• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.66-69
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• 2019

실종자는 계속 늘어나는 추세이다. 경찰에서의 실종자 찾는 인력이 부족한 상황이다. 특히 청소년 실종과 달리 성인 실종의 경우 위치정보 파악과 같은 지원을 받기 힘들다. 또한 성인 실종의 경우 단순 가출의 경우가 많아 범죄 가능성이 없을 경우 실종자 탐색에 있어 후순위로 밀린다. 그에 따라 본 논문은 실종자 웹 탐색 시스템을 개발하여 실종자 가족은 실종자를 등록할 수 있게 제공해주며, 실종자정보를 손쉽게 공유할 수 있도록 하였다. 또한 목격자는 실종자를 목격했을 경우 제보하기를 통해서 목격된 정보를 추가할 수 있도록 하였다. 목격자가 제보를 할 경우에는 해당 실종자 가족에게 연락을 가도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.59-62
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• 2016

본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.856-857
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• 2023

실종자를 찾는 빈번한 안전재난문자로 인해 피로도가 높아짐에 따라 본 연구에서는 실종자 탐색 문자 발송량을 줄이기 위해 드론과 인공지능을 활용하여 도시에서의 실종자 탐색의 가능성을 제시한다. 실시간으로 얼굴을 인식하여 실종자를 탐색하는 접근 방식을 사용하여 구현해 실종자 탐색이 가능함을 보였고 이를 통해 인구 밀집 지역에서의 실종자 탐색이 효율적일 것으로 기대한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.51-57
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• 2017

본고에서는 사물 인터넷 기술을 기반으로 한 실종자 탐색 기술과 서비스의 현황을 살펴보고 스마트폰 기반 실종자 탐색 서비스의 필요성과 시스템 구성 및 구현 방안에 대해 살펴 본다. 이 서비스는 실종자가 소지한 발신기 신호를 인지하는 수신 인프라의 종류에 따라 실종자 탐지 서비스의 비용, 실효성 등에 큰 영향을 받는다. 수신 인프라로 이동통신망, LoRa 망, 블루투스 망, 그리고 스마트폰을 사용하는 각 방안의 구조와 장단점을 살펴 본다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.7
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• pp.412-420
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• 2019

The purpose of this study is to suggest legalization of private investigation system by giving an example of Japanese detective investigation on people who have been missing for a long time. To accomplish the research purpose, this study reviewed literature and used preceding researches on Japanese detective system to complete theoretical background. This study also identified the missing people in Korea and Japan to accomplish the research purpose. Conclusion: In Japan, about 80,000 people are reported to be missing every year. Although most of them are found on that day or within a week, some of them are not found for more than a week. There even a case where the person was missing for more than 3 years. In such case, the Japanese citizens requests detectives to find the missing person instead of depending on the police. When Japanese detectives are paid by their client, they provide the security service requested by the client. Japanese detectives receive about 100,000 yen to 700,000 yen for finding missing person and they find the missing person through investigation on voluntary or involuntary missing person. Such activities of Japanese detectives point out the necessity of introducing private investigation system in Korea. Currently, most missing people are not found in Korea. Introduction of private investigation system will help in finding the missing person, reducing the excessive workload of police, and creating jobs.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.131-132
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• 2017

본 논문에서는 수중 초음파 전송을 이용하여 해양 사고 발생 시 수중 실종자의 신원과 위치를 파악할 수 있는 재난 대응 시스템을 제안한다. 실종자 몸에 부착된 초음파 발생기에서 나온 신호를 해상에 배치된 다수의 하이드로폰 센서 노드에서 감지, 분석해 저전력 통신으로 선박 등에 설치된 중앙 제어시스템에 보내면 이를 분석해 실종자의 위치 등을 판별할 수 있어 수색 작업에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.53-59
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• 2020

This paper proposes color segmentation for detecting missing persons in a smart lighting system using radar and camera sensors. Recently, smart lighting systems built-in radar and cameras have been efficient in saving energy and searching for missing persons, simultaneously. In smart lighting systems, radar detects moving objects and then the lights turn on and camera records. The video recorded is useful to find out missing persons. The color of their clothes worn in missing persons is one of critical hints to look for missing persons. Therefore, color segmentation is an effective means for detecting the color of their clothes. In this paper, during the color segmentation step, the ROI(Region of interest) setting based on the size of an object is applied and the background is reduced. According to experimental results, the color segmentation has good accuracy of more than 97%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.581-582
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• 2016

매년 많은 실종자가 발생하며 이를 인력으로 해결하는 것은 제한적이다. 본 논문은 드론을 통해 인간이 수색할 수 있는 것보다 넓은 지역의 이미지를 촬영하고, 이 이미지에서 딥 러닝 기술을 기반으로 학습시킨 모델을 통해 실종자의 특징을 인식해 그의 위치를 찾아내는 프로그램에 대해 다룬다. 드론과 인공지능을 접목한 본 프로그램을 통해 실종자들의 높은 복귀율을 기대하게 한다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.9
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• pp.159-170
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• 2023

It takes a lot of time and manpower to search for the missing. As part of the solution, a missing person search AI system was implemented using a YOLO-based model. In order to train object detection models, the model was learned by collecting recognition images (road fixation) of drone mobile objects from AI-Hub. Additional mountainous terrain datasets were also collected to evaluate performance in training datasets and other environments. In order to optimize the missing person search AI system, performance evaluation based on model size and hyperparameters and additional performance evaluation for concerns about overfitting were conducted. As a result of performance evaluation, it was confirmed that the YOLOv5-L model showed excellent performance, and the performance of the model was further improved by applying data augmentation techniques. Since then, the web service has been applied with the YOLOv5-L model that applies data augmentation techniques to increase the efficiency of searching for missing people.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.2
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• pp.19-25
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• 2021

In this paper proposes a method of finding missing persons based on face-recognition technology and deep learning. In this paper, a real-time face-recognition technology was developed, which performs face verification and improves the accuracy of face identification through data fortification for face recognition and convolutional neural network(CNN)-based image learning after the pre-processing of images transmitted from a mobile device. In identifying a missing person's image using the system implemented in this paper, the model that learned both original and blur-processed data performed the best. Further, a model using the pre-learned Noisy Student outperformed the one not using the same, but it has had a limitation of producing high levels of deflection and dispersion.