• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.89-98
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• 2007

비디오와 브라우징, 검색, 조작을 위해서 비디오 내용을 기술하는 색인이 요구된다. 지금까지 색인의 구성은 대부분 비디오 내용에 제한된 키워드를 수작업으로 할당하는 전문가에 의해 수행되었는데 이는 비용과 시간을 소비하는 사업이므로 비디오 내용을 자동으로 분류하는 것이 필요하다. 이 연구는 축구, 골프, 야구, 농구, 배구 등 5종의 스포츠 뉴스 비디오의 분석과 요약을 위해서 자동적이고 효율적인 방법을 제안한다. 우선, 스포츠 뉴스 비디오를 앵커 장면과 스포츠 기사 장면으로 분류한다. 장면 분류는 앵커 장면의 영상 전처리와 색상 특정을 기반으로 한다. 그리고 필드의 우세색상과 모션 방향을 특징으로 이용하여 스포츠 장면을 5개의 장르로 분류한다. 241개의 스포츠 뉴스 장면에 대한 실험에서 75%의 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 기법은 향후 개별 스포츠 뉴스와 스포츠 하이라이트를 위한 뉴스 비디오를 검색하는데 이용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.559-568
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• 2007

앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1410-1417
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• 1999

In this paper, we propose the method of extracting the caption regions from news video and the method of recognizing the captions that can be used mainly for content-based indexing and retrieving the MPEG-2 compressed news for NOD(News On Demand). The proposed method can reduce the searching time on detecting caption frames with minimum MPEG-2 decoding, and effectively eliminate the noise in caption regions by deliberately devised preprocessing. Because the kind of fonts that are used for captions is not various in the news video, an enhanced template matching method is used for recognizing characters. We could obtain good recognition result in the experiment of sports news video by the proposed methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.109-112
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• 2001

This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.836-845
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• 2002

Video Summary는 길이가 긴 Video를 고속으로 효율적으로 열람할 수 있도록 하는 도구의 하나이다. Video Summary는 대표 프레임(Key-frame)들의 집합으로 볼 수 있는데 대표 프레임은 Video의 Genre에 따라서 달리 정의 및 생성될 수 있다. 즉 모든 Genre의 Video에 대해서 획일적인 방법으로 Summary를 만드는 것은 적절하지 못한 결과를 초래할 수 있다. Video의 Genre를 구별해내는 기술은 위와 같이 효율적인 Video Summary 생성에 유용한 처리 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 효율적 Video 관리를 위해 MPEG 부호화 영역에서 MPEG Video의 Genre를 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임을 복호하지 않고 비트스트림을 직접 처리하여 기존 방법들에 비해 계산이 비교적 단순하고 처리시간을 단축시키는 장점을 가지고 있다. 또한 제안된 방법은 대부분의 작업을 시각 정보만을 이용하여 수행하며 이 정보들의 시, 공간적 해석을 통해 Genre를 확인하게 된다. 실험은 만화(Cartoon), 광고(Commercial), Music Video, 뉴스, Sports, Talk Show의 6개 Genre Video에 대하여 실행하였다. 실험 결과, 구조가 명확한 Talk Show와 Sports의 경우 90% 이상의 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1527-1530
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• 2002

Video summary is one of the tools which can provide the fast and effective browsing fur a lengthy video. Video summary consists of many key-frames that could be defined differently depending on the video genre it belongs to. Consequently, the video summary constructed by the uniform manner might lead into inadequate result. Therefore, identifying the video genre is the important first step in generating the meaningful video summary. We propose a new method that can classify the genre of the video data in MPEG compressed bit-stream domain. Since the proposed method operates directly on the com- pressed bit-stream without decoding the frame, it has merits such as simple calculation and short processing time. In the proposed method, only the visual information is utilized through the spatial-temporal analysis to classify the video genre. Experiments are done for 6 genres of video: Cartoon, Commercial, Music Video, News, Sports, and Talk Show. Experimental result shows more than 90% of accuracy in genre classification for the well-structured video data such as Talk Show and Sports.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.474-488
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• 2021

