본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.
감시 및 정찰용 펄스 도플러 레이더(Pulse Doppler Radar : PDR)에서 이동표적의 식별은 일반적으로 레이더 운용자의 도플러 오디오 신호 청취 및 훈련 경험을 바탕으로 수행된다. 본 논문에서는 음성인식 분야에서 널리 이용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징 파라미터와 Hidden Markov Model(HMM) 식별 기법을 이용하여 이동 표적의 클래스를 자동 식별하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 식별성능을 분석하고 검증하였다.
일반적으로 기존의 비상 대피용 유도 시스템은 비상등 또는 유도 LED와 같이 시각적인 부분에 의존하고 있다. 실제로 화재인 경우에는 연기 때문에 시야 확보가 힘든 경우가 많다. 본 논문에서는 이런 경우를 대비하여 방향성을 가진 음향을 사용하여 비상 대피 유도 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 때 모든 스피커는 편리한 설치를 위해 오디오 직렬 전송 기법을 사용하였다. 대피 경로를 위한 최단 경로 알고리즘은 플로이드 알고리즘을 사용하였다. 오디오 직렬 전송 기법의 단점인 단선에 대한 대책으로 자동 고장 진단 기법을 제안하였다. 시스템 제어와 감시는 PC와 USB 프로토콜 연결을 통하여 이루어진다. 제안한 시스템은 가상의 비상 대피 환경에서 표본 집단의 대피 실험의 효율성을 검증했다. 결론적으로 제안된 시스템은 비상 상황에서 대피율의 증가를 확인하였고 오디오 직렬 전송 기법으로 쉽고 저가의 비용으로 설치 가능하다.
실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.
본 논문에서는 버스안전을 위한 다중 HD 카메라 기반의 IP통신망 AVB(Audio Video Bridge) 이더넷 케이블을 연동한 FPGA(Xilinx Zynq702)로 멀티뷰어 플랫폼을 제안하였다. 이러한 AVB(IEEE802.1BA) 시스템은 차량용 네트워크에서 다중 HD 비디오와 오디오 디지털 신호의 실시간 전송이 가능하다. 제안한 멀티뷰어 플랫폼은 기존 이더넷 케이블 1Gbps전송과 2-선 100Mbps 스트림 전송방식을 통해 4개의 초광각 HD 카메라로 부터 H.264 비디오 신호를 다중화하기 위한 지연속도의 개선을 위해 FPGA로 설계하였다. 아울러, 차량용 HD 동영상 전송망에서 시간지연을 최소화하기 위한 AVB 플랫폼은 Zynq 702기반의 H.264 AVC 저지연 코덱의 설계 방안을 제안하였다. 이러한 H.264 AVC 코덱의 부호화/복호화 결과확인을 위해 JM 모델을 참조한 PSNR(Peak Signal-to-noise-ratio)을 분석하였다. 설계한 Zynq 702기반의 H.264 AVC CODEC은 다중 HD 카메라의 다중뷰어 동영상 손실 압축에서 화질 손실에 대한 PSNR은 이론 값과 유사한 HW 결과 값을 확인하였다. 이로서 제안한 AVB기반의 다중 HD 카메라 연동형 멀티뷰어 플랫폼은 H.264 AVC CODEC의 저지연 특성이 차량용 특성에 만족함으로서 버스안전을 위한 주변의 오디오와 비디오 영상감시가 가능할 것이다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
본 논문에서는 전자파방해(EMI) 발생 위치 추적을 위한 관리프로그램을 개발하여 전자파방해(EMI) 발생시 현장을 신속하게 탐색할 수 있으며, 또한 전자파방해(EMI)로 인한 항공기 사고 관련 분석 자료와 전자파방해(EMI)발생 현장인 1000개의 RF 업체 위치자료와 전파환경 스펙트럼 분석 및 오디오 자료등을 데이터베이스화 하여 비교자료로 활용하므로써 신속한 원인분석과 정확한 위치 추적으로 전자파방해(EMI)를 일소할 수 있게 되었고, 또한 상시 모니터링 시스템을 구축하여 24시간 감시를 통하여 전자파방해(EMI) 발생을 예방하고 있다. 따라서 항공기 사고 방지를 위하여 양질의 항공전파를 제공할 수 있었다. 또한 항공기 탑승객을 상대로 정기적으로 항공주파수 보호 및 항공기 기내 전자 기기(PED) 사용으로 인한 야기 될수 있는 전자파방해(EMI)방지 안전문화 캠페인를 펼쳐 항공주파수를 안전하게 보호할 수 있었고, 또한 최악의 항공기 사고를 예방할 수 있는 기반을 마련 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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