사용자 취향의 감정 이벤트 검색

강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 2003 자연과학논문집 Vol.24 No.-

감정 이벤트 검출은 인간과 컴퓨터와의 지능적인 상호작용에 있어서 매우 필요한 일이다. 본 논문에서는 칼라, 모션 및 셧 길이 정보등의 저급 특징들에 존재하는 감정 관련 특징들을 이용하여 사용자의 취향에 적합한 검색 방법을 제안한다. 사용자의 요구를 반영하기 위하여 Relevance Feedback을 사용한다. 사용자의 요구를 효과적으로 반영하기 위해 칼라, 모션 및 셧 길이의 3가지 미디어 타입으로 구성된 Relevance Feedback 시스템을 구현한다. 실험 결과에서 70% 이상의 바람직한 검색 결과를 얻었다. The detection of emotional events is necessary to intelligent Human Comptuer Interactions. In this paper, we use three low level features such as color, motion and shot cut rate in detecting emotional events based on a user's preference. To reflect a user's preference, we use a relevance feedback. The relevance feedback system consists of three media types such as color, motion and shot cut rate. Desirable experimental results are obtained in emotional event retrieval.

지능적인 비디오 브라우저 구현에 관한 연구

강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 1999 자연과학논문집 Vol.20 No.-

최근 들어, 컴퓨터 처리 속도 및 네트워크의 대역폭이 급속히 증가하고 있어서, 비디오나 고 해상도(high resolution)의 영상들 및 상호 작용을 제공하는 에니메이션 등과 같은 비쥬얼 정보 처리에 대한 필요성은 사용자들에게 있어서 매우 중요하게 인식되고 있다. 약 600만 시간정도분량의 비디오 데이터가 저장되어 있고, 또 매년 10퍼센트 정도의 비율로 비디오 데이터가 증가하고 있으므로, 비디오 정보를 빠르게 탐색 및 검색 기능을 갖춘 비디오 브라우저가 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 신속하고 사용자에 편리한 검색환경을 제공하기 위한 지능적 비디오 브라우저를 제안하고, 프로토타입을 구현하였다. Recently, visual information such as full-motion video, high-resolution images, and interactive animations are becoming important to users as computing power and network bandwidth continue to increase. Since there are more than 6 million hours of video already stored and this number grows at a rate of about 10 percent a year, it is necessary to develop a video browser for searching and retrieval of video data. In this paper, we propose an intelligent video browser for fast, user-friendly searching and implement a prototype.

압축 비디오 데이터로부터 내용 기반 비디오 분할에 관한 연구

강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 1997 자연과학논문집 Vol.18 No.-

비디오 분할은 비디오 데이터 검색에 있어서 중요한 과정 중의 하나이다. 특히, 압축된 영상으로부터 비디오 분할에 필요한 특징들을 직접 추출하여 분할할 수 있다면 효율적으로 정보 검색을 할 수 있을 것이다. 기존의 발표된 방법들은 단순히 DC 영상의 신호특성을 이용한 것으로서 DC 영상의 내용 변화에 민감하지 못하다. 본 논문에서는 압축 비디오 데이터로부터 DC 영상을 복원하고, 이 영상에 존재하는 의미있는 내용을 공간 및 시간적인 응집성을 이용하여 추출하여 비디오 데이터를 분할하는 방식을 제안한다. Automatic video segmentation is one of the most important procedures for video indexing. In particular, it is desirable to segment directly from compressed video data. In this paper, we describe a new approach to segment from compressed video data using spaio-temporal coherence. We extract DC images first and then quantize them using our own quantization table in which the intensity value range is divided into non-uniform-size bins based on human visual system. Next, we extract meaningful connected regions on each frame with spatial coherence and find 3D connected volume using correspondences between regions with temporal coherence. Finally, we can segment video data based on 3D connected volume.

압축 비디오 데이터로부터 디지털 워터마킹을 위해 인지 모델에 근거한 의미 있는 특징 추출 방법

강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 1998 자연과학논문집 Vol.19 No.-

비디오 데이터에 있어서 워터마킹은 정지 영상의 워터마킹과는 달리 여러 가지 문제점이 있다. 데이터 자체가 대용량인데다가, 프레임 간의 반복되는 면이 많기 때문에 프레임간의 평균화, 프레임 교환 및 통계적 처리 등을 통해 데이터의 불법 복제가 가능하다. 더욱이, 정지 영상에서 사용되는 워터마킹 방식을 그대로 사용한다면 워터마크는 비디오 데이터에 독립적으로 삽입되게 된다. 비디오 내용에 독립된 워터마크를 삽입하게 되면, 프레임간의 움직임이 없는 영역에서는 통계적으로 비교하거나 평균을 계산하여 워커마크를 삭제할 수 있다. 따라서, 워터마크를 삽입하는 데 있어서 비디오 데이터가 갖고 있는 내용의 중요한 속성을 인간이 시각 시스템에 의존하여 처리하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 압축 비디오 데이터로부터 디지털 워터마킹을 위해 인지 모델에 근거한 영역 정보, 칼라 정보 및 카메라 모션 정보와 같은 의미있는 특징들을 압축 데이터의 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하는 방법을 제안한다. Video watermarking introduces some issues not present in image watermarking. Because of large amounts of data and inherent redundancy between frames, video signals are susceptible to pirate attacks, including frame averaging, frame dropping, frame swapping, and statistical analysis. Furthermore, if we use image watermarking scheme on video data, the watermarking is video independent because the watermark is fixed while the frame changes. In order to generate robust watermarks on video data, it is desirable to use meaningful features residing on video data. In this paper, we propose a new method in extracting meaningful features such as dominant regions, color information and motions from compressed video data for digital watermarking.

