• Title/Summary/Keyword: 객체기반

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분산 환경에서 LTMOS의 TMO 리플리카를 이용한 실시간 로드 밸런싱의 설계 및 구현 (Design And Implementation Real-Time Load Balancing Using TMO Replica Of LTMOS In Distributed Environment)

  • 주군호;임보섭;허신;김정국
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.829-831
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    • 2005
  • 실시간 시스템이란 시간적인 제한을 가지고 작업 수행 결과의 정확도가 보장되는 시스템으로 경성 실시간 시스템과 연성 실시간 시스템으로 분류된다. 최근 분산 실시간 분야에서 새로운 패러다임으로써 폭넓게 활용되기 시작한 실시간 객체 모델인 TMO는 Kane Kim과 Kopetz에 의해 처음 제안되었다. TMO 모델은 경성 또는 연성 실시간 응용과 병렬 컴퓨팅 응용 프로그램에서 사용 될 수 있으며, 시스템의 기능적인 면과 시간 조건 수행 모두를 명확히 정의할 수 있다. TMO의 네트워크로 구성되는 실시간 분산 환경에서의 실행을 위해 몇 개의 TMO 실행 엔진이 개발 되었는데, 그 중에서 LTMOS라는 리눅스 기반의 연성 실시간 미들웨어 엔진이 한국외대 RTDCS lab.에서 개발되었다. 하지만 LTMOS의 실시간 시스템 수행 중 작업량의 과부하로 인한 deadline 위반이나, 시스템간의 분산 IPC 통신에 있어서 Channel Traffic이 빈번한 경우 실시간 시스템을 유지할 수 없다는 문제점들을 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고 조금 더 효율적인 실시간 시스템을 유지하기 위해서, TMO 프로그램의 resource 정보를 담고 있는 ODS(Object Data Store)만을 다른 노드에 있는 자신의 TMO 프로그램 Replica로 이주해서 실시간 로드 밸런싱을 구현하는 기법을 사용하였다. 이에 본 논문에서는 TMO 프로그램들의 deadline 위반 및 Channel Traffic 부하를 감지할 수 있는 Node Monitor와 최적의 노드를 선별할 수 있는 Migration Manager를 새롭게 추가하였고, 쓰레드들의 스케줄러인 WRMT에 이주 작업을 하기 위한 부가적인 기능을 구현하였다. 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을

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신호교차로 내 실시간 교통사고 자동검지 알고리즘 개발 (Development of the Algorithm for Traffic Accident Auto-Detection in Signalized Intersection)

  • 오주택;임재극;황보희
    • 대한교통학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.97-111
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    • 2009
  • 영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.

얼굴의 등고선 영역을 이용한 퍼지적분 기반의 3차원 얼굴 인식 (3D Face Recognition in the Multiple-Contour Line Area Using Fuzzy Integral)

  • 이영학
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.423-433
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    • 2008
  • 얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 간에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT 40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 놀은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.

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고해상도 영상의 분류결과 개선을 위한 최적의 Shape-Size Index 추출에 관한 연구 (A Study on Optimal Shape-Size Index Extraction for Classification of High Resolution Satellite Imagery)

  • 한유경;김혜진;최재완;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.145-154
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    • 2009
  • 고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.

돼지의 빠른 자세 결정과 머리 제거를 위한 영상처리 및 딥러닝 기법 (Image Processing and Deep Learning Techniques for Fast Pig's Posture Determining and Head Removal)

  • 안한세;최원석;박선화;정용화;박대희
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권11호
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    • pp.457-464
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    • 2019
  • 양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.

주행 안전을 위한 joint deep learning 기반의 도로 노면 파손 및 장애물 탐지 알고리즘 (Detection Algorithm of Road Damage and Obstacle Based on Joint Deep Learning for Driving Safety)

  • 심승보;정재진
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.95-111
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    • 2021
  • 인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

딥러닝 SW 기술을 이용한 임베디드형 융합 CCTV 카메라 (Convergence CCTV camera embedded with Deep Learning SW technology)

  • 손경식;김종원;임재현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.103-113
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    • 2019
  • 차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.

가상통화거래소 이용자가 가지는 법적 성격과 전산장애로 인한 손해배상 책임 연구 (A Review of the Legal Nature that Users of the Virtual Currency Exchange Obtain and the Compensation Responsibility for the Damages Caused By Internet Problems or Network Errors)

  • 최장원
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.287-294
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    • 2018
  • 본 가상통화 거래소의 법적 성격과 가상통화를 보유한 이용자가 가지는 권리를 중심으로 하는 법률적인 문제를 다루고자 하였다. 중앙 당국이나 중개인이 거래의 유효 여부를 결정하고 거래 기록을 관리하는 기존의 금융시장과는 달리, 가상통화 시장에서는 블록체인의 기술에 기반으로 한 탈중앙화 시스템으로 작동되고 있다. 이와 같은 가상통화의 특수성은 화폐, 금전, 금융상품 중 어느 범주에도 속한다고 보기 어렵다. 따라서 가상통화와 유사한 기능을 수행하는 수단에 적용되는 법리를 검토하여야 한다. 또한 가상통화 거래소를 통해서 이용자들은 간접적으로 가상통화 권리를 보유한다. 그러나 가상통화가 소유권의 객체 대상이 될 수 있는지 살펴보아야 한다. 본 연구결과는 아직까지 가상통화 거래소에서 거래에 대한 법적보호 장치가 미흡하다는 것을 확인하였다. 국내의 법체계는 이용자들의 권리를 뒷받침하기에는 미흡한 점이 많다. 본 연구가 기여한 바는 가상통화 거래소에서 발생한 전산장애로 피해를 본 이용자들이 증권시장과 같은 보호 장치를 필요로 하는 것을 확인하였다. 이로 인해 이용자 자신의 권리를 보호할 수 있는 법적 관리 및 시스템 규제에 대한 연구가 요청된다. 그리고 거래소에서 보관하고 있는 가상통화에 대한 정보, 이용자에 대한 개인정보 보호 의무에 대한 연구도 필요하다.

수중영상의 색상특성을 고려한 선박하부 영상의 윤곽선 강조 기법 (Edge Enhancement for Vessel Bottom Image Considering the Color Characteristics of Underwater Images)

  • 최현준;양원재;김부기
    • 해양환경안전학회지
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    • 제23권7호
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    • pp.926-932
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    • 2017
  • 수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

지능형 행동인식 기술을 이용한 실시간 동영상 감시 시스템 개발 (Development of Real-time Video Surveillance System Using the Intelligent Behavior Recognition Technique)

  • 장재영;홍성문;손다미;유호진;안형우
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.161-168
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    • 2019
  • 최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.