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적응적 임계값 추출에 의한 연속 블로치 영역 자동 검출
안기옥(Kiok Ahn),김민기(Mingi Kim),모니룰(Monirul Hoque),채옥삼(Oksam Chae) 대한전기학회 2014 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2014 No.10
An automatic detection technique is proposed for blotch detection, evident in old archived media. Traditional pixel based blotch detection methods fail to detect blotch, if present, at the identical location in successive frames. Additional complexity incurs from manual threshold tuning to get optimal performance. To alleviate these problems, in this paper, we have proposed a fusion of three Rank order difference (ROD) detectors which works on five consecutive frames. Effect of manual thresholding is reduced by introducing adapting threshold based on local neighborhood and image statistics of candidate blotch positions. Experiment is performed on real dataset to evaluate the accuracy of proposed solution.
원격 스마트 협업을 위한 컬러와 LBP 코드 기반 비디오 샷 경계 검출
안기옥(Kiok Ahn),홍석진(Seokjin Hong),조영탁(Youngtak Cho),채옥삼(Oksam Chae) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
Performance of the remote collaboration system depend on recognition such as appearance and disappearance of a new object, we use shot boundary detection method to analyse this. Color histogram based method is sensitive to noise, brightness changes and states of the object. In this paper, we suggest a new shot boundary detection method which uses color and texture information and analyse this result. The result shows proposed method is more robust against noise, brightness changes and states of the object than color histogram based method and more effective against shot boundary detection.
표준화된 Edge기반 영상분석 알고리즘 개발을 위한 윤곽선 클래스 설계 및 구현
안기옥(Kiok Ahn),황혜정(Heajung Hoang),채옥상(Oksam Chae) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
영상에 추출된 윤곽선(Edge)은 물체의 핵심적인 형태정보를 포함하고 있어서 영상인식과 분석의 근간이 되고 있다. 따라서 정확한 윤곽선 검출을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며 그 응용분야도 다양하다. 그러나 정작 추출된 윤곽선 정보를 효율적으로 표현하고 활용하기 위한 표준화된 자료구조에 대한 연구는 많지 않아서 연구결과의 공유를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 검출된 윤곽선을 효율적으로 표현, 관리, 검색, 조작하기 위한 자료클래스를 설계구현 함으로서 윤곽선검출 알고리즘의 표준화와 재사용을 촉진시키고 검출된 다양한 응용을 가능하게 한다.
셋톱박스 품질검사를 위한 개선된 지역 방향 패턴(eLDP) 기반의 비디오 샷 경계 검출
조영탁 ( Youngtak Cho ),안기옥 ( Kiok Ahn ),김민기 ( Mingi Kim ),이태원 ( Taewon Lee ),송기훈 ( Gihun Song ),채옥삼 ( Oksam Chae ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
디지털 비디오의 발전이 가속됨에 따라, 비디오 샷 경계 검출은 비디오 분석 및 카타로깅 등 여러 분야에 있어 필수적인 요소가 되었다. 기존 샷 경계 검출 방법들은 잡음이나 카메라 혹은 물체의 이동, 그리고 색상의 급격한 변화 등에 민감한 성능을 보인다. 본 논문에서는 개선된 지역 방향 패턴 기반(eLDP) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 색상의 일부와 eLDP 의 특징을 결합해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보였다. 또한, 셋롭박스 품질검사 시 필요한 채널 간 동기 화의 신뢰성을 높였고, 실시간으로 검사하면서도 안정적인 샷 경계 검출이 가능함을 입증하였다.
코너 정보와 Adaboost 인식 기술을 이용한 비디오 내의 블록 오류 고속 검출 방법
하명환(Ha, Myunghwan),이문식(Lee, Moonsik),박성춘(Park, Sungchoon),안기옥(Ahn, Kiok),김민기(Kim, Min-Gi) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.11
방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.
테이프리스 방송 환경에서의 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템 개발
이문식(Lee Moonsik),하명환(Ha Myunghwan),김윤창(Kim Yunchang),박성춘(Park Sungchoon),안기옥(Ahn Kiok),김민기(Kim Min-Gi),이정헌(Lee JungHeon) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.7
방송사에는 수십만 시간에 이르는 아카이브된 콘텐츠가 있으며, 수십시간에 이르는 콘텐츠가 매일매일 생산되고 있다. 이러한 콘텐츠를 고품질로 빠르고, 다양하게 서비스하기 위하여 방송 환경은 파일 기반의 테이프리스 환경으로 전환되고 있다. 이러한 방송 환경의 변화는 전통적인 콘텐츠 품질 관리에 새로운 이슈를 제기하고 있다. 테이프를 사용하는 전통적인 방송 제작 환경에서의 품질검사 방식은 대량의 콘텐츠, 빠른 서비스 그리고 파일 기반의 환경에는 적합하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 더욱 빠르고, 일관성있게 파일 기반의 콘텐츠 오류를 검사할 수 있는 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 방송환경에서 발생할 수 있는 다양한 A/V 오류의 유형에 대하여 정리하였고, 컨테이너와 A/V 에센스를 검사할 수 있는 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템의 구현에 대하여 기술하고자 한다. 컨테이너 검사는 헤더 정보에 포함되어 있는 메타데이터에 대한 검사이고, A/V 오류 검사는 에센스 내부에 포함된 블록 오류, 인터레이스 오류, 뮤트 등의 검사이다.