nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
졸업 연구작품 제작에 참여한 학생들과 참여하지 않은 학생들에게서 인식되는 창의적 능력, 창의적 성격, 창의적 리더십 및 융합적 사고와 관련된 역량을 파악하였다. 창의적 능력에서는 참여 학과 학생들에게서 다양한 전공 분야의 이해를 통한 아이디어 창출에 대한 부분의 교육에 더 많은 교육과정과 비교과 활동의 운영이 필요하나 전체적으로는 비참여 학생보다는 높은 긍정적 결과를 얻었다. 창의적 리더십 및 융합적 사고에서는 종합설계와 졸업작품을 진행한 학생이 더 긍정적인 면을 보여주었으며 미참여 학과 학생들은 고등사고, 복잡한 현상의 논리적 분석 및 전체적 파악 등에서 창의적 역량이 부족함을 나타내었다.

We studied the perceived creative ability, convergent thinking and creative leadership related to converged capabilities among students who participated in the capstone design and graduation works and those who did not participate. In creative ability, students who participated capstone design and graduation works need more curriculum and non-curriculum activities for the idea generation through the understanding of various majors, but overall, they achieved higher positive results than the nonparticipating students. For creative leadership and convergent thinking, students with capstone design and graduation works showed a more positive capabilities, while students with nonparticipating students showed a slightly lack of creative thinking of higher order thinking, the logical analysis of complex phenomena, and overall understanding.

(게재일: 2019.06.01)
본 연구는 유도체육관 운영 및 이용에 영향을 미치는 입지와 서비스 요인을 분석하는데 목적이 있으며, 원활한 유도체육관 운영을 위하여 수련생의 만족에 영향을 미칠 수 있는 요인에 대해 가이드(guide)가 될 수 있는 실증적 자료를 제시하는데 의의가 있다. 이를 위해 총 350부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답된 11부를 제외하고 총 339부를 유효표본으로 사용하였다. 분석을 위해 IBM SPSS 21을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, Cronbach's , 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 분석을 통한 결과는 다음과 같다. 우선 유도체육관 운영 및 이용에 영향을 미치는 입지와 서비스 요인이 수련생의 만족도에 미치는 영향에 대해서 운영, 지도자, 커뮤니케이션, 수련생가치, 시설, 입지 요인 순으로 모두 수련생 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하위요인별로 살펴보면, 첫째, 운영 요인에서 상해보험 가입 여부, 체육관 자유로운 이용, 운동 프로그램 운영 요인 순으로 수련생 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째, 지도자 요인에서는 지도자 신뢰도 요인이 영향을 미쳤고, 셋째 커뮤니케이션 요인에서는 회원 간 의사소통 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 넷째, 수련생가치 요인에서는 건전한 여가활동과 운동수행능력 향상 요인 순으로 영향을 미쳤고, 다섯째, 시설 요인에서는 부대시설 수준과 주요시설 수준 요인 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 여섯째, 입지 요인에서는 체육관의 가시성 여부 요인만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유도체육관 입지 형태(역세권, 주거지역, 상업지역)에 따른 체육관 특성의 차이에 대해서는 우선 역세권에 위치한 체육관은 수련생가치, 입지, 커뮤니케이션, 시설이 수련생 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주거지역에 위치한 체육관은 운영, 수련생가치, 커뮤니케이션, 시설이 수련생 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 상업지역에 위치한 체육관은 운영, 입지, 커뮤니케이션, 시설이 수련생 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

This purpose of study was to Analysis on Location and Service Factors Affecting the Management and Use of Judo Gym. This study aims at providing fundamental data and information on Judo coach by studying what effects of location and use factor on trainee satisfaction. The survey was done through 350 copies and excluding 11 copies ran an analysis on the remaining 339(96.8%) copies. After question investigating the data which is collected used IBM SPSS statistics 21 program, frequency analysis, Exploratory factor analysis, Cronbach's , correlation analysis, multiple regression. The result of this study were as follows. First, management, location, coach, trainee value, facility, communication in Judo gym location and use factors showed (+) effects on trainee satisfaction. Second, Program operation, Gym quit use, Whether or not to insure in management factor showed (+) effects on trainee satisfaction. Third, Coach credibility in coach factor showed (+) effects on trainee satisfaction. Forth, Member communication in communication factor showed (+) effects on trainee satisfaction. Fifth, Wholesome leisure, Athletic ability improving in trainee value factor showed (+) effects on trainee satisfaction. Sixth, main facility level, additional facility level in facility factor showed (+) effects on trainee satisfaction. Seventh, Visibility in location factor showed (+) effects on trainee satisfaction. And location type(station area, residential district, commercial area) of Judo gym showed (+) effect on management, trainee value, location, communication, facility.

