본 연구에서는 기후학적 물수지 방법을 적용하여 우리나라 전역에 대한 습윤 및 건조 상황을 모니터링하는 연구를 수향하였다. 이 기후학적 물수지로부터 생성되는 과잉수분량은 유역에서의 지표면 유출 성분을 반영하여 홍수유출의 유추, 치수 구조물의 설치 및 운영에 관한 지표로 활용할 수 있으며, 부족수분량은 가뭄에 대한 정보를 취득할 수 있음을 알 수있었다. 특히 이러한 두가지 지표를 합성하여 얻어지는 습윤지표는 유역의 습윤상황뿐 만 아니라 건조상황까지도 고려할 수 있으며, 이로부터 2001년 실제 가뭄현상에 대한 분석을 실시한 결과 이 습윤지표가 실제 현상을 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 유역의 습윤 및 건조상황 감시를 위하여 NOAA/AVHRR자료에 근거한 증발산량 산정결과를 토대로 지표면의 건습을 평가하였으며, 이러한 위성자료의 이용이 가뭄이 되풀이 되고 있는 우리나라에서 가뭄의 조기경보를 위해 효과적인 도구로서 이용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서 고려하는 모니터링 장치는 전송된 영상과 GPS좌표를 통해 위험 지역을 감시하는 감시부, 위험 상황 및 객체 확인, 위험상황에 대한 경고 메시지 등을 전파하는 위험상황 처리부, 시간대별로 영상정보를 검색할 수 있는 영상출력부, 그리고 상황정보를 저장하는 상황정보 DB의 설계로 구성된다.
요즘 감시카메라 시장은 전 세계적으로 이슈가 되고 있다. 감시카메라는 적은 인원으로 많은 장소를 한 눈에 감시할 수 있고, 문제가 발생했을 때, 녹화 저장된 영상을 통해 그 상황을 다시 볼 수 있다. 이렇게 다양한 기능과 편리함으로 우리에게 도움을 주는 감시카메라이지만, 마스크나 선글라스, 또는 여러 가지 잡음에 의해 얼굴 영상의 부분이 훼손되는 상황에서는 신원 확인을 하기가 어렵다. 때문에 가려진 얼굴을 제대로 인식하기 위해 영상 처리 분야에서 얼굴의 가려진 영역을 찾아 그 부분을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문은 기존 PCA 방법을 이용하여 가려진 영역을 찾아내고, PCA를 반복적으로 사용하여 재구성하는 대신 상관관계를 이용하여 얼굴의 가려진 영역을 자동적으로 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 두 눈의 중심이 고정되어 있는 BioID 데이터로 상관계수를 구하고 얼굴의 특정 부분을 임의로 가려 실험을 수행하였다. 제안된 방법의 결과는 PCA 방법으로 수행한 결과와 함께 비교되어 원본 영상과의 오류 값이 더 작게 나오는 것을 확인할 수 있었다.
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 조종사 없이 비행이 가능하고 고성능 카메라를 장착 가능함으로써 최근에는 이용하여 감시 및 정찰 자율화에 다양하게 활용되고 있다. 재난상황과 같은 급박하게 진행되는 상황에서 UAV가 비행하기 위한 그래프 기반 비행경로에서 비행하기 위한 비행경로를 계획하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 그래프 기반 비행경로에서 UAV가 감시 및 정찰을 시작하는 지점으로부터 감시 및 정찰하는 지점을 경유하며 도착지점까지 비행하기 위한 비행경로를 계획하는 방법을 제안한다. 실험에서는 그래프 기반 비행경로에서 조종사가 선택한 감시 및 정찰을 위한 지점을 거쳐가기 위한 비행경로를 계획한 결과를 검증한다.
감시카메라의 성능이 향상됨에 따라 감시 카메라를 적용한 다양한 분야에 자동탐지 시스템의 적용 사례가 증가하고 있다. 하지만 동적인 상황이 빈번히 발생하는 실외환경에서의 감시카메라는 빛이나 날씨 등에 의해 불확실성을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 발생한 불확실성을 시계열로 보정하기 위한 방법으로 동적 베이지만 네트워크 기반의 시스템을 제안한다. 객체의 속도와 레이블, 방향 등을 시계열로 고려해 발생한 불확실한 상황에 대해 객체 검출을 보정하였다. 또한 실제 비디오 영상을 이용한 실험 및 평가를 수행하여 그 유용성을 입증하였다.
감시카메라 환경에서의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지 및 인식하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 벡터를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지자로 설계하였다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.
본 논문에서는 최근 증가하고 있는 학교주변의 사고 및 범죄사건에 대한 예방 및 관리를 위한 스쿨존 안전관리 방안에 대해 제안한다. 스쿨존 안전관리를 위하여 센서 네트워크 기반의 지능형 감시모듈에 대한 설계가 고려되어야 한다. 이는 단순히 CCTV 감시 방식 기반이 아닌 위험 관리를 위한 상황을 감지하고 분석하는 기능으로의 확대를 의미한다. 따라서 학교 주변상황에서 발생하는 여러 가지 상황을 고려한 감시모듈 설계가 이루어져야 하며, 본 논문에서는 이에 대한 방안을 제시한다.
최근 유무선 통신 기술의 발전 및 모바일 정보기기의 보편화에 힘입어, 시간과 장소에 제약 없이 서비스를 제공할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous computing)기술이 각광받고 있다. 이에 따라, 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network: WSN) 기술과 상황인식(Context-awareness) 기술에 대한 관심이 크게 고조 되고 있으며, WSN과 상황인식을 접목하여 다양한 분야에서 활용할 수 있는 응용시스템의 개발이 활발하다. 하지만 기존 상황인식 기술을 WSN에 적용할 경우, 첫째, 불필요한 데이터를 전송하여 에너지효율성을 저하시키는 단점이 존재한다. 둘째, 새로운 응용 서비스를 구현할 경우, 특정 응용에 의존적이 기 때문에, 새로운 상황인식 모듈을 구현해야 하는 문제점이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서 상황인식에 근거한 새로운 실시간 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서노드에서 상황인식을 수행하여 불필요한 데이터 전송을 줄여 에너지 효율성을 높이고, 모듈화를 통해 새로운 상황인식 기능을 지원할 수 있는 확장성을 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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