• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.291-293
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• 2011

통합관제센터에서 실제 운용 중인 시나리오에 따라 다양한 지능형 영상감시 기술이 적용될 수 있다. 그러나 일반화된 시나리오에 맞는 영상감시 기술은 잦은 오경보로 효율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합관제센터의 서비스별 시나리오를 도출하고, 현재 사용하고 있는 지능형 영상감시 기술을 분석하여 시나리오에 최적화된 지능형 영상감시 기술 적용 방안을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1426-1429
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• 2011

최근 유무선 통신기술의 발달에 힘입어 정보소통의 주요 방식이 기존의 이메일에서 SNS로 변화되어 가고 있다. 이와함께 신속한 정보전달 및 원할한 협업이 기업의 경쟁력을 향상시키는 중요 요소로 인식됨에 따라, 영상회의 솔루션이 기업의 가치를 상승시키는 서비스로 주목받고 있다. 그러나 기존의 SNS의 경우, 일상적인 정보의 공유에 초점이 맞추어져 있어 전문지식의 공유 및 협업이 요구되는 전문가형 SNS로 활용하기에는 다소 미흡한점이 있다. 또한 영상회의의 경우, 특정 하드웨어 또는 소프트웨어를 설치하여야만 영상회의 솔루션을 활용할 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 전문가를 위한 SNS개발을 위해서 본 연구에서는 SNS플랫폼 기반의 영상세미나 시스템을 설계한다. 설계하는 시스템은 Java Media Framework 및 소켓통신을 활용하여 영상세미나 시스템을 구축하고 아울러 Java Web Start의 형태로 SNS플랫폼 상에서 동작할 수 있도록 설계되었다. 이를통해 전문가를 위한 효율적인 정보공유 및 원할한 협업을 지원하며, SNS 플랫폼 기반으로 동작하기 때문에 기존 영상시스템을 활용하는데 발생하는 문제점을 해결할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.573-576
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• 2011

Research on 4A(Any-time, Any-where, Any-device, Any-contents) services for the next-generation multimedia services is developed with the trend of the integration of wire and wireless networks and the convergence of telecommunications and broadcasting. In this paper we proposed a design of SVC(Scalable Video Coding) overlay multicast mechanism which can provide typical next-generation multimedia services such as SVC streaming. A novel overlay multicast algorithm called ACK-Flow tree optimization algorithm is proposed to guarantee SVC streaming with high efficiency.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1403-1404
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• 2011

본 논문에서는 동영상과 다양한 데이터들을 매쉬업하여 통합미디어컨텐츠(UMC : United Media Contnets)를 수월하게 제작하고 재생시켜주는 E.M.P.Z(Editor Media Player Zone)의 개발에 대해 기술한다. E.M.P.Z는 에디터를 사용하여 다양한 데이터를 편집하는 기능과 UMC를 재생하기 위한 플레이어 기능, 그리고 웹기반환경에서 검색 및 플레이기능 등을 제공하며, 학습을 위한 동영상강의, 스포츠중계, 광고 등의 다양한 분야에서 활용 가능하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.986-989
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• 2011

Reversible data hiding is a technique that can embed information into cover media (image, video, voice signal) and can recover the original cover media after extracting the embedded information. In this papa, we propose a new reversible data hiding methods that based on block median preservation and the image local characteristic. By using the median value of a block, a high payload can be got and by considering the image local characteristic, a lot of distortion can be avoided and a high PSNR can be got. In the experiment, our methods can generate better result than the previous reversible data hiding methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.431-433
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• 2011

본 논문에서는 기존의 영상 및 동영상 편집 툴을 사용하여 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하는 절차를 분석하고, 변환 과정에서 나타나는 비효율적 요소 및 자동화 가능 요소 등을 분류한다. 또한, 기존의 3D 입체영상 변환 도구의 종류 및 한계점을 분석하고, 분석 내용을 기반으로 3D 입체 영상 변환 전용도구의 필수 기능을 설계한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.344-346
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• 2011

본 논문에서는 사진 및 영상을 편집, 합성할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램은 영상 합성하는 과정에서 색체와 단색 배경을 분리하여 새로운 영상을 합성시키는 크로마 키(Chroma key)기법을 이용하여 영상을 합성하는 기능을 구현하였으며, 실시간 영상을 합성과 영상 편집 기능 등을 추가하여 사용하기 편리하게 구현하였다. 기존의 영상을 합성하는 프로그램들은 고가이며, 전문 사용자 위주로 제작되었다. 본 논문에서 구현한 프로그램은 일반 사용자를 위한 쉽고 간단하면서 다양한 기능을 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.30-32
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• 2021

최근 머신비전 임무(machine vision task)를 위해 기계에 소비되는 비디오가 증가하면서 MPEG 은 기계를 위한 비디오 부호화 표준으로 VCM(Video Coding for Machine) 표준화 진행하고 있다. VCM 은 기계분석 네트워크에 입력되는 비디오 또는 특징(feature)을 부/복호화하여 압축 대비 임무 수행 정확도를 평가한다. 본 논문은 기계분석 네트워크에서 추출한 특징 데이터를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 부/복호화를 진행할 때, 각 채널의 특징맵을 SAD(Sum of Absolute Difference) 기반으로 재배열하는 방법을 제안한다. 제안기법은 VCM 의 기준성능(anchor)에는 미치지 못하지만, 채널 재배열하지 않은 특징을 비디오 코덱으로 부호화 할 때 보다 개선된 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.91-94
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• 2021

As deep learning technologies becoming developed, realistic fake videos synthesized by deep learning models called "Deepfake" videos became even more difficult to distinguish from original videos. As fake news or Deepfake blackmailing are causing confusion and serious problems, this paper suggests a novel model detecting Deepfake videos. We chose Residual Convolutional Neural Network (Resnet50) as an extraction model and Long Short-Term Memory (LSTM) which is a form of Recurrent Neural Network (RNN) as a classification model. We adopted cosine similarity with hinge loss to train our extraction model in embedding the features of Deepfake and original video. The result in this paper demonstrates that temporal features in the videos are essential for detecting Deepfake videos.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.314-317
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• 2021

하이라이트 영상은 원본 영상의 중요한 장면들을 짧은 시간 안에 감상할 수 있게 도와준다. 특히나 경기 시간 긴 축구나 야구 그리고 e-스포츠의 시청자들에게 있어, 하이라이트 영상의 효용성은 더욱 증가한다. 하이라이트 영상 추출의 자동화로 방송사나 온라인 플랫폼은 비용 절감과 시간 절약의 이점을 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트 구간을 추출하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 멀티 헤드 어텐션 매커니즘과 LSTM 네트워크의 결합으로 구성된다. 해당 매커니즘의 여러 헤드를 통해 어텐션을 다양한 관점에서 진행한다. 이로 인해 영상의 전체적인 맥락과 장면 간의 유기적 관계를 다양한 관점에서 파악할 수 있다. 또한 오디오와 이미지 정보를 함께 이용하여 모델을 학습한다. 학습한 모델의 평가는 e-스포츠 경기 영상을 이용하여 평가한다.