최근 인터넷의 급속한 발전을 기반으로 국경을 초월하여 인터넷을 이용한 각종 해킹, 사이버 공격 및 범죄가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이와 같은 상황에서 각종 침해사고로부터 시스템, 네트워크 및 중요한 정보를 보호하기 위한 다양한 보안 강화 시스템이 개발되어 적용 운용되고 있지만, 현재 적용되어 사용되고 있는 보안 강화 시스템들은 해킹, 공격 및 범죄가 발생된 후 이를 막기 위한 방법으로 수동적인 기능으로 사용되고 있다. 그 결과 해킹, 사이버 공격 및 범죄를 사전에 미리 방지하는 데는 한계를 갖고 있는 것이 사실이다. 때문에, 현재 역추적 분야에서는 해킹, 사이버 공격 및 범죄가 발생할 경우 능동적이고 실시간으로 빠른 추적이 가능한 보안 강화 시스템을 목표로 하는 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 TCP/IP 기반의 다양한 역추적 기술을 각각 분석하고 역추적 기술을 발전시키기 위한 요구사항을 분석하여 연구동향에 관하여 살펴보고자 한다. 본 논문은 참고문헌 [16]의 결과를 활용해 작성했으나, 표준화 동향과 요구사항, 요구사항에 근거한 기존 방식들의 특징을 제시하였다.
Hee-ju Chae;Kyeong-heon Kwak;Da-yeon Lee;Eunkyung Kim
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.32
no.3
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pp.43-53
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2023
In this detailed and comprehensive study, our primary focus has been placed on accurately gauging the number of visitors and their real-time locations in commercial spaces. Particularly, in a real cafe, using security cameras, we have developed a system that can offer live updates on available seating and predict future congestion levels. By employing YOLO, a real-time object detection and tracking algorithm, the number of visitors and their respective locations in real-time are also monitored. This information is then used to update a cafe's indoor map, thereby enabling users to easily identify available seating. Moreover, we developed a model that predicts the congestion of a cafe in real time. The sophisticated model, designed to learn visitor count and movement patterns over diverse time intervals, is based on Long Short Term Memory (LSTM) to address the vanishing gradient problem and Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) for processing data with temporal relationships. This innovative system has the potential to significantly improve cafe management efficiency and customer satisfaction by delivering reliable predictions of cafe congestion to all users. Our groundbreaking research not only demonstrates the effectiveness and utility of indoor location tracking technology implemented through security cameras but also proposes potential applications in other commercial spaces.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.5
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pp.315-324
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2023
In this paper, we propose a real-time pose estimation method for a monocular camera using a particle filter integrated with UKF (unscented Kalman filter). While conventional camera tracking techniques combine camera images with data from additional devices such as gyroscopes and accelerometers, the proposed method aims to use only two-dimensional visual information from the camera without additional sensors. This leads to a significant simplification in the hardware configuration. The proposed approach is based on a particle filter integrated with UKF. The pose of the camera is estimated using UKF, which is defined individually for each particle. Statistics regarding the camera state are derived from all particles of the particle filter, from which the real-time camera pose information is computed. The proposed method demonstrates robust tracking, even in the case of rapid camera shakes and severe scene occlusions. The experiments show that our method remains robust even when most of the feature points in the image are obscured. In addition, we verify that when the number of particles is 35, the processing time per frame is approximately 25ms, which confirms that there are no issues with real-time processing.
We present a robust face tracking system from the sequence of video images based on effective detector and Kalman filter. To construct the effective face detector, we extract the face features using the five types of simple Haar-like features. Extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. We trace the moving face with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. To make a real-time tracking system, we reduce processing time by adjusting the frequency of face detection. In this experiment, the proposed system showed an average tracking rate of 95.5% and processed at 15 frames per second. This means the system is robust enough to track faces in real-time.
Geotechnical Phenomena such as landslide, groundwater recharge and groundwater fluctuation due to rainfall can be explain to use a dielectric response and infiltration variation by the movement of a wetting front in the subsurface. The infiltration of a wetting front is infiltrating to the connected pores which are distributed in unsaturated soil. In this study we carried out to laboratory experiment of a vertical infiltration column test using ethanol mix-ing tracer which has same the specific gravity of water. All physical values are detected to use a variation of dielectric constant and calculated to use a dielectric mixing model and tracer test model. This dielectric method measured by each dielectric constant of geological soil porous materials should be of for the geotechnical information and useful a field monitoring technique for detecting the variations of the volumetric water content and the wetting front, which are insignificant the key parameter to understanding the landslide by rainfall.
This paper discusses the design of a working system that visually recognizes hand gestures for the control of a window based user interface. We present a method for tracking the fingertip of the index finger using a single camera. Our method is based on CAMSHIFT algorithm and performs better than the CAMSHIFT algorithm in that it tracks well particular hand poses used in the system in complex backgrounds. We describe how the location of the fingertip is mapped to a location on the monitor, and how it Is both necessary and possible to smooth the path of the fingertip location using a physical model of a mouse pointer. Our method is able to track in real time, yet not absorb a major share of computational resources. The performance of our system shows a great promise that we will be able to use this methodology to control computers in near future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.4
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pp.708-717
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2017
Tracking of sound-location is widely used in various area such as intelligent CCTV, video conference and voice commander. In this paper we introduce the real-time sound-location tracking method for smart lecture system using TDoA(Time Difference of Arrival) with orthogonal microphone array on the ceiling. Through discussion on some models of TDoA detection, cross correlation method using linear microphone array is proposed. Orthogonal array with 5 microphone could detect omni direction of sound-location. For real-time detection we adopt the threshold of received energy for eliminating no-voice interval, signed cross correlation for reducing computational complexity. The detected azimuth angles are processed using median filter for lowering the angle deviation. The proposed system is implemented with high performance MCU of TMS320F379D and MEMs microphone module and shows the accuracy of 0.5 and 6.5 in degree for white noise and lectured voice, respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.37
no.3
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pp.21-29
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2000
In this paper, we propose a way to detect a moving object efficiently and to track it using the active blocks. Instead of all Pixels in 8*8 Pixel value, any special pixel is extracted and we detect a moving object by comparison and by analysis the difference image information from darkness value of the same area. In the acquisition of image data by software processing, we reduce the number of data which obtain by convert high resolution image to low resolution image, and we can track a moving object in real time. So it can track a moving object in simple system without all the pixel value of the image data or additional VxD(Virtual x Driver). This system can be useful to track of a moving object in fixed block on PC(Personal Computer) and low custom.
Human tracking is a requirement for the advanced human-computer interface (HCI), This paper proposes a method which uses a component-based human model, detects body parts, estimates human postures, and animates an avatar, Each body part consists of color, connection, and location information and it matches to a corresponding component of the human model. For human tracking, the 2D information of human posture is used for body tracking by computing similarities between frames, The depth information is decided by a relative location between components and is transferred to a moving direction to build a 2-1/2D human model. While each body part is modelled by posture and directions, the corresponding component of a 3D avatar is rotated in 3D using the information transferred from the human model. We achieved 90% tracking rate of a test video containing a variety of postures and the rate increased as the proposed system processed more frames.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.5
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pp.64-72
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2007
In this paper we proposed a combined active contour model and motion estimation-based object tracking technique. After assigning the initial contour, we find the object's boundary and update the initial contour by using object's motion information. In the following frames, similar snake algorithm is repeated to make continuously estimated object's region. The snake algerian plays a role in separating the object from background, while motion estimation provides object's moving direction and displacement. The proposed algorithm provides equivalently stable, robust, tracking performance with significantly reduced amount of computation, compared with the existing shape model-based algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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