(게재일: 2019.06.30)
Streptozotocin (STZ, 45 mg/kg body weight)으로 유도된 Sprague Dawley (SD)계 수컷 흰쥐에 5% 울금을 섭취시켰을 때, 혈청 크레아티닌(creatinine) 및 blood urea nitrogen (BUN)의 농도와 alkaline phosphatase (ALP), lactate dehydrogenase (LDH), aminotransferase (AST, ALT), 카탈라아제(catalase), 아밀라아제(amylase) 및 리파아제(lipase) 활성에 미치는 영향을 알아보기 위해 본 실험을 수행한 결과, 기본식이를 급여시킨 대조군(control)인 정상군은 BD군, 기본식이 실험군에 5% 울금 급여군(BT군), 당뇨 유발 실험군(BS군)인 질환 모델 대조군(control-diabetic)과 질환 실험군(diabetic, BS군)에 5% 울금을 급여시킨 실험군(ST군)으로 나누었다. 흰쥐의 혈청 크레아티닌 및 BUN 농도와 ALP, AST 및 ALT 활성은 유사한 경향으로 5% 울금의 급여가 감소시킨 것으로 확인되었다. SD계 수컷 흰쥐의 혈청 LDH 활성은 BS군에서 유의적인 차이를 나타내며 높은 활성을 보였으나(p<0.05), 5% 울금의 급여가 감소 효과를 나타내었다(p<0.05). 카탈라아제 활성은 BS군에서 유의적으로 낮은 활성을 나타내었고, ST군에서 활성을 증가시켰다(p<0.05). 혈청 아밀라아제 및 리파아제의 활성은 5% 울금의 급여가 감소시킨 것으로 확인되었다. 본 연구 결과, SD계 수컷 흰쥐를 통한 in vivo 실험에서 5% 울금의 섭취가 당뇨, 내인성 항산화 효소 및 간 기능 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다.

The purpose of this study was to investigate the improvement effect of turmeric (Curcuma longa L.) on the hepatic functional enzyme and catalase activity of streptozotocin (STZ)-induced diabetic rats. Sprague-Dawley (SD) male rats were divided into four groups (n=6), and fed experimental diets containing turmeric meal [basal diet+5% turmeric (BT), basal diet+STZ+5% turmeric (ST)], and control (basal diet, BD), BS groups (basal diet+STZ). Serum concentrations of creatinine and blood urea nitrogen (BUN) were significantly decreased (p<0.05) by 5% turmeric supplementation diet. The activities of akaline phosphatase (ALP), lactate dehydrogenase (LDH), aspartate transaminase (AST), alanine transaminase (ALT), amylase and lipase were decreased in the BD, BT and ST group than BS group. The catalase (CAT) activity was significantly increased (p<0.05) in turmeric supplementation diet (BT, ST group) than diabetic group (BS). Furthermore, the activities of amylase and lipase in the sera of turmeric diet group were significantly decreased (p<0.05). In vivo experiments with diabetic rats showed that ingestion of turmeric supplementation diet were effective in creatinine concentration, and hepatic functional enzyme activities.

(게재일: 2019.06.30)
본 연구는 노인의 우울, 영양상태 및 인지기능이 삶의 만족도에 미치는 영향을 파악하여 변수들 간의 관계와 효과를 규명하는 위해 이루어졌다. 자료는 한국보건사회연구원에서 시행한 2017년도 노인실태조사 자료를 사용하여 2차 자료분석을 실시하였다. 65세 이상의 노인 9089명을 대상으로 경로모형을 만들고 상관분석 및 경로분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 우울, 영양상태, 인지기능 및 삶의 만족도는 모두 유의한 상관관계를 보였다. 영양상태에 영향을 주는 요소로서 우울(.46, p=.007)의 효과 크기가 유의하였으며 인지기능에 대해서도 우울(-.27, p=.014)의 효과 크기가 유의하였다. 영양상태(.08, p=.009)와 인지기능(-.03, p=.010)은 모두 삶의 만족도에 유의한 효과를 보였는데, 우울(.50, p=.012)은 영양상태와 인지기능을 매개로 하여 삶의 만족도에 영향을 주었다. 따라서 노인의 삶의 만족도를 증진시키기 위해서는 우울에 대한 중재 뿐 아니라 영양상태와 인지기능에 대한 간호 중재가 필요하다.

