최근 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicel, UAV)는 장점인 빠른 이동속도와 장착된 카메라를 이용하여 넓은 지역을 감시하기 위해서 활용되고 있다. 하지만, 조종사가 UAV를 직접 조종하여 넓은 지역을 비행하기에는 많은 비용이 발생한다. UAV가 자율적으로 넓은 지역을 비행하는 방법이 요구된다. 이 논문은 웨이포인트를 기반으로 UAV를 비행시키기 위한 Ground Control Station (GCS)의 구조를 제안한다. 비행할 웨이포인트는 위성항법시스템(Global Positioning System, GPS) 기반으로 설정하고 제안한 구조를 기반으로 다양한 임무 수행을 위해 다수의 비행 알고리즘을 정의하여 UAV를 비행시킨다. 부가적으로, 웨이포인트 기반으로 UAV를 비행시키기 위한 사용자 인터페이스도 소개한다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소 사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적 알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
최근 스마트폰으로 워터마크가 인쇄된 문서를 촬영하여 유출을 하는 범죄가 일어나고 있으며, 특별한 감시 방안이 없다. 이를 위해 정부 및 기업에서는 문서의 외부 유출을 막기 위해 복사기 및 팩스 장치에 워터마크 패턴 보호 기법을 탑재하여 광학적으로 불법 복제를 방지한다. 특히 기업에 출입시 스마트폰에 보안 앱들을 설치하고, 스마트폰으로 문서를 촬영할 경우 앱이 보안 문서를 인식하여 경고를 시스템에 알린다. 그러나 스마트폰으로 촬영된 영상은 카메라의 위치와 각도에 따라 왜곡 현상이 발생되어 워터마크가 훼손된다. 이렇게 훼손된 영상은 기존 워터마크 패턴 인식 방법으로는 정상적으로 인식 되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 훼손된 워터마크를 보정하고 인식하는 알고리즘을 이용하여 인식률과 처리속도를 높인다.
사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.
증강현실이 주목받고 있는 시점에서 현실세계를 3차원으로 가상현실화 하고자 하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 현실세계를 CCTV카메라에 담기 위해서는 넓은 시야각을 가진 렌즈가 필요한데, 대안으로써 보통 어안렌즈를 많이 사용한다. 어안렌즈는 시야각을 넓게 하여 정해진 범위 내에 많은 양의 데이터를 활용할 수 있기 때문에 CCTV를 이용한 감시 시스템에 사용된다. 그러나 어안렌즈는 직선성분을 왜곡하여 곡선성분으로 나타내는 경향이 발생하며, 심할 경우 대상을 식별하기가 힘들 수도 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 원 영상이 왜곡된 영상보다 직선성분이 많다는 것에 착안하여 Hough Transform에 의한 직선검출을 이용해 왜곡을 자동으로 보정하고, Calibration 파라미터를 산출하는 기법을 본 논문에서 제안하고, 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 HSV(Hue Saturation Value) 색상 모델을 활용하여 녹조를 감시하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 무선 네트워크에 접속된 라즈베리 파이 서버의 카메라를 통해 영상을 추출하고 이를 HSV 색상 모델을 이용하여 분석하였다. 분석된 정보를 XML 데이터로 제공하기 위해 라즈베리 파이에 웹 서버를 구현하였다. 또한, 스마트 디바이스를 통해서 XML 데이터를 확인하도록 모바일 앱을 개발하였다.
Due to the recent increase of the importance and demand of security services, the importance of a surveillance monitor system that makes an automatic security system possible is increasing. As the market for surveillance monitor systems is growing, price competitiveness is becoming important. As a result of this trend, surveillance monitor systems based on an embedded system are widely used. In this paper, an object detection algorithm based on an embedded system for a surveillance monitor system is introduced. To apply the object detection algorithm to the embedded system, the most important issue is the efficient use of resources, such as memory and processors. Therefore, designing an appropriate algorithm considering the limit of resources is required. The proposed algorithm uses two background models; therefore, the embedded system is designed to have two independent processors. One processor checks the sub-background models for if there are any changes with high update frequency, and another processor makes the main background model, which is used for object detection. In this way, a background model will be made with images that have no objects to detect and improve the object detection performance. The object detection algorithm utilizes one-dimensional histogram distribution, which makes the detection faster. The proposed object detection algorithm works fast and accurately even in a low-priced embedded system.
본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 추적과 얼굴영역 추출 방법을 제안한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 보다 안정적인 객체 추출을 위해 적응적 배경영상을 생성하고, 객체 위치 탐지 시 그물식 탐색방법을 이용하여 객체의 내부점을 추출한다. 추출된 점들을 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하여 객체의 실시간 추적을 가능하도록 하였다. 또한 설정된 MBR 내에서 얼굴영역을 추출함으로써 보안 및 감시 시스템의 효용성을 향상시켰다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경 하에서 실시간으로 빠른 객체의 추적을 보인다.
본 연구는 국가 주요에너지 시설에 대한 보안진단결과를 분석하여 국가주요 에너지 시설의 보안향상방안을 제안하고자 한다. 대부분의 대상시설은 보안인력, 보안시스템, 울타리, 초소 등에 대한 외형적 보안요소는 적절하게 구축되어 있으나 이러한 보안요소 운용에 대한 인식수준 및 효율성은 낮은 것으로 분석되었다. 보안인력 수요산출의 불균형, 보안시스템 운용에 대한 기본지식 부족, CCTV 운용에 있어 과도한 Pan/Tilt/Zoom 기능 적용으로 인한 사각감시지역 발생, 카메라 위치의 부적절, 모니터 감시효율 저하, 그리고 자체 방호능력과 무관하게 작성된 보안계획서 등 미흡한 점이 있는 것으로 나타났다. 이러한 문제점을 보완하기 위해서 보안관리자의 전문성 제고가 우선되어야 하며, 선발 시 전문성 고려가 없기 때문에 보안관리자를 위한 전문 교육과정 신설이 필요하다. 그리고 보안업무 표준화를 통해 방호업무의 일관성을 유지하고 자체적인 보안진단의 기본 도구로 활용함으로써 보안수준을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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