• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권3호
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• pp.103-110
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• 2008

본 논문에서는 웹 동영상 페이지의 구조를 바탕으로 하여, 웹 동영상의 관리 및 검색을 위한 주석용 키워드를 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 웹 동영상 페이지의 구조를 포함된 동영상의 개수와 주변 텍스트 구성의 복잡도를 기준으로 4가지 타입으로 구분하고, 타입 별로 키워드를 추출하는 방법을 달리한다. 1,087개의 웹 동영상 페이지(2,462개의 동영상)를 바탕으로 실험한 결과에 의하면 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 웹 이미지 검색 시스템을 위한 추출 방법보다 재현율 면에서 18%의 성능 향상을 보였다. 따라서 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 웹 동영상 검색 시스템을 위한 키워드 추출에 널리 적용 될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.619-622
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• 2007

PDA는 비교적 작은 크기로 인하여 휴대하기 쉽고 간편하다는 장점이 있어 학습자에게 언제, 어디서나 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 그러나 작은 스크린 사이즈로 인하여 동영상에서 제공되는 학습 내용을 정확하게 인식하기에는 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 PDA의 문제점을 해결하기 위해 관심 영역(ROI)의 추출(Detection)과 이미지 스케일링(Image Scaling) 기법을 이용하여 학습에 필요한 영역을 중심으로 강의 영상의 크기를 적응적으로 변환하고 전송하는 원격 강의 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 802.11b 무선 네트워크상에서 실험을 통해 기존의 방법에서 보다 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 증명한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.209-214
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• 2014

현재 차량용 블랙박스는 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 불필요한 영상정보들을 저장하는 문제점을 가지고 있어, 사용자가 매번 영상을 확인하고 지워야 하는 문제점이 있다. 이와 같은 방식은 한정적인 메모리를 사용하는 블랙박스에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 사고 상황을 인지하고 가중치에 따라 영상을 따로 분류 저장한 후 메모리의 공간이 협소할 경우 가중치가 낮은 영상부터 삭제하는 시스템을 설계 및 구현 하였다. 실제 외부환경에서 1:10비율의 모형 자동차에 이벤트가 발생할 때마다 30초 간격의 영상을 가중치 데이터와 날짜를 이용하여 이름을 바꾼 후 블랙박스 폴더에 저장하도록 하였다. 이를 바탕으로 주행 중 중대한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w2폴더에 생성되었으며, 또한 정차중 경미한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w1폴더에 생성되는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.76-84
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• 2014

최근 고화질 영상의 증가와 더불어 대용량 영상 데이터의 처리는 높은 연산이 요구되어 병렬 처리 설계가 선택되고 있다. 영상 처리에서 나타나는 많은 단순 연산이 병렬처리 가능한 경우, CPU 기반 병렬처리보다는 GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것이 계산문제의 시간과 공간 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문은 영상에서 샷 경계 탐지 알고리즘의 병렬 설계와 구현을 연구하였다. 제안하는 샷 경계 탐지 알고리즘은 프레임 간 지역 화소 밝기 비교와 전역 히스토그램 정보를 이용하는데, 이들 데이터의 계산은 대량의 데이터에 대한 높은 병렬성을 갖는다. 이들 연산의 병렬처리를 최대화하기 위해 화소 밝기와 히스토그램의 계산을 NVIDIA GPU에서 병렬 설계 하였다. GPU 기반 샷 탐지 방법은 국가기록원에서 선택된 10개의 비디오 데이터에 대한 성능 테스트를 수행하였다. 테스트에서 GPU 기반 알고리즘의 탐지율은 CPU 기반 알고리즘과 유사하였으나 약 10배의 연산 속도가 개선되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.9-18
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• 2013

본 논문에서는 육하원칙 정보를 기반으로 홈비디오에서 키프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 키프레임 추출방법이란 비디오에서 중요하다고 생각되는 특정 프레임만을 선출하여 비디오를 요약하는 방법이다. 홈비디오의 경우 그 주제가 다양하여 특별한 가정을 통한 정보 추출이 어렵고, 주로 인물이 비디오의 중심이 되기 때문에 인물의 행동을 중심으로 요약을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 인물의 얼굴, 인물의 행동, 전체 배경 정보를 분석하여 인물 중심의 보편적인 요약 기준인 육하원칙의 주요 정보를 추출한다. 추가적으로 비디오의 매 프레임의 블러 크기를 측정하여 이용함으로써 프레임별로 얼마나 많은 정보를 포함하고 있는지 측정하고, 가장 많은 정보를 포함한 프레임을 키프레임으로 선출한다. 사용자 실험을 통해 사용자가 홈비디오에서 여러 개의 키프레임을 선택할 경우, 기존의 방법보다 사용자의 선택과 유사함을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.10-19
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• 2003

