카메라의 동작을 보정한 장면전환 검출

장석우,최형일,Jang Seok-Woo,Choi Hyung-Il 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.4

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다. In this paper, we propose an effective method for detecting and classifying shot transitions in video sequences. The proposed method detects and classifies shot transitions including cuts, fades and dissolves by compensating camera operations in video sequences, so that our method prevents false positives resulting from camera operations. Also, our method eliminates local moving objects in the process of compensating camera operations, so that our method prevents errors resulting from moving objects. In the experiments, we show that our shot transition approach can work as a promising solution by comparing the proposed method with previously known methods in terms of performance.

열처리 공정과 비스무스 박막의 결정구조 및 자기저항 특성변화와의 물리적 관계

장석우,서영호,안호명,Jang, Seok Woo,Seo, Young-Ho,An, Ho-Myoung 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.3

본 연구에서는 비스무스(Bi) 박막의 스핀전자소자로의 응용가능성을 확인하기 위해서 열처리 공정에 의한 비스무스 박막의 결정 구조 및 자기저항변화를 조사하였다. 비스무스 박막은 초기에 결정성이 없이 약 100 nm의 결정립과 낮은 자기저항 비(MR)가 상온에서 4.7 % 로 보였으나, 열처리 공정 후 결정립이 확장되고 방위의 재배열이 일어나며 결정립이 형성 되었고, 이로 인해서 자기저항 비가 상온에서 404 %로 크게 향상 되었다. 이러한 자기저항 비의 큰 향상은 크게 확장된 결정립으로 인해서 스핀의 평균산란시간이 크게 증가했기 때문이다. 본 연구를 통해서 열처리 공정이 비스무스 박막의 결정립 형성 및 자기저항 비의 향상에 큰 영향을 보임을 확인하였고, 비스무스 박막의 스핀전자소자로서의 응용 가능성을 증명하였다. In this study, we investigate on the crystal microstructure and magneto-resistance (MR) change of Bismuth(Bi) thin films for annealing process, in order to apply Bi thin films to the spin electronic devices. As-prepared Bi thin films show the randomly oriented find grains whose size was measured to about 100 nm and the very low MR (4.7 % at room temperature) while careful annealing results in not only grain growth up to ${\sim}2{\mu}m$ but also drastic MR improvement (404 % at room temperature). The drastic change in the MR after applying the annealing process is attributed to the grain growth decreasing grain boundary scattering of electron. Therefore, in this study, we confirm the annealing effect for the grain boundary formation and MR improvement of Bi thin films, and demonstrate the feasibility of spin electronic devices.

퍼지 추론에 의한 비디오 데이터의 샷 경계 추출

장석우,Jang, Seok-Woo 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.6

본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다. In this paper, we describe a fuzzy inference approach for detecting and classifying shot transitions in video sequences. Our approach basically extends FAM (Fuzzy Associative Memory) to detect and classify shot transitions, including cuts, fades and dissolves. We consider a set of feature values that characterize differences between two consecutive frames as input fuzzy sets, and the types of shot transitions as output fuzzy sets. The inference system proposed in this paper is mainly composed of a learning phase and an inferring phase. In the learning phase, the system initializes its basic structure by determining fuzzy membership functions and constructs fuzzy rules. In the inferring phase, the system conducts actual inference using the constructed fuzzy rules. In order to verify the performance of the proposed shot transition detection method experiments have been carried out with a video database that includes news, movies, advertisements, documentaries and music videos.

비디오 데이터 분석에 의한 카메라의 동작 추출

장석우,이근수,최형일,Jang, Seok-Woo,Lee, Keun-Soo,Choi, Hyung-Il 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.8

본 논문에서는 비디오 데이터를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출하는 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 희귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포한된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다. This paper presents an elegant method, an affine-model based approach, that can qualitatively estimate the information of camera motion. We define various types of camera motion by means of parameters of an affine-model. To get those parameters form images, we fit an affine-model to the field of instantaneous velocities, rather than raw images. We correlate consecutive images to get instantaneous velocities. The size filtering of the velocities are applied to remove noisy components, and the regression approach is employed for the fitting procedure. The fitted values of the parameters are examined to get the estimates of camera motion. The experimental results show that the suggested approach can yield the qualitative information of camera motion successfully.

경계 특징을 이용한 모자이크 블록 추출 방법

장석우,박영재,허문행,Jang, Seok-Woo,Park, Young-Jae,Huh, Moon-Haeng 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.12

Recently, with the sharp increase of digital visual media such as photographs, animations, and digital videos, it has been necessary to generate mosaic blocks in a static or dynamic image intentionally or unintentionally. In this paper, we suggest a new method for detecting mosaic blocks contained in a color image using boundary features. The suggested method first extracts Canny edges in the image and finds candidate mosaic blocks with the boundary features of mosaic blocks. The method then determines real mosaic blocks after filtering out non-mosaic blocks using geometric features like size and elongatedness features. Experimental results show that the proposed method can detect mosaic blocks robustly rather than other methods in various types of input images. 최근 들어 사진, 애니메이션, 동영상과 같은 디지털 시각 매체가 폭발적으로 증가함에 따라서 의도적 또는 비의도적으로 입력 영상 내에 모자이크 블록들을 생성해야 할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 입력된 컬러 영상에 존재하는 모자이크 블록들을 경계 특징을 이용하여 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 캐니 에지를 검출하고, 검출된 에지로부터 모자이크 블록의 경계 특징을 추출하여 모자이크 블록이 존재할 가능성이 있는 후보 영역들을 찾는다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 비 모자이크 영역들을 제거하고 실제적인 모자이크 블록들만을 검출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 방법이 다양한 종류의 입력 영상에서 모자이크 블록들을 강건하게 검출한다는 것을 보여준다.

