• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.14-16
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• 2019

스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.498-500
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• 2022

공공 안전을 위한 영상 감시 시스템이 증가함에 따라 CCTV 관제사가 관제해야 할 영상의 수가 증가하고 있다. 점점 증가하는 관제 영상 수로 인해 CCTV 관제사는 수많은 영상 사이에서 발생하는 살인, 강도, 폭력 등 위급한 이상 상황을 놓치는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하고 CCTV 관제사에게 알려 관제 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하기 위해 예측 기반 이상 탐지 방법에 다중 프레임 예측 에러를 활용해서 영상 이상 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 프레임 레벨 AUC가 Ped2 데이터 셋에서 92.70%에서 94.56%, Avenue 데이터셋에서 87.37%에서 89.17%로 상승하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.460-463
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• 2015

이 논문에서는 질병, 발정, 분만, 스트레스 등 이상상황에서의 가축 행동 및 생체 특성을 분석하고, 상황인식을 위한 무선센서 네트워크를 제안한다. 제안한 시스템에서는 다양한 센서를 이용하여 가축 운동량, 위치, 충격량, 고도, 가속도 체온 정보를 수집하여, 활동량, 군집도, 승가여부, 체온 등의 특성 정보로 가공되어 상황인식에 활용한다. 무선센서 네트워크는 전류소모량이 많은 축사환경정보 수집센서는 유선 통신으로 구현하고, 가축 행동 및 생체정보 센서는 저전력 통신이 가능하도록 설계하여 목걸이형 기구물 교체주기를 최대화하였다. 또한, 제안한 무선센서 네트워크는 가축의 이상상황 인식에 필요한 다양한 정보를 수집할 수 있어, 효율적인 가축관리를 통한 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.771-773
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• 2018

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.

• Smart Media Journal
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• v.6 no.4
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• pp.9-16
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• 2017

The railway point machine is an especially important component that changes the traveling direction of a train. Failure of the point machine may cause a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose a noise-robust anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract feature vectors from the spectrogram image of sound signals and convert it into modulation feature to ensure robust performance, and lastly, use the support vector machine (SVM) as an early anomaly detector of railway point machines. By the experimental results, we confirmed that the proposed method could detect the anomaly conditions of railway point machines with acceptable accuracy even under noisy conditions.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.1 no.1
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• pp.64-72
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• 1997

A strategy is proposed for the systematic synthesis of goal-tree to support the operation of abnormal situation in chemical plant. A knowledge base using the heuristics of operators is organized for synthesizing goal tree to take appropriate safety precautions with properties of accident. A computer-based system which utilizes artificial intelligence technique is developed to evaluate the effectiveness of the methodology and applied to the model plant.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.691-694
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• 2023

본 논문은 CCTV 화면에서의 다양한 이상상황 중 교량 데이터에 특화된 자세 추정 기반 이상탐지 알고리즘을 소개한다. 교량은 크게 도로, 인도 이렇게 두 구역으로 나눠지며, 사람들의 이동방향이 한정적이라는 특징을 가지는 장소 중 하나이다. 이러한 장소적 특징을 이용하고자 사람 자세 추정을 통해 이상의 기준을 잡고 교량 데이터에 특화된 이상탐지 알고리즘을 제안한다. CCTV 영상은 이상을 정하기 어렵고 이상에 대한 레이블이 없는 데이터가 대부분이며 이상에 대한 레이블 생성시 많은 비용 발생이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고자 영상 데이터를 이미지 단위가 아닌 영상 단위로 레이블이 담긴 weakly label 을 가지는 데이터를 활용한 이상탐지 모델을 이용하였다. 특히, 교량에서의 이상상황의 특징인 사람 자세 추정으로 추출한 특질을 추가하여 기존 알고리즘의 이상탐지 예측 성능을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.165-173
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• 1993

생산일정계획 수립 시스템을 통하여 수립된 생산계획을 현장에서 실천하고자 할 때, 일반적으로 계획수립 후 얼마 지나지 않아 계획수립시 고려할 수 없었던 기계고장 또는 자재조달 지연, 작업 지체, 주문 취소 등과 같은 요인으로 생산일정을 계획대로 실천할 수 없는 경우가 발생한다. 이런 상황에서는 기존의 생산계획을 계속 실행할 수 없으므로 손쉽게 대처할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 일정계획편집기를 이러한 문제점을 해결할 수 있는 대안으로 제시한다. 일정계획편집기를 GUI, 객체지향적 설계를 통해 구현하므로서 이상상황과 일정변동에 효과적으로 대처할 수 있다. GUI환경을 통해, 수립된 생산일정과 이상상황, 작업진척, 수행도 등을 화면에 Gantt 도표로 표시해 주어 현장 파악을 용이하게 하고 작업추가, 삭제, 작업시간 변경, 대체공정으로의 이동 등의 편집을 mouse와 icon을 이용, 편리하게 수행할 수 있다. 편집작업시 자동으로 생산일정의 타당성을 만족시켜 줄 수 있는 지능화를 위한 기초 단계로서 객체지향설계를 이용한 규칙기반 일정계획 편집기를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1139-1142
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• 2008

인터넷의 이용이 증가함에 따라 네트워크를 통한 다양한 공격 역시 증가 추세에 있다. 따라서 네트워크 이상징후를 사전에 탐지하고 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위한 연구가 절실하다. 본 연구는 은닉마코프모델을 이용해 트래픽에서 이상징후를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시계열 예측 기법을 이용해 트래픽에서 징후를 추출한다. 징후추출 과정의 결과를 은닉마코프모델을 활용한 징후판단과정을 통해 네트워크 이상징후인지를 판단하고 결정한다. 일련의 과정을 perl로 구현하고, 실제 공격이 포함된 트래픽을 사용하여 검증한다. 하지만 결과가 확연히 증명되지는 않는데, 이는 학습과정의 부족과 실제에 가까운 트래픽의 사용으로 인해 나타나는 현상으로 연구의 본질을 흐리지는 않는다고 판단된다. 오히려 실제 상황을 가정했을 때 접근이나 적용을 판단함에 관리자의 의견을 반영할 수 있으므로 공격의 탐지와 판단에 유연성을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 실시간 네트워크의 상황 파악이나 네트워크에서의 신종 공격 탐지 및 분류에 응용가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.153-154
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• 2011

최근 발생한 일본 동북부의 대지진과 이에 동반된 해일은 막대한 재산손실과 인명피해를 가져왔다. 일본에 인접한 우리나라도 규모 3~4의 지진이 빈번히 일어나고 있고, 그 이상의 규모 지진도 간혹 발생하고 있다. 따라서 더 이상 한국이 지진과 해일의 안전지대라고 안심할 수 없는 상황이다. 이에 본 논문은 지진과 함께 동반되는 해일에 대비하기 위한 경보 및 상황 보고 시스템의 필요성을 제시하고, 사용자들이 경보를 받을 뿐 아니라 스마트폰을 이용한 SNS와 GPS를 이용하여 실시간으로 상황 보고에 대한 의견 교환을 하면서 함께 대피하도록 돕는 실시간 경보 및 상황 보고 시스템을 제안한다.