비디오 영상에 포함되어 있는 자막은 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있기 때문에 비디오 색인 및 검색에 중요하게 사용될 수 시다. 본 논문에서는 뉴스 비디오로부터 폰트, 색상, 자막의 크기 등과 같은 사전 지식 없이도 자막을 효율적으로 추출하여 인식하는 방법을 제안한다. 문자 영역의 추출과정에서 문자영역은 뉴스 비디오의 여러 프레임에 걸쳐나 나오기 때문에 인길 프레임의 차영상을 통해서 동일한 자막 영역이 존재하는 프레임을 자동적으로 추출한 후, 이들의 시간적 평균영상을 만들어 인식에 사용함으로써 인식률을 향상한다. 또한, 평균 영상의 외각선 영상을 수평, 수직방향으로 투영한 값을 통해 문자 영역을 찾아 Region filling, K-means clustering을 적용하여 배경들을 완벽하게 제거함으로써 최종적인 자막 영상을 추출한다. 자막 인식과정에서는 문사 영역 추출과정에서 추출된 글자영상을 사용하여 white run, zero-one transition과 같은 비교적 간단한 특징 값을 추출하여 이를 비교함으로써 인식과정을 수행한다. 제한된 방법을 다양한 뉴스 비디오에 적용하여 문자영역 추출 능력과 인식률을 측정한 결과 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.430-439
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• 2015

최근 범죄 예방을 위해 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 영상을 이용한 행동 인식 기술을 많은 연구되고 있지만, 폭력행위에 대한 검출 기술은 상대적으로 텔레비전 또는 영화의 폭력장면 검출에만 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영 된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 움직임 정보와 색상 정보를 함께 사용하는 방법을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위의 경우 피가 묻은 장면은 자주 발생하지 않기 때문에 색상 정보를 이용한 폭력행위 검출에는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 영상에서의 움직임 벡터를 이용하여 감시영상에서의 폭력 행동을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 공개 데이터인 USI 데이터와 실제 폭력 행위가 발생한 YouTube 데이터를 사용하여 검출결과를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.419-425
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• 2020

4차 산업의 주요 기술로 주목받고 있는 실감형 360 동영상 콘텐츠의 시장 규모는 매년 증가하고 있다. 하지만 대부분의 영상이 DRM 해제 후 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해 또한 증가하고 있다. 이러한 이슈에 대응하는 기술로 필터링 기술을 사용하고 있으나 대부분의 불법 저작물 필터링 기술은 2D 영상의 불법 복제 여부를 판단하는 기술에 국한되고 있으며, 이를 실감형 360 동영상에 적용하기 위해서는 4K UHD 이상의 초고화질에 따른 특징 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계를 극복해야 하는 과제가 남는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 딥 러닝 기술을 이용한 실감형 360도 동영상 내 특징 데이터 인식률 개선 방법을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.440-451
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• 2008

최근 IP 기반의 멀티미디어 서비스가 증가하면서 IPTV에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되고 있다. IPTV는 케이블을 이용하는 기존의 TV와 달리 IP 네트워크 기반의 다양한 서비스 제공이 가능하다. 그러나 IPTV 서비스 품질은 패킷 손실, 지터와 같은 네트워크 열화에 크게 영향을 받기 때문에 언제나 안정된 서비스를 보장하기가 힘들다. 본 논문에서는 다양한 영상 열화에 대하여 주관적 평가를 반영한 IPTV 서비스 품질측정 방안을 도출한다. 이를 위하여 시청자에게 인지적으로 영향을 줄 수 있는 열화 항목을 선정하였으며 선정된 각 열화 항목에 대하여 측정 메트릭을 제안하였다. 각 열화 항목에 대하여 MOS(Mean Opinion Score) 기반의 주관적 평가를 수행하였으며 제안한 메트릭의 측정 결과를 주관적 평가에 사상시켜 주관적 인지 상태를 고려하는 항목별 객관적 품질측정 기준을 도출한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 개발된 품질측정 메트릭이 주관적 측면을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.249-260
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• 2013

고해상도의 고품질 비디오 서비스가 보편화됨에 따라 최근 초고해상도(UHD) 비디오 부호화를 위한 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준이 마무리되었으며, 향후 융합환경에서 HD 및 UHD 비디오를 동시에 제공하기 위한 스케일러블 확장 HEVC 표준화도 진행되고 있다. 본 논문에서는 UHD/HD 비디오를 동시에 제공하기 위한 H.264/SVC의 확장 부호화 기법을 제시한다. 즉, HEVC의 대표적인 부호화 툴인 Large Block 개념을 H.264/SVC에 적용함으로써 계층간 예측 및 신택스 부호화 등의 부호화 효율성을 개선한 부호화 기법을 제시하고 그 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 Large Block을 적용한 SVC가 기존의 H.264/SVC에 비하여 평균 4.53% 내외의 비트 감소의 이득이 있음을 확인하였다.