• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.2
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• pp.80-87
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• 2011

In this paper we present subject region-based auto-focusing algorithm using noise robust focus measure. The proposed algorithm automatically estimates the main subject using entropy and solves the traditional problems with a subject position or high frequency component of background image. We also propose a new focus measure by analyzing the discrete cosine transform coefficients. Experimental results show that the proposed method is more robust to Gaussian and impulse noises than the traditional methods. The proposed algorithm can be applied to Pan-tilt-zoom (PTZ) cameras in the intelligent video surveillance system.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.1
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• pp.24-29
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• 2016

To satisfy the needs of high-level intelligent surveillance system, it shall be able to extract objects and classify to identify precise information on the object. The representative method to identify one's identity is face recognition that is caused a change in the recognition rate according to environmental factors such as illumination, background and angle of camera. In this paper, we analyze the robust face recognition of face image by changing the distance through a variety of experiments. The experiment was conducted by real face images of 1m to 5m. The method of face recognition based on Linear Discriminant Analysis show the best performance in average 75.4% when a large number of face images per one person is used for training. However, face recognition based on Convolution Neural Network show the best performance in average 69.8% when the number of face images per one person is less than five. In addition, rate of low resolution face recognition decrease rapidly when the size of the face image is smaller than $15{\times}15$.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.4
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• pp.87-98
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• 2011

Detecting a moving object from videos and tracking it are basic and necessary preprocessing steps in many video systems like object recognition, context aware, and intelligent visual surveillance. In this paper, we propose a method that is able to detect a moving object quickly and accurately in a condition that background and light change in a real time. Furthermore, our system detects strongly an object in a condition that the target object is covered with other objects. For effective detection, effective Eigen-space and FCM are combined and employed, and a CONDENSATION algorithm is used to trace a detected object strongly. First, training data collected from a background image are linear-transformed using Principal Component Analysis (PCA). Second, an Eigen-background is organized from selected principal components having excellent discrimination ability on an object and a background. Next, an object is detected with FCM that uses a convolution result of the Eigen-vector of previous steps and the input image. Finally, an object is tracked by using coordinates of an detected object as an input value of condensation algorithm. Images including various moving objects in a same time are collected and used as training data to realize our system that is able to be adapted to change of light and background in a fixed camera. The result of test shows that the proposed method detects an object strongly in a condition having a change of light and a background, and partial movement of an object.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.6
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• pp.85-91
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• 2020

Recently, video-taping equipment such as CCTV have been seeing more use for crime prevention and general safety concerns. Since these video-taping equipment operates all throughout the day, the need for security personnel is lessened, and naturally costs incurred from managing such manpower should also decrease. However, technology currently used predominantly lacks self-sufficiency when given the task of searching for a specific object in the recorded video such as a person, and has to be done manually; current security-based video equipment is insufficient in an environment where real-time information retrieval is required. In this paper, we propose a technology that uses the latest deep-learning technology and OpenCV library to quickly search for a specific person in a video; the search is based on the clothing information that is inputted by the user and transmits the result in real time. We implemented our system to automatically recognize specific human objects in real time by using the YOLO library, whilst deep learning technology is used to classify human clothes into top/bottom clothes. Colors are also detected through the OpenCV library which are then all combined to identify the requested object. The system presented in this paper not only accurately and quickly recognizes a person object with a specific clothing, but also has a potential extensibility that can be used for other types of object recognition in a video surveillance system for various purposes.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.713-725
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• 2019

Automatic License Plate Recognition (ALPR) is a technology required for many applications such as Intelligent Transportation Systems and Video Surveillance Systems. Most of the studies have studied were about the detection and recognition of license plates on cars, and there is very little about detecting and recognizing license plates on motorbikes. In the case of a car, the license plate is located at the front or rear center of the vehicle and is a straight or slightly sloped license plate. Also, the background of the license plate is mainly monochromatic, and license plate detection and recognition process is less complicated. However since the motorbike is parked by using a kickstand, it is inclined at various angles when parked, so the process of recognizing characters on the motorbike license plate is more complicated. In this paper, we have developed a 2-stage YOLOv2 algorithm to detect the area of a license plate after detection of a motorbike area in order to improve the recognition accuracy of license plate for motorbike data set parked at various angles. In order to increase the detection rate, the size and number of the anchor boxes were adjusted according to the characteristics of the motorbike and license plate. Image warping algorithms were applied after detecting tilted license plates. As a result of simulating the license plate character recognition process, the proposed method had the recognition rate of license plate of 80.23% compared to the recognition rate of the conventional method(YOLOv2 without image warping) of 47.74%. Therefore, the proposed method can increase the recognition of tilted motorbike license plate character by using the adjustment of anchor boxes and the image warping which fit the motorbike license plate.