Hidden Markov Model을 이용한 감정관련 비디오 셧 검출

강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 2004 자연과학논문집 Vol.25 No.-

본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 기반으로 한 감정 이벤트를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 비디오 데이터의 저급 특징들로부터 고급 개념의 감정 이벤트를 매핑하기 위하여 감정 이벤트와 저급 특징들 사이에 존재하는 관련성에 대한 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과로부터 감정에 관련된 특성을 나타내는 저급 특징들을 계산할 수 있었고, 이러한 저급 특징들을 결합한 관찰 벡터를 구성하였다. 관찰 벡터는 HMM을 통하여 감정 관련 이벤트를 검출하는데 사용되었다. 두 가지의 HMM 형태를 감정 이벤트 검출에 사용하였다. 제안된 모델은 감정 검출에 있어서 바람직한 성능을 보여주었다. This paper discusses a new technique for detecting affective events using Hidden Markov Models(HMM). To map low level features of video data to high level emotional events, we perform empirical study on the relationship between emotional events and low-level features. After that, we compute simple low-level features that represent emotional characteristics and construct a token or observation vector by combining low level features. The observation vector sequence is tested to detect emotional events through HMMs. We create two HMM topologies and test both topologies. The affective events are detected from our proposed models with good accuracy.

다양한 환경에서의 칼라 얼굴 데이터베이스 구축 및 얼굴 검출 방법

강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 2002 자연과학논문집 Vol.23 No.-

본 논문에서는 다양한 조명 및 포즈로 구성된 칼라 얼굴 데이터베이스 구축 및 얼굴 검출 방법에 대해 기술한다. 본 논문에서 제안된 방식은 피부 검출 모듈, 눈 검출 모듈 및 템플레이트 매칭 모듈로 구성되어 있다. 일반적인 사무실 환경에서 조명 및 포즈 변환에 의해 PC 카메라에서 얻은 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 검출하기 위해, RGB 칼라 스페이스를 HSV로 변환하고 H(Hue) 및 S(Saturation)로 이루어진 윈도우를 적응적으로 변환하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역으로부터 얼굴 구성의 중요한 특징이고, 포즈 변환에 강인한 눈의 후보 점들을 추출한다. 추출된 눈의 후보 점을 평균얼굴의 눈과 템플레이트 매칭을 한다. 이때 hausdorff 거리를 유사도로 사용한다. 다양한 실험을 통해 95%이상의 검출율을 기록하였다. In this paper, we discuss the method to construct color face database under variable lighting and pose and detect faces from that database. Our proposed method consists of three modules such as a skin segment extraction module, an eye feature extraction module, and a template matching module. First, we detect skin color segments by adjusting threshold window in Hue-Saturation(HS) space according to the distribution of color histogram. From these skin color segments, salient feature points for face are extracted. After that, the feature points for eyes are computed. The possible eye feature points are compared with normalized eye features which are obtained from the training data. At this template matching stage, we use a modified Hausdorff distance. Finally, eye feature points are selected and then face segments are determined. The accuracy of face detection result on our test images is 95%.

비디오 데이터로부터 전경 및 배경 영역 분할 방법

성영제,강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 2000 자연과학논문집 Vol.21 No.-