주색상과 특징점을 이용한 애니메이션 캐릭터의 표정인식

장석우,김계영,나현숙,Jang, Seok-Woo,Kim, Gye-Young,Na, Hyun-Suk 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.6

This paper suggests a method to recognize facial expressions of animation characters by means of dominant colors and feature points. The proposed method defines a simplified mesh model adequate for the animation character and detects its face and facial components by using dominant colors. It also extracts edge-based feature points for each facial component. It then classifies the feature points into corresponding AUs(action units) through neural network, and finally recognizes character facial expressions with the suggested AU specification. Experimental results show that the suggested method can recognize facial expressions of animation characters reliably. 본 논문에서는 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로 분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.

HTML5 캔버스를 이용한 플랫폼 독립적인 게임의 구현

장석우,허문행,Jang, Seok-Woo,Huh, Moon-Haeng 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.12

Recently, HTML5 have drawn many people's attention since it is considered as a next-generation web standard and can implement a lot of graphic and multimedia-related techniques on a web browser without installing programs separately. In this paper, we implement a game independent of platforms, such as iOS and Android, using the HTML5 canvas. In the game, the main character can move up, down, left, and right not to collide with neighboring enemies. If the character collides with an enemy, the HP (hit point) gauge bar reduces. On the other hand, if the character obtains heart items, the gauge bar increases. In the future, we will add various items to the game and will diversify its user interfaces by applying computer vision techniques such as various gesture recognition. 최근 들어, 차세대의 웹 표준으로 자리매김하고 있으며, 별도의 프로그램을 설치하지 않고 인터넷 브라우저 상에서 다양한 그래픽과 멀티미디어의 구현이 가능한 웹 앱 저작 기술인 HTML5에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 HTML5에서 제공하는 캔버스를 활용하여 애플의 iOS, 구글의 안드로이드 등의 플랫폼에 의존적이지 않은 게임을 구현한다. 본 논문에서 구현하는 게임은 캐릭터가 주변의 적들과 충돌하지 않기 위해서 상하좌우로 이동한다. 그리고 캐릭터가 적과 충돌하면 생존 게이지가 줄어들고, 하트 아이템을 먹으면 생존 기간이 연장되는 게임이다. 향후에는 본 논문에서 개발된 게임에 보다 다양한 아이템을 추가할 예정이며, 제스처 인식과 같은 컴퓨터 비전기술을 적용하여 게임을 수행하는 사용자와의 인터페이스를 보다 다양화할 계획이다.

효율적인 ASIC구현을 위한 버퍼 삽입 방식의 HFNS

장석우,김동욱,서영호,Jang, Seok Woo,Kim, Dong-Wook,Seo, Young-Ho 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.2

본 논문에서는 HFNS(high fanout net synthesis) 기법들 중에서 실제 현장에서는 주로 사용되고 있는 버퍼 삽입 방법을 이용한 기법에 대해서 제안하였다. 먼저 HFNS를 수행하는데 있어서 고려해야할 사항들과 HFNS수행 방법들에 대해서 세부적인 기술들을 제안하였고, HFNS 수행 이후의 후처리 과정에서 수행해야할 기법들에 대해서도 제안하였다. 버퍼 삽입 기반의 HFNS는 이미 널리 사용되는 방법인데 본 논문은 주로 ASIC 및 SoC 상용 작업 현장에서 사용될 수 있는 실전적인 기법들을 대상으로 하였다. In this paper, we proposed a practical methodology of HFNS (high fanout net synthesis) to use buffer insertion which has been applied in the fields. First, we proposed consideration to execute HFNS and detail techniques for it. Next we proposed post-process method which is necessary to obtain success of HFNS. The buffer-insertion based method for HFNS is a kind of popular technique, but we targeted a practical and commercial aspect of HHNS.

원형의 이동 경계선을 가지는 특수효과 검출

장석우(Jang, Seok-Woo),변시우(Byun, Si-Woo) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.7

본 논문에서는 디지털 비디오 데이터에서 이동 경계선의 형태가 원형의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 효과적으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 아이리스 라운드 검출 방법에서는 영상에 존 재하는 원형의 이동 경계선을 개선된 허프 변환(Hough transform)을 이용하여 강건하게 추출하고, 이들의 진행 방향 및 형태를 효과적으로 분석하여 아이리스 라운드 와이프의 발생 유무를 판단한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 방법이 원형의 이동 경계선을 가지는 아이리스 라운드를 효과적으로 검출할 수 있다는 것을 다양한 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 보인다. In this paper, we propose a method to detect Iris Round wipe transitions with circular moving borders in digital video data. The suggested method robustly extracts circular moving borders from the input image using improved Hough transform, and finally detects Iris Round wipes by effectively analyzing their moving directions and shapes. In order to evaluate the performance of the suggested algorithm, the experimental results show that the proposed method can effectively detect Iris Rounds with circular moving borders in various video data.

적응적 가중치 함수를 이용한 모션 벡터의 필터링

장석우(Seok-Woo Jang),김진욱(Jin-Uk Kim),이근수(Geun-Soo Lee),김계영(Gye-Young Kim) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.11

본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다. In this paper, we propose an approach for extracting and filtering block motion vectors using an adaptive weight function. We first extract motion vectors from a sequence of images by using size-varibale block matching and then process them by adaptive robust estimation to filter out outliers (motion vectors out of concern). The proposed adaptive robust estimation defines a continuous sigmoid weight function. It then adaptively tunes the sigmoid function to its hard-limit as the residual errors between the model and input data are decreased, so that we can effectively separate non-outliers (motion vectors of concern) from outliers with the finally tuned hard-limit of the weight function. The experimental results show that the suggested approach is very effective in filtering block motion vectors.