• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.8
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• pp.731-737
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• 2014

This paper presents abnormal behavior detection in crowd within surveillance video. We have defined below two cases as a abnormal behavior; first as a sporadically spread phenomenon and second as a sudden running in same direction. In order to detect these two abnormal behaviors, we first extract the motion vector and propose a new descriptor which is combined MHOF(Multi-scale Histogram of Optical Flow) and DCHOF(Directional Change Histogram of Optical Flow). Also, binary classifier SVM(Support Vector Machine) is used for detection. The accuracy of the proposed algorithm is evaluated by both UMN and PETS 2009 dataset and comparisons with the state-of-the-art method validate the advantages of our algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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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.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.2
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• pp.103-110
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• 2012

The population growth along with the urbanization, has caused more problems in many public areas, such as subway airport terminals, hospital, etc. Many surveillance systems have been installed in the public areas, but not all of those can be monitored in real-time, because the operators that observe the monitors are very small compared with the number of the monitors. For example, the observer can miss some crucial accidents or detect after considerable delays. Thus, intelligent surveillance system for preventing the accidents are needed, such as Intelligent Surveillance Systems. in this paper, we propose a new crowd density estimation method which aims at estimating moving crowd using images from surveillance cameras situated in outdoor locations. The moving crowd is estimated from the area where using optical flow. The edge information is also used as feature to measure the crowd density, so we improve the accuracy of estimation of crowd density. A multilayer neural network is designed to classify crowd density into 5 classes. Finally the proposed method is experimented with PETS 2009 images.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.8 no.4
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• pp.26-29
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• 2013

In order to estimate people crowdedness in public area, the texture based method or motion based method can be used. In this paper we have proposed a mixed method. By designating the region of interest, we made the degree of crowdedness more accurate. The feature normalization also reduced the image distortion which results from difference of camera angle. The proposed system was optimized to real time embedded hardware system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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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.

• Korean Journal of Poultry Science
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• v.18 no.3
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• pp.141-150
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• 1991

A local isolate of chicken anemia agent (CAA), isolate 89-69. was tested for pathogenicity for chickens. When chickens from a specific pathogen free (SPF) flock were inoculated intramuscularly with the isolate at one day old, all the chickens showed severe anemia at 14 to 18 days post inoculation(DPI) and returned to normal at 25DPI, Some of the inoculated chickens (27∼33％) died between 13 to 17 DPI's with lesions of severe aplasia of bone marrow and thymic atrophy. In chickens kept in contact with inoculated chickens, some of the chickens had anemia at 25 and 28 DPI's. Virus could be reisolated from inoculated as well as in contact chickens till 21 DPI. Antibodies to CAA could be detected in all inoculated and in contact chickens when tested at 42 DPI by the indirect fluorescent antibody method. When chickens from a different SPF flock were inoculated at one day old, degrees of anemia, both in frequency of incidence and severity, were low These chickens were proved partly to have antibodies to CAA when tested for hatchmates. In a survey for antibodies to CAA in field chicken flocks, one out of 7 flocks(14％) aged 3 to 10weeks was antibody positive whereas 19 out of 20 flocks(95％) over 20 weeks of age were positive. Altogether 29 out of 39 flocks (74％) were antibody positive.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.1
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• pp.25-32
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• 2015

With the increased frequency of crime such as assaults and sexual violence, the reliance on CCTV in arresting criminals has increased as well. However, CCTV, which should be monitored by human labor force at all times, has limits in terms of budget and man-power. Thereby, the interest in intelligent security system is growing nowadays. Expanding the techniques of an objects behavior recognition in previous studies, we propose a system to detect forms of violence between 2~3 objects from images obtained in CCTV. It perceives by detecting the object with the difference operation and the morphology of the background image. The determinant criteria to define violent behaviors are suggested. Moreover, provable decision metric values through measurements of the number of violent condition are derived. As a result of the experiments with the threshold values, showed more than 80% recognition success rate. A future research for abnormal behaviors recognition system in a crowded circumstance remains to be developed.