Our study aims to assess life satisfaction and evaluate its relationship with depression, nutritional status and cognitive function among the elderly. This study is a pathway analysis study using 9089 elderly people and was conducted as a supplemental analysis using the data from the 2017 Korean Elderly Examination Survey. As a result, depression, nutritional status, cognitive function and life satisfaction showed significant correlation. Nutritional status(.46, p=.007), and cognitive function(-.27, p=.014) were directly affected by depression. Both nutritional status(.08, p=.009) and cognitive function(-.03, p=.010) had effect on life satisfaction but life satisfaction was mediated by nutritional status and cognitive function in affecting to life satisfaction. It suggests that nursing intervention is needed for nutritional status and cognitive function for life satisfaction of the elderly.

(게재일: 2019.06.30)
현재 IoT 분야에서는 블록 체인 도입을 적극적으로 하고 있으며 자동화된 거래를 활성화하기 위해 스마트 컨트랙트를 적극 활용하려는 움직임이 많다. MPEG-IoMT(Internet of Media Thing)는 미디어를 다루는 사물인터넷 간에 미디어 데이터 또는 가공된 데이터를 전송하는 표준이다. MPEG-IoMT 에서 블록체인을 도입하기 전에 앞서 컨트랙트와 관련된 MPEG-21 에 대해 전반적으로 살펴보고 MPEG-21 를 활용하여 MPEG-IoMT 내 블록체인 도입 및 스마트 컨트랙트 표현에 대한 표준화 방향성을 제시하고자 한다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 국내 재난유형별 사회재난 발생 현황을 살펴보면 다중밀집시설에 대한 대형화재의 발생 비율이 가장 높은 비율을 차지한다. 이는 대규모 재난 발생에 대한 광범위한 재난정보 전달뿐만 아니라 한정된 지역에 재난정보를 전달하는 방안이 필요함을 시사한다. 현재 지역적 재난정보전달이 가능한 방안으로는 긴급재난문자(CBS) 방식이 있으나, 기술적 한계로 기지국 간의 셀을 그룹화하는 클러스터링 방식으로 전달을 하고 있다. 이로 인해 최소 발령 범위는 시 군 구 단위로 한정할 수밖에 없으며, 재난 발생 지역에서 벗어난 영향이 적은 지역까지 발령하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 건물, 구역 등 한정된 지역에 정보전달을 위한 긴급재난문자 표준 기술에 대해 조사하고 적합한 기술에 대해 논하고자 한다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 경주 포항 지역에 지진피해 등 대구 경북권의 잦은 재난 발생으로 인해 증대되고 있는 노후학교 건축물의 안전성 위험 문제에 대한 선제 대응이 필요한 상황이 요구되고 있다. 학교 건축물에 건물의 위험도를 파악할 수 있는 센서들을 부착하고, 실시간 모니터링을 통해 건물의 구조적 위험성을 판단한다. 건물의 위험도가 심각한 단계에 이르면 스마트폰(Smart Phone) 앱(Application)과 음성안내방송을 통해 건물의 재실자와 관리자에게 즉시 경보를 발령하며, 대피할 수 있도록 가이드를 제시 한다. 이에 본 논문에서는 스마트 재난경보방송을 위한 스마트폰 애플리케이션(application)을 통해 재난 상황을 전파하고 대응할 수 있게 건물의 위험성 발생 위치정보를 제공하며 대피 안내 정보를 제공한다. 동시에 건물의 구내방송 시스템과 연계를 통해 음성 안내방송을 자동으로 수행하며, 두 가지 방식으로 재난 메시지를 전파하여 중복성을 가지고 경보 전파를 수행한다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 4K UHD로 방송환경이 변화함에 따라 방송 제작 시스템도 기존의 SDI 전송에서 IP 전송을 이용한 시스템으로 변화하고 있다. 다양한 국내외 방송사들은 전송 대역폭을 높이고, 비용 효율화를 하고, 특정 벤더에 종속적이지 않고 시스템 유연성을 높이기 위해, 방송 제작 시스템을 IP 기반으로 구축하고 있다. 하지만 IP 기반 방송제작 시스템은 기존의 방송장비 하드웨어의 종속화로 인해 범용성과 확장성을 높이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 방송 제작 워크플로우의 필요성에 대해 기술하고, 관련 공개 표준의 표준화 동향 및 기술 동향에 대해 알아보고, 소프트웨어 정의 방송 제작 워크플로우와 그 세부요소들을 정의하고 향후 연구 과제를 도출한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문은 2016 년 제정된 "개방형 클라우드 기반 스마트 방송 플랫폼" 표준(TTAK.KO-07.0129)을 준용하여 개발된 클라우드 방송 플랫폼이 표준의 기술 요구사항을 준수하여 적합하게 구현되었는지 테스트 하기 위한 시험환경 구현에 대해 다룬다. 적합성 시험을 위한 시험항목, 기준, 절차 등이 정의되어 있는 "개방형 클라우드 기반 스마트 방송 플랫폼 표준 적합성 시험" 표준(TTAK.KO-07.0135) 은 2017 년 제정되었으며 이를 기반으로 130 여 개의 테스트케이스가 함께 개발되었다. 테스트케이스를 실제 클라우드 방송 환경과 유사한 조건에서 실행시키기 위하여 방송 송출서버, 이미지 클라우드 서버, 비디오 클라우드 서버, 관리서버 등의 장비로 시험환경을 구축하였다. 그리고 표준기반으로 개발된 클라우드 방송 표준기반 테스트 플랫폼을 통하여 클라우드 방송 적합성 시험환경의 유효성을 검증하였다.


