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강오형,이지현,이양원,Kang Oh-Hyung,Lee Ji-Hyun,Rhee Yang-Won 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.7
본 논문에서는 교양 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 비디오 모델을 제안한다. 먼저, 교양 비디오의 효율적인 색인화와 검색을 위하여 교양 비디오를 의미 있는 단위로 분할하는 효율적인 장면 전환 검출 기법을 사용하였다 비디오가 대용량이며 장시간의 재생이 필요하다는 특징 때문에 전체 비디오를 시청해야하는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 교양 비디오의 개요를 추출하여 시청자들에게 시간을 절약할 수 있고, 비디오 선택의 폭을 넓히도록 하였다. 비디오 개요는 개요 생성 규칙을 설정하여 중요 이벤트가 발생한 장면들을 요약한 형태이다. This paper proposes a video model for the implementation of the cultural video database system. We have utilized an efficient scene change detection method that segments cultural video into semantic units for efficient indexing and retrieval of video. Since video has a large volume and needs to be played for a longer time, it implies difficulty of viewing the entire video. To solve this Problem. the cultural video abstraction was made to save the time and widen the choices of video the video abstract is the summarization of scenes, which includes important events produced by setting up the abstraction rule.
강오형(Oh-Hyung Kang),이지현(Ji-Hyun Lee),신성윤(Seong-Yoon Shin),박기홍(Ki-Hong Park),이양원(Yang-Won Rhee) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
무선네트워크 환경에서 인증과 암호화를 함으로서 보안이 강화되는 효과가 있으나 무선네트워크를 이용하는 이용자들에 대한 권한이 동일하게 부여되면 접근성에 문제점이 대두됨에 따라 이용자 그룹별로 인터넷 이용에 대한 접근권한을 제어함으로서 다양한 학내 구성원, 계약직, 방문자, 시민 등 에게 보안측면과 운영성에 편리성을 가져올 수 있다. 관리자기 정책을 만들어 각각의 액세스포인트에 정책을 적용하고 사용자가 인증을 받을 때 인증서버에서 사용자에 대한 필터아이디를 액세스포인트에 전달해줌으로서 사용자에 대한 정책규칙이 적용된다.
컬러-χ² 명도 히스토그램기반 FCM 클러스터링을 이용한 비디오 분할
이지현 ( Ji-hyun Lee ),강오형 ( Oh-hyung Kang ),나도원 ( Do-won Na ),이양원 ( Yang-won Rhee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
비디오 분할의 목적은 같은 내용들을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 각 샷의 비디오 순서 분할을 위한 것이다. 그리고 색인에 대한 각 샷으로부터 키 프레임을 선택한다. 존재하는 비디오 분할 방법들은 2가지 그룹들로 분류될 수 있다. 먼저 경계값이 할당되어야만 하는 샷 전환 검출(SCD) 접근과 클러스터 수의 사전 지식이 요구되는 클러스터 접근이다. 본 논문에서는 컬러-χ2 명도 히스토그램 기반 FCM(fuzzy c-means) 클러스터링 알고리즘을 사용하는 비디오 분할 방법을 제안하였다. 이 알고리즘은 앞에서 기술한 2가지 접근의 혼합이다. 그리고 이것은 두 가지 접근들의 결점을 극복하도록 설계되었다. 실험 결과들은 컬러-χ2 명도 히스토그램 기반 FCM 클러스링 알고리즘이 강건하고 비디오 시퀀스들의 다양한 형태들에 응용할 수 있다고 제안한다.
신성윤(Seong-Yoon Shin),강오형(Oh-Hyung Kang),김형진(Hyung-Jin Kim),장대현(Dai-Hyun Jang) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
본 논문에서는 사용자 영상에서 Aesthetic Measure 측정을 수행하였다. Aesthetic Measure란 우리의 감각 기관이 외부로부터 자극을 받아 감각이나 지각을 생기게 하는 감수성을 말한다. 이러한 Aesthetic Measure를 이용하여 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. In this paper, Aesthetic Measure measurements were performed on user images. Aesthetic Measure refers to the sensibility that our sensory organs are stimulated from outside to produce sensations or perceptions. Using this Aesthetic Measure, the problem of color harmony and disharmony treated as emotion was calculated numerically.
신성윤(Seong-Yoon Shin),강오형(Oh-Hyung Kang),김형진(Hyung-Jin Kim),장대현(Dai-Hyun Jang) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
본 논문에서는 웹상에서 실시간 사용자 인터페이스를 통해 비디오 컨텐츠 검색과 비디오 브라우징을 모두 제공하는 비디오 브라우징 서비스를 제안한다. 영상 시퀀스의 장면 분할 및 키 프레임 추출을 위해 RGB 컬러 히스토그램과 χ<sup>2</sup> 히스토그램을 결합한 효율적인 장면 변경 감지 방법을 제안한다. In this paper, we propose a video browsing service that provides both video content search and video browsing through a real-time user interface on the web. We propose an efficient scene change detection method that combines an RGB color histogram and a χ<sup>2</sup> histogram for scene segmentation and key frame extraction of image sequences.
이지현 ( Ji-hyun Lee ),강오형 ( Oh-hyung Kang ),나도원 ( Do-won Na ),이양원 ( Yang-won Rhee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
신성윤(Seong-Yoon Shin),강오형(Oh-Hyung Kang),김형진(Hyung-Jin Kim),장대현(Dai-Hyun Jang) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
본 논문에서는 소규모 데이터 세트의 이미지 분류 작업에서 모델 과적 합 및 비 수렴을 해결하고 분류의 정확성을 높이는 데 주로 사용되는 몇 번의 학습을 기반으로 한 새로운 이미지 분류 방법을 제안한다. In this paper, we propose a new image classification method based on several trainings, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small data sets and to improve classification accuracy.