VDCluster : 대용량 비디오 시퀀스를 위한 비디오 세그멘테이션 및 클러스터링 알고리즘

이석룡,이주홍,김덕환,정진완 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol. No.

In this paper, we investigate video representation techniques that are the foundational work for the subsequent video processing such as video storage and retrieval. A video data set is a collection of video clips, each of which is a sequence of video frames and is represented by a multidimensional data sequence (MDS). An MDS is partitioned into video segments considering temporal relationship among frames, and then similar segments of the clip are grouped into video clusters. Thus, the video clip is represented by a small number of video clusters. The video segmentation and clustering algorithm, VDCluster, proposed in this paper guarantee clustering quality to such an extent that satisfies predefined conditions. The experiments show that our algorithm performs very effectively with respect to various video data sets. 본 논문에서는 비디오 저장이나 검색과 같은 비디오 정보 처리를 위한 중요한 기초 연구로써 비디오의 표현을 위한 효과적인 기법을 제안한다. 비디오 데이타 세트는 수초에서 수분 사이의 상연 시간을 갖는 비디오 클립들의 집합이며, 각 비디오 클립은 연속된 비디오 프레임들로 구성되어 있다. 이 비디오 클립은 다차원 데이타 시퀀스(multidimensional data sequence: MDS)로 표현될 수 있으며, 프레임 사이의 시간적인 정보를 고려하여 비디오 세그먼트로 나누어 지고, 한 클립 내에서 서로 유사한 세그먼트들은 다시 비디오 클러스터로 군집화된다. 따라서, 각 비디오 클립은 소수 개의 비디오 클러스터로 표현되어 진다. 본 논문에서 제안한 비디오 세그멘테이션 및 클러스터링 알고리즘 VDCLuster는 사전에 정의된 일정 수준의 클러스터링 품질을 보장하고 있으며, 다양한 비디오 시퀀스에 대한 실험을 통하여 알고리즘의 효과를 입증한다.

비디오 스트리밍 서비스를 위한 의미기반 비디오 표현 및 저장 기법

이석룡 대한산업공학회 2004 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2004 No.2

비디오 검색 시스템을 위한 데이터 시퀀스 패턴 유사성 검색

이석룡,Lee Seok-Lyong 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지D Vol.13 No.3

비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다. A video stream can be represented by a sequence of data points in a multidimensional space. In this paper, we introduce a trend vector that approximates values of data points in a sequence and represents the moving trend of points in the sequence, and present a pattern similarity matching method for data sequences using the trend vector. A sequence is partitioned into multiple segments, each of which is represented by a trend vector. The query processing is based on the comparison of these vectors instead of scanning data elements of entire sequences. Using the trend vector, our method is designed to filter out irrelevant sequences from a database and to find similar sequences with respect to a query. We have performed an extensive experiment on synthetic sequences as well as video streams. Experimental results show that the precision of our method is up to 2.1 times higher and the processing time is up to 45% reduced, compared with an existing method.

의료전달체계 시행이후 가정의학과 외래환자 진료내용 분석

이석룡,송상욱,최환석,김경수,신호철,박은숙 大韓家庭醫學會 1992 Korean Journal of Family Medicine Vol.13 No.3

비디오 데이터 세트의 하이퍼 사각형 표현에 기초한 비디오 유사성 검색 알고리즘

이석룡,Lee, Seok-Lyong 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.4

이 연구에서는 대용량 비디오 데이터 스트림에 대한 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 수많은 프레임으로 이루어진 비디오 스트림은 각 프레임을 다차원 벡터(multidimensional vector)로 나타냄으로써 다차원 데이터 공간 상에서 시퀸스로 나타낼 수 있다. 이 시퀸스의 특성을 분석 함으로써 각 시퀸스를 비디오 세그먼트(video segment)와 이 세그먼트의 집합인 비디오 클러스터(video cluster)로 표현한다. 본 연구에서는 이러한 비디오 세그먼트와 클러스터를 사용하여 두 비디오 스트림 사이의 유사성 함수(similarity function)를 제시하고, 이 함수에 근거하여 비디오 세그먼트의 하이퍼 사각형과 대표 프레임에 기초한 두 가지의 유사성 검색 알고리즘을 제안한다. 전자는 정해성(correctness)을 보장하는 알고리즘이며, 후자는 정해성을 약간 희생하는 대신 상당한 효율성을 얻을 수 있는 알고리즘이다. 다양한 유형의 비디오 스트림 및 가상으로 생성된 스트림 데이터에 대한 실험을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 분석한다. In this research, the similarity search algorithms are provided for large video data streams. A video stream that consists of a number of frames can be expressed by a sequence in the multidimensional data space, by representing each frame with a multidimensional vector By analyzing various characteristics of the sequence, it is partitioned into multiple video segments and clusters which are represented by hyper-rectangles. Using the hyper-rectangles of video segments and clusters, similarity functions between two video streams are defined, and two similarity search algorithms are proposed based on the similarity functions algorithms by hyper-rectangles and by representative frames. The former is an algorithm that guarantees the correctness while the latter focuses on the efficiency with a slight sacrifice of the correctness Experiments on different types of video streams and synthetically generated stream data show the strength of our proposed algorithms.

