• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.159-160
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• 2017

본 논문에서는 무인기를 통해 수집한 영상을 과학적 분석 및 매핑이 가능한 영상으로 산출하는 자동 기하보정 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 무인기를 활용하여 상시적으로 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보를 제공하는 서비스를 위한 요소 기술이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 자동기하보정 시스템에 대해서 논한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.974-977
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• 2003

In this paper, the system that can be controlled in remote site by wireless data and video transceiver is represented. This system has functions and equipments such as video capturing and processing by CCTV camera, auto tracking for object, wireless video and data transceiver, Internet network.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.478-481
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• 2013

a본 논문에서는 스마트폰에 내장된 카메라를 이용하여 원격지의 장면을 고해상도로 촬영한 영상을 실시간으로 감시할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 영상 촬영의 이동성을 주기 위해 다양한 가격과 종류로 출시되어 있는 무선조종자동차에 스마트폰을 탑재시킨다. 무선조종자동차의 원격 제어는 키넥트의 음성 및 제스처 인식 기능을 활용하여 비접촉성 제어입력이 가능하도록 사용자 인터페이스를 제공한다. 이 시스템은 손이나 몸짓이 불편한 환자 또는 작업 중인 작업자가 원격지의 영상을 보아야하는 경우 다양한 형태로 활용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.289-292
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• 2007

공공 장소에서 통로를 통해 이동하는 사람의 수를 측정하는 것은 영상 감시를 위한 필수 기술이며 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 지금까지의 방법들은 카메라를 통로의 바로 위쪽에 수직방향으로 설치해야 하며, 넓은 범위의 영상을 처리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 특징에 기반한 사상함수를 사용하여 카메라 시점에 제약을 받지 않는 사람 수 추정 방법을 제안한다. 실험 결과 카메라가 통로의 수직 방향에 위치하지 않아도 이동하는 사람 수를 추정할 수 있기 때문에 다양한 분야에 이용될 수 있다.

• Korea Multimedia Society
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• v.2 no.1
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• pp.102-113
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• 1998

• Korea Information Processing Society Review
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• v.4 no.4
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• pp.100-110
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• 1997

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.35-41
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• 2015

When a video surveillance system tracks a specific object, it is very important to get quickly the information of the object through fast image processing. Usually one camera surveillance system for tracking the object made results in various problems such like occlusion, image noise during the tracking process. It makes difficulties on image based moving object tracking. Therefore, to overcome the difficulties the multi video surveillance system which installed several camera within interested area and looking the same object from multi angles of view could be considered as a solution. If multi cameras are used for tracking object, it is capable of making a decision having high accuracy in more wide space. This paper proposes a method of recognizing and tracking a specific object like a car using the homography in which multi cameras are installed at the crossroad.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.4
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• pp.787-794
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• 2018

The various natural disasters such as floods and localized heavy rains are increasing due to the global warming. If a natural disaster can be detected and analyzed in advance and more effectively, it can prevent enormous damage of natural disasters. Recent development in visual sensor technologies has encouraged various studies on monitoring environments including rivers. In this paper, we propose a method to detect water regions from river images which can be exploited for river surveillance systems using video sensor networks. In the proposed method, we first segment a river image finely using the minimum spanning tree algorithm. Then, the seed regions for the river region and the background region are set by using the preliminary information, and each seed region is expanded by merging similar regions to segment the water region from the image. Experimental results show that the proposed method separates the water region from a river image easier and accurately.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.9
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• pp.2145-2152
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• 2015

The existing CCTV has limitation such as problem on usage of the off-line type of recorded image for specific investigation, and requirement on interactive operator intervention for real-time surveillance. Therefore, it is required to develop the intelligent CCTV equipped with various functionalities in order to overcome drawbacks mentioned above. In this paper, implementation methods of image-based virtual fence were proposed by using the spline curves with supplied control for setup of surveillance area. In addition, pre-alarm region within the predefined distance was established with tangent and normal lines extracted from control points. The image-based virtual fence can be used for remote detection of intrusion and provision of real-time intrusion alarm, and can be expected to use in safety-related application areas including security and crime prevention.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.87-97
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• 2018

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we proposed to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collected two new video datasets, and proposed a new deep learning architecture named Temporal and Spatial Segment Networks (TSSN) for rainfall depth recognition. Under TSSN, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. Also, the proposed TSSN architecture outperforms other architectures implemented in this paper.