(게재일: 2019.06.19)
국내를 시작으로 2020년 북미에서도 ATSC 3.0 기반 차세대 방송 서비스를 준비하고 있는 상황에서, 본 논문은 실제 상용 서비스 수신기를 검증하기 위한 비디오 테스트 패턴과 시험도구를 소개하고 있다. 본 논문에서 소개되는 비디오 테스트 패턴은 단순 수신기에서의 수신을 육안으로 확인하는데 그치지 않고 복호화 성능과 관련된 몇 가지 지표들을 평가할 수 있도록 개발되었다. 시험도구의 구조는 방송망(Broadcast)과 통신망(Broadband)을 이용하여 ATSC 3.0 표준에서 정의하고 있는 다양한 Media Essence(비디오, 오디오, 자막, 시그널링)의 복조화 기능에 초점이 맞춰져 있으며, 방송망과 통신망을 동시에 활용할 수 있는 구조로 구성되어 있다.


(게재일: 2019.06.19)
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.


(게재일: 2019.06.19)
IT기술의 발전으로 다양한 디바이스들이 출현하고 있고, 디바이스들의 디스플레이 크기와 해상도가 증가하는 경향을 보임에 따라 파노라마 영상에 대한 필요성이 대두되고 있다. 현 상황에서 영상 소비 목적과 사용 디바이스에 맞는 영상을 제공하기 위하여 불특정 해상도를 가진 영상들을 정합하여 파노라마 영상을 제작하는 것이 필수적이다. 이와 같은 파노라마 영상을 제작하기 위해서는 영상 간 스티칭 기술이 필요하며, 해당 스티칭 기술은 영상 전체에 대한 정보를 사용하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 스티칭 대상 영역을 특정하는 영상 간 공간유사도 평가를 활용하면 스티칭 시간의 감소를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 추출된 특징점을 대상으로 삼각형 닮음 조건을 적용하여 영상 간 공간유사도를 평가하는 알고리즘을 개발하고자 한다.


(게재일: 2019.06.19)
지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
최근에 딥러닝 기술을 적용한 보행자 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구자들은 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대해 지속적으로 연구하여 성능을 꾸준히 상승시켰다. 그러나 대부분의 연구는 다중 스케일 보행자가 분포되는 저해상도 영상에서 보행자를 제대로 검출하지 못하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Faster R-CNN구조를 기반으로 하여 새로운 다중 특징 융합 레이어와 다중 스케일 앵커 박스를 적용하여 보행자 오검출율을 줄이는 MS-FRCNN(Multi-scaleFaster R-CNN)구조를 제안한다. 제안된 방식의 성능 검증을 위해 Caltech 데이터세트를 이용하여 실험한 결과, 제안된 MS-FRCNN방식이 기존의 다른 보행자 검출 방식보다 다중 스케일 보행자 검출에서 medium 조건하에 5%, all 조건하에 3.9% 나아짐을 알 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서 개발하고자하는 다시점 스테레오 영상 기반의 3차원 깊이 정보 획득 기술은 스테레오 비전, light field, 가상시점, 방송 콘텐츠, 등 다양한 분야의 기술이 융합된 기술로 연구의 중요성이 매우 높다. 본 논문에서는 SGM 기반의 멀티베이스 라인 스테레오 정합 기술을 개발하고 다시점 스테레오 영상에 적용하여 깊이 정보를 획득하였다. 두 시점 간의 스테레오 정합에 있어서 다방향의 에너지 최소화 기술을 적용하고 시점 간의 정합비용함수를 누적하여 마지막으로 S공간 누적방법으로 최적의 깊이영상을 획득하였다. 기존의 스테레오 정합에 비하여 멀티베이스라인 스테레오 정합의 성능 향상을 확인하고 Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 성능을 분석하였다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 스마트폰을 이용한 3 차원 인체 복원 시스템을 제안한다. 모바일에서의 인체 복원은 디바이스상의 한계로 인해 기기와 서버 간에 인체 모델링 과정을 분할하여 처리한다. 분할된 인체모델링 과정은 복원 과정과 출력 과정으로 나뉘게 되며 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 취득한 영상을 서버로 전송하고 3 차원 인체 복원을 수행하게 된다. 3 차원 복원 알고리즘은 인체 변형 모델을 기반으로 3 차원 모델로부터 2 차원 영상으로의 투영을 통해 최적의 자세 및 체형 매개변수를 추정하고 복원된 결과는 모바일로 전송되어 복원된 모델링 결과를 출력한다.