MPEG-4에서 사용되는 객체 기반 압축(object-based coding) 기법은 영상내의 특징을 이용하여 자동으로 전경(foreground) 물체를 얻어내어 객체 단위의 압축을 실현한다. 전경 물체 추출은 영상의 압축을 효율적으로 수행할 수 있게 할 뿐 아니라 영상의 개체 단위 편집을 가능하게 하고 전송이나 검색에도 적용할 수 있어 그 활용 범위가 매우 넓다. 현재 많은 곳에서 활발한 연구가 진행 중이지만 아직 인간이 생각하듯이 정확하게 전경 물체를 추출해 낼 알고리즘이 개발되지 못한 실정이다. 본 논문에서는 전경 물체를 얻기 위한 방법으로 공간상에서 컬러의 유사도를 이용한 공간 분할(spatial segmentation)을 통하여 정지 영상을 여러 개의 영역으로 분할 한 후, 시간 축 상에서 움직임이 있는 영역을 찾아서 전경과 배경을 분할하는 방법을 제안한다. 공간 분할에서는 M-RSST방법을 이용하여 계산시간을 단축하고 과분할(over-segment) 되는 것을 방지하며, 시간 분할에서는 프레임간의 차이 영상에서의 분산 값을 이용하여 움직이는 영역을 찾아내는데 이때 기준이 되는 분산의 임계 값을 F-test를 통하여 결정하여 오차를 최소화한다. The object-based coding proposed in MPEG-4 compresses each object unit. It requires the object extracting skill. But there is no good result of extraction. So we propose a good skill of object extraction, using color and motion information of moving picture. It automatically separates foreground objects and background objects from picture. This approach is useful in the picture compression and can be also used in image transmission and retrieval. Even though it is being studied elsewhere at present, algorithms that extract the foreground objects have not reached their limit of development. In this paper, we propose foreground-background separation using spatial segmentation based on color similarity and temporal segmentation for searching for the change detection mask. Spatial segmentation performs to divide each image into several regions, which have color similarity and spatial proximity. We use the M-RSST (Multi-resolution Recursive Spanning Tree) method for spatial segmentation. Using M-RSST is faster and ensures that spatial segmentation is not over-segmented. On the other hand, the temporal segmentation yields a change detection mask that indicates moving area. We can detect the region that has the motion extracted from the variances in the different images of the three adjacent images. And we use the F-test to find out the threshold of variances in the different images.

계층적이고 반자동적인 비디오에서의 객체 추출 방법

박현재,강행봉 가톨릭대학교 자연과학연구소 2001 자연과학논문집 Vol.22 No.-

객체 기반 압축 기술은 MPEG-4에서 이용되는 기술로 객체와 배경을 따로 압축하는 방법이다. 이 방식은 압축률을 높임과 동시에 객체들간의 재합성 및 검색 등에도 이용할 수 있는 장점이 있다. 하지만, 활발한 연구에도 불구하고, 객체와 배경을 완전하게 구분해내는 알고리즘은 아직 개발되지 않고 있다. 본 논문에서는 자동화에 어려움이 있는 객체 추출 기법을 사용자의 상호 작용에 의한 반자동적인 방법으로 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에는 M-RSST를 이용해 공간적인 분할을 실시한 뒤에 모션 정보를 이용해서 분할된 영역들을 합병한다. 그 후 BPT에 의해 영역의 크기를 조절하며, 사용자가 원하는 영역을 선택하게 함으로써 객체 추출 과정을 간략하게 한다. Object-based coding has become one of the most actively researched areas in the past years because it can increase transmission-rate remarkably. Object-based coding system requires object extraction skill. The object extraction skill enables the system to efficiently compress pictures and to synthesize or edit pictures and videos. It can be useful in many other areas as well. While the research of the object extraction has been advanced, the algorithm, which extracts the object from its background, has not been extensively researched yet. In this paper, we propose a new semi-automatic object extraction approach for the algorithm. This proposed algorithm utilizes a user's actions to precisely extract foregrounds. This algorithm uses spatial segmentation based on color similarity and temporal segmentation to decrease the number of a user's operations. Spatial segmentation performs M-RSST(Multi-resolution Recursive Shortest Spanning Tree) followed by construction of BPT(Binary Partition Tree) of the image. M-RSST divides an image into several regions and BPT enables a user to select regions which he or she wants. Temporal segmentation is performed to merge regions that have similar motion.

서울의 Penicillinase Producing Neisseria gonorrhoeae 발생빈도(1998)

김재홍,김준호,반재용,이정우,황성주,정준규,정성태,강진문,조흔정,홍창의,정혜신,이한승,김이선,이봉길,이종호,선영우,한기덕,윤성필,이성훈,안종성,박석범,문승현,조항래,김형섭,류지호,황재영,박준홍,손상욱 한양대학교 의과대학 2001 한양의대 학술지 Vol.21 No.1

In recent years, gonorrhea has been pandemic and remains one of the most common STDs in the world, especially in developing countries. For the detection of a more effective therapeutic regimen and assessing the prevalence of Penicillinase Producing Neisseria gonorrhoeae(PPNG), we have been trying to study the patients who have visited the Venereal Disease Clinic of Choong-Ku Public Health Center in Seoul since 1980 by menas of the chromogenic cephalosporin method. In 1998, 93 strians of N. genorrhoeae were isolated, among which 60(64.5%) were PPNG. The prevalence of PPNG in Seoul, which had been decreased to 39% in 1996 after a peak of 74.3% in 1993, is increased to 64.5% in 1998.

Considerations of Semantics and Multimedia Information at Name Server for Directory Service

Hang-Bong Kang(강행봉),Yong-Jin Park(박용진) 대한전자공학회 1986 대한전자공학회 학술대회 Vol.1986 No.6