• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.639-642
• /
• 2002

오늘날 영화, 게임, 애니메이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 군중 장면은 모델러의 많은 수작업을 필요로 한다. 모델러에게 있어 배경과 배경 물체들 그리고 수많은 에이전트들을 적절히 배치해야 하며, 매 프레임마다 이들 간에 충돌이 얼도록 적절히 움직여 주어야 하는 수작업은 비능률 적이다. 따라서 본 논문에서는 군중 장면 연출 도구를 제작하여 군중들을 배치할 수 있는 방법과, 배경 물체들과 군중 사이 그리고 군중을 이루는 에이전트들 사이의 충돌 회피 방법을 제시한다. 이를 통해 모델러는 군중을 일일이 배치하고, 매 프레임마다 군중을 적절히 움직여 주어야 하는 수작업에 드는 시간을 모델링에 투자함으로 작업 효율을 높일 수 있다. 또한 본 논문의 군중 장면 연출도구는 마야 플러그인으로 개발되어 대표적인 모델링 도구인 마야와 연동하여 군중 장면을 연출할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.705-708
• /
• 2023

다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.20-26
• /
• 2000

화자 확인시스템에서 화자의 장기간 음성 변동에 대처하기 위해서는 작은 양의 데이터로써 화자 확인을 위한 HMM(hidden Markov model) 파라미터 갱신과 사전 문턱치 결정이 중요한 요소이다. 본 연구에서는 화자내 변이(mea-speaker variation)에 적응하는 모델 갱신방법과 이에 따른 문턱치 적응에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분기간 화자내 변이로 발생할 수 있는 오인식율을 Baum-Welch re-estimation을 통해 현재 화자 모델 파라미터에 새로운 음성 데이터를 적응시킴으로써 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 사전 문턱치 결정 방법은 기존의 월드 모델(world model) 방법과 군중 모델(cohort model) 방법의 하이브리드 형태로써 실험적으로 결정된다. 실험에 의해 모델 갱신을 하지 않은 경우보다 제안하는 모델 갱신방법의 화자 인식율이 우수함을 확인하였다. 또한, 사후 문턱치 결정에 의한 인식율과 제안한 사전 문턱치 결정에 의한 인식율의 차이가 근소함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.709-711
• /
• 2023

안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.175-178
• /
• 2015

본 논문은 국내외 해양사고 원인의 60-80%에 해당하는 인적과실을 예방하기 위하여 긴급상황에 대한 가상현실 선원 훈련 플랫폼을 제안한다. 제안된 훈련 플랫폼은 가상현실 기술을 통해 긴급 상황 내 절차 숙달을 위한 상호작용 방법과 가상 선박 환경 내에서 군중 에이전트를 제어하는 군중 제어 방법을 제공한다. 제안된 훈련 플랫폼의 상호작용 방법은 훈련 몰입도를 높이기 위하여 음성인식과 행동인식을 사용한다. 군중 제어는 사회적 특성을 반영한 에이전트의 행동모델을 적용하여 자연스러운 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 훈련 플랫폼의 효율성을 실험하기 위해 선박 내 화재 상황에 대한 가상 훈련 시나리오를 standalone 훈련 플랫폼으로써 구현하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.7-14
• /
• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1330-1332
• /
• 2015

최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.531-537
• /
• 2009

대규모 군중이 등장하는 장면에서 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 모델과 모션의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 보다 현실적이고 복잡한 군중을 생성하기 위하여 사람들이 복제를 인지하는데 영향을 미치는 요소들이 무엇이 있는지 실험하였다. 카메라가 고정된 상황에서 화면에 일정하게 배치된 군중들을 복제하는 기준으로서 외형과 모션의 2가지 요소를 제시하고, 사용자가 모션보다 외형의 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 McDonnell[1]의 연구를 확장하여 실시간 게임 환경에서의 캐릭터 복제와 사용자 인지 간의 상관관계를 연구한다. 시점의 변화가 자유롭고 여러 방향으로 이동하는 군중이 있는 역동적인 게임 환경에서 사용자가 다수의 캐릭터 복제쌍을 어떻게 인지하는지에 초점을 맞춘다. 특히, 게임 캐릭터의 필수 요소인 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소를 적용하여 아이템을 통한 캐릭터의 다양화가 가능함을 보이고, 캐릭터 복제쌍의 이동 방향과 상대적인 거리에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 사용자가 허용 가능한 캐릭터의 복제 범위를 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2016

본 논문은 프리미티브 모델을 이용하여 다양하고 복잡한 모델에 대한 변형을 직관적으로 제어할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 복잡한 원본 모델을 아우를 수 있는 단순화된 프리미티브 모델에 대응시킨 뒤, 프리미티브 모델의 변형기법을 적용한 결과를 이용해 원본 모델을 역산하는 방식으로 탄성체를 제어하는 방법을 제안한다. 하나의 프리미티브 모델만으로 서로 다른 형태를 가진 탄성체 모델들을 모두 제어할 수 있기에 한 종류의 모델로는 한 종류의 탄성체 시뮬레이션밖에 수행하지 못했던 기존 기법과 차별점을 가지고 있다. 결과적으로, 다수의 모델을 변형시키기 위해 다수의 예제를 요구했던 기존 기법에 비해, 본 논문은 하나의 예제 프리미티브를 편집하여 다양한 모델의 변형을 손쉽고 직관적으로 제어하는 결과를 보여주고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.307-310
• /
• 2009

본 논문은 대형 건축물 내에서의 보행자 대피 시뮬레이션을 위해, 광범위한 네트워크 모델과 세밀한 네트워크 모델을 통합하는 방법과보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하는 개선된 보행자 이동 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델을 통해 기존의 광범위 네트워크 모델에서 분석할 수 없는 보행자 개개인의 이동정보를 세밀한 네트워크보다 적은 양의 연산으로 계산할 수 있었고, 개선된 보행자 이동 모델을 통해 보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하였다. 제안하는 방법을 대형 건축물인 코엑스 몰에 적용하여 대피 시뮬레이션을 수행한 결과, 3000명의 보행자에 대해 초당 10번 이상의 시뮬레이션 정보를 계산할 수 있었고, 대피 시의 방향 유도에 따른 대피 시간을 확인할 수 있었다.