(게재일: 2019.06.19)
완전 입체 3차원 영상을 구현할 수 있는 디지털 홀로그래픽 디스플레이에서 테이블위에 실제 물체가 있는 것과 같이 수평 방향 360도 전 영역에서 홀로그램을 볼 수 있도록 하기 위해서는, 홀로그램 영상을 수십 KHz정도의 프레임률로 시공간 다중화하여야 하며 동영상 재현을 위해서는 스트리밍 방식의 고속 대용량 홀로그램 데이터의 전송이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 홀로그램 데이터를 저장할 수 있는 스트리밍 서버를 구축하였고 서버내의 비디오 플레이어에서는 사전 정의된 데이터 포맷에 맞추어 제작된 CGH 데이터를 고속으로 전송하고, 설계 제작된 인터페이스 보드를 통하여 데이터를 수신하여 실시간으로 컬러 홀로그램을 재현하는 기능을 구현하였다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 타일(tile) 기반 360 영상 스트리밍을 위해 Motion Constrained Tile Set(MCTS)을 적용하여 부호화된 영상을 독립적으로 전송하였을 때 독립적인 타일들을 하나의 영상으로 병합하는(merge) 기법의 제한점을 논의하고 타일 병합기를 구현한다. 360 영상 스트리밍 환경에서 타일 병합 기법을 적용하기 위한 방안으로, 시간적 및 공간적 독립성을 가진 타일들로 구성된 영상들을 이용하여 영상의 특성과 슬라이스 정보를 대체하여 병합된 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 타일들을 병합을 하기 위해 일부 영상의 정보를 파싱하여 병합되는 영상 정보를 생성함으로써 송신단의 영상 정보를 이용하지 않고도 영상 병합이 가능해진다. 따라서, 제안하는 방식을 이용하면 미리 구성된 영상 정보로 병합하는 방법으로부터 더 나아가 영상 특성으로 인한 제한점을 해결하여 서로 다른 영상으로부터 분할된 타일들을 하나의 영상으로 병합할 수 있다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.


(게재일: 2019.06.19)
인터레이스 영상은 지난 수 십 년간 방송 및 비디오 레코딩 등에 광범위하게 사용되고 있으며 디인터레이스의 성능을 향상 시키기 위한 많은 연구가 이루어졌다. 이를 위한 것으로써 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용한 비디오 디인터레이스 기법을 제안한다. 제안한 방법은 SKIP 연결을 사용하여 낮은 수준 특징 정보를 뒷 단의 레이어까지 전달함으로써 성능 향상을 달성하였다. 실험 결과는 FFMPEG 에서 제공하는 디인터레이스 기법에 비해 전 영상에 걸쳐 우수한 성능을 제공하며, 특히 복잡한 영상에서 기존 알고리즘 대비 큰 폭의 성능향상을 보인다.


(게재일: 2019.06.19)
본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 자연어 처리 기술에 대한 중요도가 높아지고, 발전 속도가 빨라지면서, 산업 전반에 걸쳐 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포, 그리고 이를 활용하여 사용자에게 텍스트를 음성으로 변환하여 동영상의 형태로 전달해 주는 시스템을 다루고 있다. 챗봇이 사용자 대화를 수집, 분석하여 상황에 맞는 키워드를 추출하고, 중복 콘텐츠 제거, 텍스트 요약 등 일련의 과정을 거쳐 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스와, 매거진의 각 콘텐츠를 구성하는 이미지, 텍스트 정보를 가지고 음성 합성, 자막 생성, 영상 효과 등을 이용하여 영상을 합성하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.


