• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.487-490
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• 2021

최근 반려동물 관련 산업이 증가함에 따라 반려동물의 행동을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 반려동물 행동 분석을 통한 이상행동 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV로부터 반려동물의 영상 데이터를 수집하고, YOLOv4(You Only Look Once version 4)를 통해 반려동물의 객체를 탐지한다. 행동을 분석하기 위해 탐지된 반려동물 객체를 DeepLabCut 딥러닝 알고리즘을 사용하여 관절 좌표 정보를 추출한다. 추출된 관절 좌표와 반려동물의 일반적인 행동을 매칭하여 이상행동을 예측하기 위한 DNN(Deep Neural Networks)의 입력 데이터로써 사용된다. 위 과정을 통해 반려동물의 전체적인 행동을 분석하여 이상행동을 예측한다. 이 시스템을 통해 반려동물의 행동을 분석하고 이상행동을 예측함으로써 반려동물 의료 관련 사업에도 적용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.99-101
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• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.665-666
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• 2022

반려동물의 이상행동 탐지를 위한 센서 데이터를 수집하는 과정에서 발생하는 시간과 비용의 문제로 인해 데이터 증강이 요구되고 있다. 본 논문에서는 통계적 변형과 GAN 기반의 데이터 증강을 통해 반려동물의 정상행동과 이상행동으로 분류하는 방법을 제안한다. 통계적 변형은 회전, 순열, 조합 등을 이용하며, GAN을 통해 원본 데이터에 노이즈가 포함된 유사한 데이터를 생성한다. 증강된 모든 데이터는 원본 데이터와 함께 학습 데이터로 사용한다. 최종적으로, LSTM의 단점을 보완한 Convolutional LSTM 모델을 통해 반려동물의 정상행동 인식의 범주를 넓혀 보다 정확한 이상행동을 인식하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.431-433
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.589-596
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• 2013

사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.89-95
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• 2017

대형재해 발생 전 동물 이상행동 목격사례가 심심치 않게 보도되고 있다. 동물 이상행동이 대형재해 발생과 연관이 있을까, 그렇다면 재해발생을 예지할 수 있을까? 본 연구의 목적은 동물 이상행동과 지진전조 관련 선행연구 고찰을 통해 이에 대한 해답을 탐구(探求)해 봄에 있다. 본 연구에서는 분석방법론에 따라 사례조사, 실험분석, 관찰 분석을 통한 가설검증 연구와 그 한계점을 고찰하였다. 선행연구는 결과적으로 '동물 이상행동을 전조현상으로 볼 수도 있다'와 '보기 어렵다'로 이분되며, 양쪽 모두 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 관련연구에서는 데이터의 신뢰성 검증이 어렵고, 우연하게 계측된 데이터의 적은 샘플 수, 적합한 데이터 확보의 어려움 등 공통된 한계점을 지적하고 있다. 이에 지진예지에의 활용 가능성 검토단계에 이르기 위해서는 동물 이상행동과 지진발생과의 인과관계에 대한 과학적 검증이 선행되어야 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.55-57
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• 2016

본 논문에서는 CCTV 기반의 행동인식과 ConvexHull을 이용한 손의 패턴 인지를 통한 이상행동을 판단하는 알고리즘을 제시하고 있다. CCTV를 이용한 기존 범죄 예방에는 주로 얼굴 인식이 쓰인다. 이는 화면에 보이는 얼굴과 기존 범죄자와 수배자의 얼굴 정보를 대조하여 대상의 위험도를 판단하는 방식으로, 앞으로의 범죄행동 예측에는 어려움이 따른다. 따라서 보다 다양한 상황을 예측하기 위해 대상의 팔과 다리, 몸의 기울기 등의 움직임과 손의 패턴을 파악하여 이상행동을 판단한다. 몸의 움직임이 일반적인 행동을 벗어났다고 판단될 때 대상의 행동패턴을 파악하여 폭력과 납치 등의 행동패턴과 비교하여 범죄를 예측할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.588-601
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• 2019

본 연구는 비만클리닉을 내원하는 20~30대 여성의 사회부과 완벽주의와 이상섭식행동의 관계에서 자기자비와 신체수치심의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울시 반포구, 노원구, 마포구 그리고 동작구에 위치한 비만클리닉을 내원하는 만20세~만39세 여성 114명을 대상으로 한 연구 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 사회부과 완벽주의는 신체수치심, 이상섭식행동과는 정적 상관을, 자기자비와는 부적 상관을 나타냈고, 자기자비는 신체수치심, 이상섭식행동과 부적 상관을 나타냈으며, 신체수치심은 이상섭식행동과 정적 상관을 나타냈다. 둘째, 비만클리닉을 내원하는 20~30대 여성의 사회부과 완벽주의와 이상섭식행동 간의 관계에서 자기자비와 신체수치심의 매개효과를 검증한 결과, 자기자비는 유의미한 영향을 나타내지 않은 반면, 신체수치심은 유의미한 매개효과가 나타났다. 셋째, 비만클리닉을 내원하는 20~30대 여성의 사회부과 완벽주의와 이상섭식행동 간의 관계에서 자기자비와 신체수치심은 이중매개 하는 것으로 나타났다. 즉, 신체수치심에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 심리적 매개변인으로 자기자비의 영향이 밝혀진 점에서 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비만클리닉을 내원하는 20~30대 여성의 이상섭식행동에 대한 이해를 높이고 이상섭식행동을 다루는 상담 장면에서 활용될 수 있을 것이다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구가 갖는 의의와 후속연구에 대한 제언을 논의하였다.