에 일어나는 입자층의 형성을 고속비디오 시스템으로 관찰하였다. 공칭세공이 0.2 {\mu}m$ 정밀여과막과 기공크기보다 휠씬 큰 100 내지 180{\mu}m$ 크기의 polyacryl-copolymer 0.05 wt%의 농도 용액을 제조하여 투과실험에서는 공급유속을 0.5, 0.75, 1.0, 1.25 그리고 1.5 cm/sec으로 변화시키면서 공급유속의 $20{\pm}3%$로 투과유량을 유지하였다. 공급유량이 증가할수록 입자가 보다 신속히 분리막 표면에 축적되는 것을 관찰할 수 있었고 공급유량이 낮은 0.5 cm/sec 에서는 입자층이 형성되지 않았다. 또한 입자층 형성 후 공급 유속을 1.88 cm/sec로 증가시키면 30초이내에 분리막 표면에 입자들이 대부분 제거됨을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.866-875
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• 2018

최근 VR 콘텐츠의 인기와 함께 다양한 촬영장치를 이용한 실사기반 VR 360 영상제작이 주목을 받고 있다. 과거 VR 콘텐츠 제작은 많은 작업이 필요해 연구소 수준에서만 가능했으나 최근 카메라의 소형화로 VR 실사 촬영이 콘텐츠 제작자들에게 보편화되고 있다. 본 논문은 오늘날 상황에서 유통되는 다양한 VR 콘텐츠를 비교 연구하고 비용면에서 강인한 실사 기반 360 영상제작의 장단점을 분석하고 있다. 기존 영상 촬영 전문가가 사용하기 어려운 단점을 지적하고 이를 위한 해결 방안을 제시하고자 한다. 액션캠이나 일체형 카메라보다 수동조작이 가능하고, 원규격(raw foramt) 지원 카메라에서 360 촬영이 영화식 후반작업에 더 적합하다는 것을 간단한 실험 촬영을 통해 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1463-1469
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• 2020

동영상이나 음성을 포함하는 멀티미디어 정보는 사람들이 쉽게 이해 가능하다는 점에서 활용도가 높다. 이러한 이유로 멀티미디어 정보를 저장한 IoT 장치가 스마트폰과 연동하여 정보를 전달하는 응용들이 연구되었다. 문제는 동영상이나 이미지 등으로 인해 정보의 크기가 IoT장치의 용량보다 커질 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 IoT 장치처럼 저장용량에 한계가 있는 경우, 저장 용량의 한계를 고려한 멀티미디어 콘텐츠 설계 기법을 연구하였다. 동영상이 문자보다 정보 이해도가 높은 반면 용량은 크다는 점을 고려하여 정보 이해도와 용량 간의 해법을 구하는 것이다. 정적미디어와 동적미디어의 크기를 변수로 하고 선형 계획법에 의거하여 해를 풀이한다. 사례 연구를 통하여 본 논문의 설계기법이 유용함을 보였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.87-97
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• 2018

강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.