(게재일: 2019.06.19)
우리나라는 현재 지상파 UHDTV 재난경보 방송서비스에 관한 연구를 진행 중에 있다. 한편, 노인, 장애인 등 재난취약계층은 재난 발생 시 최초 상황의 인지와 대응에 어려움을 겪어 일반 대중과의 재난 대응 격차는 커지고 있는 상황이다. 본 논문에서는 연구가 진행중인 지상파 UHDTV 재난경보 방송서비스를 기반으로 재난약자 그룹의 재난 상황 판단, 피난에 도움이 되는 맞춤형 미디어 전달이 가능한 재난메시지 확장 방안을 제안하며, 재난약자의 최적대피 및 대피형평성을 확보하기 위한 연구로 활용될 것을 기대한다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 들어 다양한 초 고화질 스트리밍 서비스의 보급과 통신기술의 급격한 발전에 따라 고화질 비디오 신호를 포함하는 멀티미디어 데이터의 이용과 전송의 중요성이 급속도로 증가하고 있으며, 동시에 동영상에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있어, 더욱 효과적인 동영상의 압축기법이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 최근 VVC 표준화 회의에서 채택된 다중 변환 선택 기술의 적용범위를 확장하여 기존의 방법처럼 휘도채널에 적용하는 것뿐만 아니라 특정한 조건 하에서는 동일한 방법을 색차채널에도 적용하도록 하여 압축 효율을 향상하는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 Y(0.00 %), Cb(-0.26%), Cr(0.08%)의 결과를 얻을 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 부호화 과정에서 블록 사이에 형성되는 잡음을 감소시키기 위하여 합성곱 신경망을 학습시켜 영상의 품질과 예측 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험 결과 본 제안 기법은 기존의 HEVC 대비 평균 0.06dB 의 PSNR 개선을 보였고, 원본 값과 예측 값의 오차는 0.5%만큼 감소하였다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.


(게재일: 2019.06.19)
3D 영상 데이터 중 하나인, 포인트 클라우드는 3 차원 데이터를 정밀하게 획득 할 수 있다는 장점으로 인해 군사, 교육, 의료, 건축 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히, 자율 주행 분야에서 사용되는 동적 획득 포인트 클라우드는 광범위한 영역을 표현하므로 방대한 양의 데이터를 갖고 있어, 효율적인 압축이 필수적이다. 비디오 코덱을 활용하여 3 차원 데이터 압축을 진행하는 V - PCC 의 경우, 신뢰성과 범용성이 높다는 장점이 있으나, 2D 비디오 영상을 활용하기 때문에 대용량 및 광범위한 데이터의 압축이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 V- PCC 의 한계를 극복하고, 광범위한 영역의 정보를 표현하는 동적 획득 포인트를 압축하기 위해 포인트 클라우드를 분할 및 양자화하는 방안을 제시하였다.


(게재일: 2019.06.19)
현재 국내에서 방송과 통신에서 제공할 수 있는 재난경보서비스 플랫폼 현황을 알아보고, 심각한 재난으로 인하여 재난경보 정보를 송출하는 진원지인 방송국이나 통신사에 장애가 발생하여 재난경보 송출이 불가하여 재난상황에 관한 정보가 TV 나 휴대단말로 전달되지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 이러한 긴급 상황을 대비하여 지상파 UHD 방송과 CBS 를 상호연동하여 이중안전망을 구축함으로써 재난경보 전달이 최대한 이루어질 수 있도록 하는 방안을 제안한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 서브 블록별 상대적 거리에 따라 적응적으로 가중된 히스토그램 기반 지역적 대조비 향상 기법을 제안한다. 기존 지역적 대조비 향상 기법은 제한적인 공간의 정보만을 이용하기 때문에 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 초래하는 반면, 제안하는 방법은 서브 블록별 상대적 거리에 반비례하는 가중치를 통해 더 넓은 공간의 정보를 적응적으로 이용하여 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 효과적으로 방지한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 지역적 특성을 강화해주는 동시에 전역적인 자연스러움을 보존하는 것을 확인할 수 있다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 비디오 데이터를 이용한 감독 학습 프레임 워크를 제안한다. 최근 Deep Convolutional Neural Networks의 성공으로 많은 분야에서 사용되고 있다. DCNNs 모델 성능의 중요한 요소 중 하나는 Large-cale Dataset을 구축하는 것으로 Small-scale Dataset으로 모델을 학습한다면 과적합 및 일반화 오류를 해결하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 이미지 왜곡을 통한 데이터 셋을 증가 또는 Dropout 기법 등을 사용하였지만 원본 데이터가 적은 경우에는 모델이 일반화 능력을 갖기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고자 Web으로부터 얻은 비디오에서 해당 Class와 관련된 프레임들을 추출하여 보다 쉽게 데이터 셋을 확장하고, 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.


