• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.45-46
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• 2015

본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 컬러-$x^2$ 히스토그램은 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 추출 방법이다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.55-57
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• 2011

장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.65-67
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• 2012

수면은 인간에게 삼분의 일 정도 잠을 자면서 보낸만큼 매우 중요한 생리 현상이다. 본 논문에서는 이러한 수면을 환경을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 또한 수면의 질 발전을 위하여 피로도, 음주도, 그리고 공복도를 입력하여 각각의 상황에 따른 뒤척임을 추출한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2353-2358
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• 2011

Sleep is very important physiology to our human, about one third of human life was sent over to sleep. This paper measures of sleep and proposes sleep quality and future direction in order to improve the sleep environment. Sleep measure was determined by using X2 histogram that is one of the scene change detection method. X2 histogram method is one of the statistical scene change detection and is used in many studies because of the histogram method performs better than the other. And find out their relationship by entering the degree of fatigue, alcohol, and hungry in order to develop quality of sleep and extracting to tossing and turning according to each situation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2330-2334
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• 2009

This paper presented a new scene change detection method of compounding color histogram and $x^2$ histogram. This method overcomes the disadvantages of difference value detection methods and will be taking advantage. Also, this method can detect all from the abrupt scene change detection to gradual scene change detection. The proposed method has been compared with previous method, and our experimental results show the better results than the previous method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.153-156
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• 2011

수면은 인간에게서 중요한 생리 현상이며, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 잠을 자면서 보낸다고 한다. 본 논문에서는 이러한 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.205-207
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• 2014

This paper uses $Color-x^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing $Color-x^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2427-2432
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• 2014

Color-$X^2$ is used as a method for scene change detection. It extracts a violent scene in an elevator and then could be used for real-time surveillance of criminal acts. The scene could be also used to secure after-discovered evidences and to prove analysis processes. Video Forensic is defined as a research on various methods to efficiently analyze evidences upon crime-related visual images in the field of digital forensic. The method to use differences of color-histogram detects the difference values of histogram for RGB color from two frames respectively. Our paper uses Color-$X^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of $X^2$ histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing Color-$X^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.203-207
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• 2007

본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.103-109
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• 2007

In this paper, we detect shot boundaries using $X^2$-histogram comparison method which have enough spatial information that is more robust to the camera or object motion and produce more precise results. Also, we present normalization method to change Log-Formula and constant that is used for contrast enhancement of image in image processing and apply in difference value. And, present shot boundary detection algorithm to detect shot boundary based on general shot and abrupt shot's characteristic.