• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.252-253
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• 2015

군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.502-504
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• 2002

군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 군중잡음의 특성을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리 시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서는 침묵 구간을 검출하여 마찰음과 파열음을 제거하는 과정과 주파수 영역에서는 잡음 평균을 생성하고 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 군중 잡음을 제거하는 과정으로 이루어진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.731-737
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• 2014

본 논문에서는 감시 카메라 환경에서 발생할 수 있는 군중의 비정상 행동 검출 방법을 제안한다. 군중들의 비정상 행동을 산발적으로 퍼지면서 뛰는 행동, 한쪽 방향으로 갑자기 뛰는 행동 두 가지로 정의하였다. 이를 검출하기 위하여 영상에서 움직임 벡터를 추출하여 군중의 비정상 행동 검출에 적합한 서술자 MHOF(Multi-scale Histogram of Optical Flow)와 DCHOF(Directional Change Histogram of Optical Flow)제안하였으며, 이를 이진 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 검출하였다. 제안한 방법은 공개 데이터셋인 UMN 데이터와 PETS 2009 데이터를 이용하여 성능을 평가하였고 다른 방법론과의 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.2190-2191
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• 2011

지능적인 감시 체계에 대한 필요성이 증대됨에 따라 많은 곳에서 지능화된 군중에 대한 모니터링을 요구하고 있다. 이는 비단 철도 분야에 있어 예외가 되지 않으며, 철도 서비스 구간 내에서의 필요성 또한 증대되고 있다. 철도 승강장 내에는 보안 감시에 사용되는 CCTV가 설치되어 있다. 이렇게 설치되어 있는 CCTV를 통해 철도 승강장의 영상 정보를 취득할 수 있으며 이것을 이용하여 군중 밀도 추정에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 철도 승강장 내 군중 밀도를 군중의 움직임으로부터 발생되는 모션벡터를 검출하여 군중 밀도와 모션 벡터와의 상관관계에 대해 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.703-706
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• 2002

군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 전형적인 군중잡음의 모델인 쇼핑 센터 잡음을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서 마찰음과 파열음을 제거하고. DSI(Digital Speech Interpolation)를 이용하여 침묵 구간을 검출한다. 이때 주파수 영역에서는 이 침묵구간을 잡음으로 간주하여 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 음성 신호에 부가된 군중 잡음을 제거하는 과정을 거친다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-110
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• 2012

수동적인 보안감시 시스템의 문제점이 계속적으로 제기되면서 실시간으로 공공장소에서의 군중에 대한 관리 및 감독을 지원하는 자동화되고 지능적인 군중 밀도 측정에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 군중의 밀도를 측정하기 위한 많은 연구가 시도되었으나 실시간 혼잡도 정보 취득이 어렵고, 조명변화 등에 취약한 한계가 드러났다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 군중 특징 정보로써 옵티컬 플로우를 검출하고 또한 Sobel 외곽선 추출 알고리즘에 의해 외곽선을 추출하여 각 특징을 입력으로 학습된 다층 신경망을 통해 실시간으로 실외 공공장소에서의 군중 밀도를 측정하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.26-29
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• 2013

군중의 혼잡한 정도를 추정하기 위해서는 텍스처 기반의 방법을 이용하거나 움직임을 검출하여 혼잡한 정도를 추정한다. 본 논문에서는 이 두 가지를 혼합한 방법을 제안한다. 또한 ROI 영역을 설정하여 영역내의 혼잡한 정도의 기준을 명확히 하였으며, 특징 정규화를 통하여 카메라 각도 변화의 오차를 줄이고자 하였다. 이 시스템을 DSP에 탑재하여 임베디드 기반의 실시간 시스템을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2007

본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.

• 한국가금학회지
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• 제18권3호
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• pp.141-150
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• 1991

국내에서 분리된 CAA의 병아리에 대한 병원성시험과 야외계군에서의 CAA에 대한 항체 보유상황을 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. CAA국내 분리주 89-69를 감수성이 있는 1일령의 SPF병아리에 접종하였을 때 접종 14일 후 심한 빈혈과 흉선 및 Fabricius낭의 위축이 유발되었고 접종계 및 그 동거계에서 CAA가 재분리되었다. 2. CAA분리주 89-69를 유래가 다른 1일령의 SPF 두 계군의 병아리에 각각 근육접종하였을 때 두 계군간 CAA분리주에 대한 감수성의 차이를 보여 주었으며 이는 이 두 계군에서의 CAA에 대한 항체보유율과 관련이 있었다. 3. 간접형광항체반응 시험으로 야외계군에서의 CAA에 대한 항체보유상항을 조사한 결과 39계군중 29계군(74％)이 CAA에 대한 항체를 보유한 것으로 나타났으며 두 SPF계군중 한 SPF계군에서도 항체가 검출되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-32
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• 2015

학교폭력 및 성폭력 등의 범죄가 증가되어감에 따라 범인 검거에 있어서 CCTV에 대한 의존도가 높아지고 있다. 그러나 항상 사람 노동력으로 감시하기에는 경제력 및 인력의 한계가 있어 최근에는 지능형 보안 시스템으로 관심이 높아지고 있다. 따라서 기존에 연구한 객체 행동 인식 기법을 확장하여 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 2~3 객체간의 폭력 행위를 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 인식하여 추적한다. 폭력행위의 특징을 이용하여 폭력행위 판단 근거를 제시하였다. 더욱이, 여러 폭력 상황에 대한 측정을 통해 보다 객관적인 판단 메트릭 임계값을 도출하였다. 이 값을 바탕으로 폭력 행위 인식 실험을 진행한 결과 80% 이상의 인식 성공률을 보였으며, 향후연구로 다수 군중이 있는 상황 등에서의 이상행위 감지 시스템에 대한 연구가 남아있다.