• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.497-498
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• 2023

많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.23-24
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• 2023

본 논문에서는 신호등이 설치되지 않은 위험 구역에 대해 신호등을 설치하는 것이 아닌 객체 인식 기반의 반응형 교통 시스템을 설계하여 보행자나 운전자 모두에게 사고의 위험을 줄이는 시스템을 구현한다. 특정 구역에 보행자가 길을 건너기 위해 존재한다면 운전자에게 보행자가 있음을 직관적으로 보여주며, 보행자가 길을 건너고 있으면 운전자에게 보행자가 건너고 있다는 것을 나타내어 기존의 경직적인 신호 체계가 아닌 유동적으로 보행자와 운전자 간의 안전한 환경을 만드는 것을 목표로 구현했다. 데이터는 CGMU dataset과 MIO-TCD dataset에서 사람과 차량의 이미지를 추가로 수집한 이후 학습에 사용하였으며, 객체 인식은 YOLOv5를 기반으로 사용하였으며 이때 성능은 mAP 0.753을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.870-872
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• 2020

본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.229-232
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• 2017

기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1551-1553
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• 2013

지능형 영상감시에 대한 연구와 개발이 가속화되면서, 화재감시에 대한 예방 및 경보시스템 또한 빠른 속도로 발전하고 있다. 그러나, 기존시스템은 화재에 대한 감시기능에만 국한되어 있어, 기능으로써의 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해, 본 논문에서는 화재와 보행자를 검출하여, 초기대응 및 화재원인에 대한 정보를 제공하며, 보행자에 대한 안전을 최대한 보장할 수 있는 화재현장 보행자 인식을 통한 지능형 영상인식 시스템을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1365-1368
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• 2015

컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.133-138
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• 2014

본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.435-442
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• 2015

본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1740-1741
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• 2015

본 논문에서는 최근에 잦아지는 교통사고를 방지하기 위해 현재 교통시스템의 문제점을 인식하여 개선하고, 기존 교통 시스템을 지능화시킴으로써 보행자 안전을 제공하고자 기술적인 면을 추가하여 지능적 교통안전 시스템을 설계한다. 기존의 신호등과 횡단보도 대신 보행자와 운전자를 통제하는 바리케이트를 설치하였으며, 바리케이트 앞면에는 LED의 점등 카운터를 통해 교통 시스템을 구축하였다. 또한 진입 차량 속도를 측정하여 측정 속도 이상 초과 시 차량을 통제하는 속도 감응형 개폐시스템을 도입하였다. 본 논문은 지능적 교통 시스템을 도입하여 보행자 및 운전자가 무의식 속에 유발시키는 사고를 방지하고자 보완하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.239-240
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• 2023

교통사고는 차량 운전자의 부주의 및 보행자의 안전 불감증 등 여러 가지 이유로 다양한 형태의 교차로에서 사고가 발생한다. 이것을 개선하고자 본 논문에서는 보행자 위험 알림 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 YOLO v4 tiny 알고리즘 사용해 약 8,000장의 보행자와 차량의 사진을 학습시켜 객체 인식의 정확도를 높이고 웹캠과 스피커를 사용하여 보행자에게 위험을 알릴 뿐만 아니라, 사고 발생 등의 경우에 대해서 블랙박스 역할을 할 수 있도록 구현하였다.