• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.41-49
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• 2000

본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1540-1549
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• 2004

본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 골프 비디오의 시멘틱한 이벤트들을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 목적은 하이라이트에 기반한 비디오의 색인 및 요약을 용이하도록 이벤트들을 식별하고 분류하는 것이다. 제안된 알고리즘은 먼저 골프 비디오의 분석을 통하여 4개의 이벤트를 정의하고, 각 이벤트를 구성하는 상태를 이용하여 HMM 모델을 설계한다. 또한 각 이벤트의 HMM을 구성하는 파라메타를 구하기 위해 MPEG-7 시각 기술자에 기반한 10개의 시각 정보 특징들을 이용한다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 골프 이벤트들을 식별하는데 있어 양호한 성능의 검출 결과를 보여 주고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1130-1139
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• 1998

본 논문은 내용에 기반한 뉴스 비디오의 인덱싱과 검색을 위한 통합된 해결책을 제안한다. 핸재 일반적인 비디오의 자동 인덱싱은 불가능하지만 뉴스 비디오와 같은 구조가 명확한 경우는 가능하다. 이러한 뉴스의 구조화된 지식을 이용하여 키 프레임들을 자동 추출하기 위해서 제안된 우리의 모델은 뉴스사건 분할, 자막 인식, 검색 브라우저 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째로 뉴스사건의 분할 모듈은 얼굴인식에 기반하여 사건의 중심인 앵커 장면을 인식하고 앵커 장면의 공간적 정보를 이용하여 뉴스사건을 분할한다. 다음으로 뉴스아이콘을 추출한다. 자막인식 모듈은 먼저 자막의 특성을 이용하여 자막 프레임을 검출하고 분리병합 방법을 이용하여 문자열을 추출한다. 다음으로 문자인식기(OCR)를 이용하여 문자인식을 한다. 마지막으로 검색 브라우저 모듈은 다양한 검색 방법이 가능하도록 하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.23-31
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• 2014

작가의 내러티브 창작을 지원하는 다양한 소프트웨어들은 일반적으로 작가가 생산하고 필요로 하는 정보의 관리와 상업적 성공을 거둔 내러티브 텍스트에 대한 분석에 주목한다. 이러한 관점에서는 내러티브 창작 과정에서의 독자의 적극적 역할이 간과된다. 작가는 독자의 반응이나 기대를 예상하여, 이를 충족시키거나 배반하면서 내러티브를 구성한다. 사건 전개에 따른 독자의 이해 상황을 파악하고 이를 적절히 조절하는 작가의 활동은 내러티브 전체의 미학적 완성도와 연관되어 있다. 본 논문에서는 서사학의 내러티브 구조 모델과 인지과학의 '사건 색인 상황모델'을 이론적 근거로, 독자의 이해와 관련된 내러티브의 다차원적 특성을 시각적으로 확인하고 조절할 수 있는 창작 지원 시스템 설계를 제안한다. 먼저 사건을 기본 단위로 하여 그 속성을 설정하고 내러티브의 두 시간축에 유기적으로 배열할 수 있는 프레임워크를 설계하고, 이를 실제 영화의 내러티브에 적용하여 전체 구조를 분석하였다. 다음으로, 독자의 이해에 영향을 미치는 상황 모델 차원들의 연속성을 시각화하는 방안과 정보처리 요구량으로써 인지적 복잡도를 분석하는 방안을 제시하고, 사례 영화에 대해 시각화한 결과를 내러티브의 특성과 작가 지원 관점에서 논의하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.96-106
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• 2002

본 논문에서는 최근 증가하는 TV 골프 경기의 하이라이트 부분을 요약하기 위해 시청자가 관심을 갖는 주요 이벤트를 시각 특징정보들을 이용하여 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 입력된 비디오의 샷 (Shot) 및 키 프레임 (Key Frame)을 구하여 데이터베이스화하는 구조를 분석하고, 두 번째 단계에서는 이들 정보를 이용하여 하위 레벨의 특징정보를 추출한다. 세 번째 단계에서는 특징 전보들을 통합하여 샷의 의미를 부여하여, 이벤트 구성 요소들과 정합시킨다. 네 번째 단계에서는 사전에 정의된 추론 규칙과 시간 정보를 이용하여 구성 요소들을 통합하여 이벤트를 결정한다. 본 연구에서는 하위 레벨의 특징 정보를 상호 호환성과 재사용성이 가능하도록 MPEG-7 비주얼 특징 정보를 사용하였다 TV-Anytime의 하이라이트/이벤트 스키마(schema)를 이용하여 검출된 이벤트들로 구성된 요약문을 XML 문서로 작성하였다. 제안 알고리즘의 성능을 검사하기 위해 비디오 자동 요약 시스템과 브라우징을 제작하여 실험하였으며 평균 80%의 검색 율과 정확도를 얻었다.