• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.639-642
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• 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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.705-708
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• 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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.5
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• pp.20-26
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• 2000

In speaker verification system the HMM(hidden Markov model) parameter updating using small amount of data and the priori threshold decision are crucial factor for dealing with long-term variability in people voices. In the paper we present the speaker model updating technique which can be adaptable to the session-to-intra speaker variability and the priori threshold determining technique. The proposed technique decreases verification error rates which the session-to-session intra-speaker variability can bring by adapting new speech data to speaker model parameter through Baum Welch re-estimation. And in this study the proposed priori threshold determining technique is decided by a hybrid score measurement which combines the world model based technique and the cohen model based technique together. The results show that the proposed technique can lead a better performance and the difference of performance is small between the posteriori threshold decision based approach and the proposed priori threshold decision based approach.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.709-711
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• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.175-178
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• 2015

This paper presents a VR-simulated sailor training platform for emergency in order to prevent a human error that causes 60~80% of domestic/ abroad marine accidents. Through virtual reality technology, the proposed platform provides an interaction method for proficiency of procedures in emergency, and a crowd control method for controlling crowd agents in a virtual ship environment. The interaction method uses speech recognition and gesture recognition to enhance the immersiveness and efficiency of the training. The crowd control method provides natural simulations of crowd agents by applying a behavior model that reflects the social behavior model of human. To examine the efficiency of the proposed platform, a prototype whose virtual training scenario describes the outbreak of fire in a ship was implemented as a standalone system.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.6
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• pp.7-14
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• 2019

The automatic monitoring and detection of crowd behavior in the surveillance videos has obtained significant attention in the field of computer vision due to its vast applications such as security, safety and protection of assets etc. Also, the field of crowd analysis is growing upwards in the research community. For this purpose, it is very necessary to detect and analyze the crowd behavior. In this paper, we proposed a deep learning-based method which detects abnormal activities in surveillance cameras installed in a smart city. A fine-tuned VGG-16 model is trained on publicly available benchmark crowd dataset and is tested on real-time streaming. The CCTV camera captures the video stream, when abnormal activity is detected, an alert is generated and is sent to the nearest police station to take immediate action before further loss. We experimentally have proven that the proposed method outperforms over the existing state-of-the-art techniques.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1330-1332
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• 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
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• 2009.02a
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• pp.531-537
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• 2009

When creating large crowds, it is unavoidable that the models and motions of many characters will be cloned. McDonnell implemented experiments focus on appearance and motion of characters to test user perception of crowds. As a result, appearance clones were easier to perceive than motion clones. In this paper, I researched about relation between character cloning and user perception for real-time game environment expanding McDonnell's research. This paper focuses on the way to recognition of multiple clones in dramatic environment free to change view point and has crowds move to every directions by trajectories. In particular, this paper shows the possibility of character diversification applied various shapes, colors and patterns to game item have important elements for game characters. Also, I suggests range of distances between clones by a series of experiments of user perception for clones's moving direction and distance.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.22 no.1
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• pp.1-8
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• 2016

We propose a novel framework for controlling various and complex models using primitive model. To control original model, first we correspond original model to simplified primitive model that contains original model. After doing deformable simulation with primitive model, we compute original model by inversion of result. Since existing method can only control one type formed models, our method - which can control all difference formed models by only one primitive model - has contribution. In conclusion, we show results that efficiently and intuitionally control the various deformable models by using one example primitive model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.307-310
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• 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.