증강현실(Augmented Reality: AR)기술은 의료, 교육, 마케팅, 그리고 저널리즘 등 더욱더 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 2(영상 기술: AR 뉴스, 일반 뉴스) × 2(뉴스 종류: 재난, 스포츠) 피험자 간 실험을 통해 AR 뉴스의 세 가지 특성(시각적 이미지, 스토리텔링, 상호작용성)에 대한 평가가 수용자의 몰입도와 정보습득에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 연구 결과, AR 뉴스의 세 가지 특성에 대한 평가가 일반 뉴스에 대한 평가보다 높았다. 또한, 뉴스 종류와 상관없이 AR 뉴스의 스토리텔링과 상호작용성에 대한 평가가 수용자 몰입도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 시각적 이미지에 대한 평가는 수용자 몰입도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 뉴스 종류와 상관없이 AR 뉴스 시청 후 정보습득이 일반 뉴스보다 높았지만, AR 뉴스의 세 가지 특성에 대한 평가는 정보습득에 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 AR 뉴스의 향후 발전을 위한 실용적인 전략 수립에 활용될 수 있다는 점에서 시사점을 지닌다.

• 정보관리연구
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• 제37권4호
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• pp.93-104
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• 2006

디지털 비디오 압축과 인터넷 기술의 발전으로 비디오에 대한 수요가 폭발적으로 늘어나고 있으며, 사용자 제작 콘텐트(UCC)도 대량으로 생산되고 있다. 따라서, 디지털 비디오 라이브러리 구축과 검색에 대한 기술 연구가 어느 때보다 시급하게 요구되고 있다. 그러나 사용자가 전체 비디오의 일부 내용을 의미기반으로 검색해서 보고 싶은 욕망을 충족시켜주기는 매우 어려운 상황이다. 본고에서는 디지털 비디오를 의미 검색하기 위하여 장면을 뽑아내고, 내용을 분석하는 방법을 제안하고, 5개의 스포츠(축구, 야구, 골프, 농구, 배구) 뉴스 비디오를 자동 분류한 실험 결과를 소개하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1017-1028
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• 2007

본 논문에서는 비디오 스트림을 효과적으로 표현하고 저장하며, 저장된 비디오 스트림을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 각 비디오 프레임으로부터 특징(feature)들을 추출하고, 각 특징들의 수치값을 정규화 하여 [0,1] 사이의 값으로 표현하면, f 개의 특징으로 표현된 비디오 프레임은 f 차원의 공간 $[0,1]^f$ 상의 한 점으로 나타낼 수 있다. 따라서 비디오 스트림은 다차원 공간에서 점들의 궤적으로 표현될 수 있으며 이 궤적은 카메라 샷을 기준으로 비디오 세그먼트로 분할된다. 비디오 세그먼트는 세그먼트 내의 점들의 움직임 등의 정보를 나타내는 경향 벡터(trend vector)로 표현되며, 비디오 스트림 검색은 이러한 경향 벡터에 대하여 수행된다. 스포츠, 뉴스, 기록영화, 교육용 비디오 등의 비디오 스트림에 대하여 제안한 기법을 검증하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비하여 복원 오차율(reconstruction error rate)이 평균37% 감소되었고, 검색의 정밀도(precision)는 비슷한 수준의 재현율(recall) 및 응답 시간을 유지하면서 평균 2.1 배까지 향상되었음을 관찰할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.92-97
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• 1998

For the efficient searching and browsing of digital video, it is essential to extract the internal structure of the video contents. As an example, a news video consists of several sections such as politics, economics, sports and others, and also each section consists of individual topics. With this information in hand, users can ore easily access the required video frames. This paper addresses the problem of automatic shot boundary detection and selection of representative frames (R-frames), which are the essential step in recognizing the internal structure of video contents. In the shot boundary detection, a new algorithm that have dual detectors which are designed specifically for the abrupt boundaries (cuts) and gradually changing bounaries respectively is proposed. Compared to the existing 미algorithms that mostly have tried to detect both types by a single mechanism, the proposed algorithm is proved to be more robust and accurate. Also in the problem of R-frame selection, simple mechanical approaches such as selecting one frame every other second have been adopted. However this approach often selects too many R-frames in static short, while drops important frames in dynamic shots. To improve the selection mechanism, a new R-frame selection algorithm that uses motion information extracted from pixel difference is proposed.