(게재일: 2019.06.19)
영상 주석 생성 기술은 주어진 영상에 대하여 최대한 자세히 묘사하는 문장을 생성하는 것을 목표로 한다. 따라서, 이 분야에서는 생성된 주석과 입력 영상 간의 연관성이 가장 중요하다. 영상 주석 생성과 관련된 최근 연구들은 영상 내에서 집중해야 될 후보 영역들을 먼저 추출한 뒤, 이들을 LSTM 디코더 등에 입력하여 주석을 생성한다. 비록, 최근에 제안된 방법들이 입력 영상과 매우 연관성 높은 주석들을 생성하지만, 아직 영상 안에 존재하지 않는 물체가 종종 생성된 주석에 포함되는 환각(Hallucination) 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Beam search를 이용하여 기존 방법들보다 더 정확한 여러 주석 후보 군을 생성한 뒤, 각각의 주석을 객체 검출기에서 나온 객체 후보군과 비교하는 방법을 제안한다. 우리는 제안한 방법을 최근에 제안된 주석 생성 기술에 접목한 결과, 환각 문제가 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, MS COCO 온라인 서버 제출을 통하여 주석 생성기술의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.


(게재일: 2019.06.19)
VVC(Versatile Video Coding)는 YUV 입력 영상에 대하여 Luma 성분과 Chroma 성분에 대하여 각각 다른 최적의 방법으로 블록분할 후 해당 블록에 대해서 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하고, 예측영상과 원본영상의 차이를 변환, 양자화하여 압축한다. 이 과정에서 복원영상에는 블록화 노이즈, 링잉 노이즈, 블러링 노이즈 발생한다. 본 논문에서는 인코더에서 원본영상과 복원영상의 잔차신호에 대한 MAE(Mean Absolute Error)를 추가정보로 전송하여 이 추가정보와 복원영상을 이용하여 Deep Learning 기반의 신경망 네트워크로 영상의 품질을 높이는 방법을 제안한다. 복원영상의 노이즈를 감소시키기 위하여 영상을 블록의 임의로 분할하고, DenseNet기반의 UNet 구조로 네트워크를 구성하였다.


(게재일: 2019.06.19)
2017년 5월31일부터 지상파 초고화질방송(UHDTV)이 시작되었다. 이미 고화질방송(HDTV)으로 디지털화 되어 선명한 화질과 품질을 방송으로 보고 있으나 세계의 축제인 2018년도 동계올림픽을 위하여 방송을 송출하였다. 그러나 현재의 수신은 수도권과 일부 대도시 그리고 평창 등의 일부지역으로 한정되고 2021년까지 전국 시 군 지역까지 방송이 될 것이며, 특히나 지상파 최고화질방송은 최근에 빈번하게 발생하고 있는 재난의 대응을 위하여 재난경보방송을 제시하고 있다. 공동주택에서 방송공동수신설비는 지상파 텔레비전방송, 에프엠라디오, 이동멀티미디어방송 및 위성방송을 활용하는 필수 설비이다. 방송공동수신설비는 최근에 다양한 재난상황을 실시간으로 상황전파를 하는 중요한 시설이 되고 있다고 본다. 그러나 방송공동수신설비는 구내통신설비와 함께 공동으로 사용되고 있으며 일원화된 채널로 되어 있어 단선되는 경우 재난방송을 듣거나 볼 수가 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 방송공동수신설비를 이중화할 수 있도록 제안을 하고자 한다. 먼저, 기존의 방송공동수신설비를 알아보고, 제안방식으로 소출력중계기를 활용하거나 극소 소출력중계기 또는 비상방송과 결부시켜서 이중화를 하는 방안을 제시한다. 몇 가지 제약적인 사항이 있으나 국민의 생활 안전을 위해서는 고려가 되어야 한다고 본다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.