우리나라의 海洋境界劃定에 관한 考察 : 黃·東支那海를 중심으로

李錫龍 한국해양수산개발원 1989 해양정책연구 Vol.4 No.1

숙성 흑율피 첨가 양갱의 품질 특성 및 항산화성

이석룡,임준영,김미리 한국식품저장유통학회 2017 한국식품저장유통학회지 Vol.24 No.2

This study was performed to evaluate the quality characteristics and the antioxidant activities of yanggeng added with the aged black chestnut inner shells (ACI). The levels of ACI addition to Yanggeng were 0%, 1%, 3%, or 5%. The moisture content and the reducing sugar contents of Yanggeng increased with the amount of ACI. The pH of Yanggeng with ACI decreased with the amount of ACI, but the acidity increased. Depending on the amount of ACI added, the lightness (L) and yellowness (b) values of Yanggeng with ACI decreased in the Hunter color system, and the redness (a) value increased. Textural properties by TPA showed that hardness, springiness and chewiness decreased as increase in the amount of ACI added. Total phenol content in the Yanggeng added with ACI increased with the amount of ACI added. Increasing amount of ACI addition enhanced antioxidant activities of Yanggeng, as evidenced by DPPH radical scavenging activity and hydroxyl radical scavenging activity assays. In the preference test, Yanggeng added with 3% ACI showed the highest overall preference and texture. Based on these results, when 3% ACI was added to Yanggeng the quality characteristics, antioxidant property and sensory properties were excellent.

의미 정보를 이용한 다차원 데이터 시퀀스의 유사성 척도 연구

이석룡,이주홍,전석주,Lee, Seok-Lyong,Lee, Ju-Hong,Chun, Seok-Ju 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.2

연속된 일차원 실수로 이루어진 시계열 데이터는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 다양한 데이터베이스 응용 분야에서 연구되어져 왔다. 그러나 최근의 복잡한 비즈니스 환경에서, 다차원 데이터 시퀀스(multidimensional data sequence : MDS)는 일차원 시계열 데이터와 더불어 그 중요성이 더해가고 있다. 다차원 데이터 시퀀스의 예로써, 비디오 스트림은 색상과 질감 등의 속성들로 이루어진 다차원 공간상에서 MDS로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 패턴 유사성 검색에서 사용되는 효과적인 유사성 척도를 제시한다. 하나의 MDS는 여러 개의 세그먼트(segment)로 나누어지며, 각 세그먼트는 다양한 의미적인 특징들로 표현된다. 유사성 척도는 이러한 세그먼트에 대해서 정의되는데 이 척도를 사용하여 어떤 주어진 질의 시퀀스에 대하여 무관한 세그먼트들은 검색 대상에서 일차적으로 제외된다. 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스 모두 세그먼트 단위로 분할되며, 질의 처리는 전체 시퀀스의 모든 데이터를 검색하지 않고 데이터 세그먼트와 질의 세그먼트의 특징을 비교하는 것을 기초로 하여 수행된다. One-dimensional time-series data have been studied in various database applications such as data mining and data warehousing. However, in the current complex business environment, multidimensional data sequences (MDS') become increasingly important in addition to one-dimensional time-series data. For example, a video stream can be modeled as an MDS in the multidimensional space with respect to color and texture attributes. In this paper, we propose the effective similarity measures on which the similar pattern retrieval is based. An MDS is partitioned into segments, each of which is represented by various geometric and semantic features. The similarity measures are defined on the basis of these segments. Using the measures, irrelevant segments are pruned from a database with respect to a given query. Both data sequences and query sequences are partitioned into segments, and the query processing is based upon the comparison of the features between data and query segments, instead of scanning all data elements of entire sequences.

경향 벡터 기반 비디오 스트림 검색 시스템

이석룡(Seok-Lyong Lee),전석주(Seok-Ju Chun) 한국멀티미디어학회 2007 멀티미디어학회논문지 Vol.10 No.8

다차원 대용량 저밀도 데이타 큐브에 대한 고밀도 서브 큐브 추출 알고리즘

이석룡(Seok-Lyong Lee),전석주(Seok-Ju Chun),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.33 No.4

데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브(multidimensional data cube) 기술을 연구하는데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성(sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브 만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다. A data warehouse is a data repository that enables users to store large volume of data and to analyze it effectively. In this research, we investigate an algorithm to establish a multidimensional data cube which is a powerful analysis tool for the contents of data warehouses and databases. There exists an inevitable retrieval overhead in a multidimensional data cube due to the sparsity of the cube. In this paper, we propose a dense sub-cube extraction algorithm that identifies dense regions from a large sparse data cube and constructs the sub-cubes based on the dense regions found. It reduces the retrieval overhead remarkably by retrieving those small dense sub-cubes instead of scanning a large sparse cube. The algorithm utilizes the bitmap and histogram based techniques to extract dense sub-cubes from the data cube, and its effectiveness is demonstrated via an experiment.