(게재일: 2019.06.19)
샷 경계 검출(Shot Boundary Detection)은 영상 콘텐츠 분석을 위한 필수적인 기술이며, 다양한 방식으로 편집된 영상의 샷 경계를 정확하게 검출하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 그러나 기존에 연구들은 고정된 샷 경계 검출 알고리즘이나 매뉴얼한 작업과 같이 학습이 불가능한 과정이 포함되어 있어 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 제거한 End-to-End 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시공간 정보 추출성능을 높이기 위해 행동 인식 데이터셋을 이용한 전이학습을 사용하고, 샷 경계 검출 성능을 높이기 위해 개선된 지식의 증류기법(Knowledge Distillation)을 결합한다. 제안하는 모델은 ClipShots 데이터셋에서 DeepSBD 에 비해 cut transition 과 gradual transition 이 각각 5.4%, 41.29% 높은 성능을 보였고, DSM 과의 비교에서 cut transition 의 정확도가 1.3% 더 높은 결과를 보였다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 다양한 VR/AR HMD 장비의 등장으로 영상표준에서는 3DoF 영상인 360 영상에 관한 표준이 정립되었다. 또한 이후 추가적인 표준인 3DoF+, 6DoF 로의 표준화가 계획 중이며 진행 중이다. 하지만 현제 실질적으로 6DoF 영상을 제작하거나 전송할 수 있는 표준은 존재하지 않으며, 표준화가 진행 되더라도 전송에 적합한 형태를 찾는 과정까지 오래 걸릴 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 기존에 표준화된 360 영상 표준과 전송 표준인 DASH를 활용하여 3DoF+ 이상의 6DoF를 구현하기 위한 DASH의 MPD 구조를 제안하여 실감 미디어 전송을 할 수 있도록 한다.


(게재일: 2019.06.19)
뉴스, 광고, 도서에 이르는 디지털 정보들은 멀티미디어 기술로 진화하고 있다. 하지만 재난 상황에서 신속히 전달되는 재난 경보는 아직까지 멀티미디어 기술이 거의 적용되지 않았다. 이미 사람의 대응 행동을 유발하는 재난상황에서 효과적인 경보를 위한 멀티미디어 기술의 선행 연구가 있다. 본 연구는 2016년 경주지진, 2017년 포항지진 상황을 유사하게 가정하여 모바일 재난경보에서 멀티미디어 기술을 접목하는 방안을 도출하였다. 제작된 시나리오는 적용 가능한 멀티미디어 기술 중에서 국내에도 필요한 기능을 중심으로 기술 구현 가능성을 고려하여 6가지 멀티미디어 기술을 적용하였다. 본 논문에 기술은 기존의 재난문자방송과 대비하여 도입이 필요한 6가지 멀티미디어 기술의 차별적 특징을 담고 있다.


(게재일: 2019.06.19)
새로운 비디오 부호화 표준으로 JVET 에서 표준화 중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 더욱 유연한 화면간 예측을 위해 TPM(Triangular Partitioning Mode)을 채택하여 적용하고 있다. 하지만, TPM을 위한 추가적인 움직임 탐색 및 움직임 정보 저장은 VVC 부/복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 본 논문에서는 TPM의 복잡도를 줄이기 위한 간소화 기법을 제안한다. 제안기법은 분할된 두개의 삼각 블록에 대한 움직임 정보 조합의 수를 줄여 움직임 탐색의 수를 줄이고 전송되는 데이터의 오버헤드도 함께 줄이는 TPM 간소화 기법이다. 실험결과, 제안기법은 RA(Random Access)와 LDB(Low-Delay B) 부호화 모드에서 미미한 성능 감소가 있었지만 4~6%의 두드러진 부호화 수행 시간 감소를 확인할 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 비디오 제작 및 유통의 활성화에 따라 필요성이 높아지고 있는 장면 전환을 검출하는 방법을 제안한다. 유통 과정에서 해상도 변환, 자막 삽입, 압축, 영상 반전 등의 다양한 변형이 추가되더라도 동일하게 장면 전환을 검출해야 하므로 전처리 과정과 SIFT를 이용한 특징 추출, 변형을 고려한 매칭 방법을 이용하여 프레임 간의 매칭률을 계산한다. 또한 매칭률의 임계값을 기준으로 장면 전환 여부를 판단한다. 원본 비디오에서의 특징을 가지고 다양한 변형이 가해진 비디오에서의 특징과 매칭률을 계산하여 유효성을 판단한다.


(게재일: 2019.06.19)