• 선박안전기술공단연구보고서
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• s.4
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• pp.1-108
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• 2007

2007. 7. 23 IMO의 NAV(항해안전전문위원회)53차 회의에서는 e-Navigation을 해상에서의 안전, 보안, 해양환경보호를 목적으로 전자적인 수단에 의해 선박과 육상에서 해양정보를 수집, 교환, 표시함으로써 항구와 항구간의 항해 및 관련된 서비스를 향상시키는 것으로 정의하고 있다.2005년 11월 영국의 교통부 장관 Stephen 박사는 Royal Institute ofNavigation에서의 연설에서 해상안전과 환경보호를 위하여 선박의 항해를 감시하는 관제소 및 항행하는 선박에 유용하고 정확한 정보가 더 많이 필요함을 역설하였다. 그리고 첨단 기술에 의해 자동화된 항공 항법분야를 예로들면서, 선박의 항법 분야도 항해와 관련된 모든 시설 및 작업을 전자적 수단으로 대체하는 개념인 e-Navigation으로 전환되어야 하며 영국은 이에 필요한 작업을 주도하겠다는 의견을 피력하였다. Stephen은 e-Navigation 도입으로 얻을 수 있는 이익으로 첫째, 항해 실수로 인한 사고 확률저감, 둘째,사고 발생 시 인명 구조 및 피해 확산을 위한 효율적 대응, 셋째, 전통적인항해시설 설치 불필요로 인한 비용 저감, 넷째 선박입출항 수속의 간편화 및항로의 효율적 운용으로 인한 상업적 이익 등을 들었다. 반면에e-Navigation 체계로 전환 시 예상되는 장애로는 첫째, 체계 구축을 위한 비용(특히 개발도상국가들의 경우 어려움 예상), 둘째, e-Navigation의 성과 달성을 위하여 세계 전 해역의 모든 선박이 e-Navigation 체계에 동참하도록유도하는 문제, 셋째, 전자해도 표시 및 선교 장비들에 대한 표준화 문제, 넷째, 육상에 설치할 e-Navigation 센터의 설계 및 구축 등을 꼽았다.IMO는 2005년 81차 MSC(해사안전위원회) 회의에서 영국이 일본, 마샬아일랜드, 네덜란드, 노르웨이, 싱가포르, 미국과 공동으로 제안한 ‘e-Navigation전략 개발’ 의제를 2006년 82차 MSC 회의에서 채택하고, NAV(항해 전문위원회)를 통하여 2008년까지 e-Navigation의 구체적 개념을 정립하고 향후 개발하여야 할 전략적 비전과 정책을 수립하기로 하였다. 이어서 영국을 의장으로 e-Navigation 전략개발 통신작업반이 구성되었는데, 지난 년간 19개국, 16개 전문기관이 참여하여 아래의 작업이 수행되었다. ○ e-Navigation 개념의 정의와 목적 ○ e-Navigation에 대한 핵심 이슈 및 우선 순위 식별 ○ e-Navigation 개발에 따른 이점과 단점의 식별 ○ IMO 및 회원국 등의 역할 식별 ○ 이행계획을 포함한 추가 개발을 위한 작업계획의 작성 IMO에서 수행되고 있는 e-Navigation 전략 개발 의제 일정은 2008년까지이다. 이 전략 개발에 있어서 중요한 요소는 e-Navigation이 포함할 서비스범위, 포함하는 서비스 제공에 필요한 인프라 및 장비의 식별, 인프라 구축및 운용비용을 부담할 주체에 대한 논의, e-Navigation으로 인한 이익과 투자비용에 대한 비교 분석 등이다. 이 과정에서 정부, 선주, 항만운영자, 선원등의 입장 차이와 선진국과 개발도상국 간의 경제 수준 차이는 전략 개발에있어 큰 어려움을 줄 것이므로, 이들이 합의된 전략을 만들기 위해서는 예정된 기간보다 다소 늦어질 가능성도 있다.e-Navigation 전략 개발이 완료되면 1단계로는 해상교통 관제시스템, 선박선교 장비, 무선 통신장비 등에 대한 표준화 작업이 이루어질 것이다. 이 과정에서 각국 간에 자국 보유 기술을 표준화시키기 위한 경쟁이 치열할 것으로 예상된다. 2단계에서는 e-Navigation 체계 하에서의 다양하고 풍부한 서비스 제공을 위한 관련 소프트웨어 및 하드웨어의 개발이 이루어질 것으로전망되는데, 이는 지난 10년간 육상에서 인터넷망 설치 후 이루어진 관련 서비스 산업의 발전을 돌아보면 쉽게 짐작할 수 있을 것이다.e-Navigation 체계 하에서 선박의 항해는 현재와는 전혀 다른 패러다임으로 바뀔 것이다. 예를 들어 현재 입출항 시 요구되던 복잡한 절차는one-stop 쇼핑 형태로 단순화되고, 현재 선박 중심의 항해에서 육상e-Navigation 센터가 적극적으로 관여하는 항해 체계로 바뀔 것이며, 해상정보의 공유와 활용이 무선 인터넷을 통해 보다 광범위하게 이루어질 것이 다.e-Navigation의 잠재적 시장 규모는 선박에 새로이 탑재될 지능형 통합 항법시스템 구축과 육상 모니터링 및 지원 시스템 등 직접 시장이 약 50조원,전자해도, 통신장비, 관련 서비스 컨텐츠 등 간접 시장의 규모가 150조원으로 총 200조원으로 대략 추산하고 있다. 향후 이 거대한 시장을 차지하기 위한 전략 수립이 필요한 시점이다. 지금까지 항해 장비 관련 산업은 선진국의일부 업체들에 의해 독점되어 왔다. 우리나라는 조선과 해운에서 모두 선진국임에도 불구하고 이 분야에서는 대부분 수입에 의존해 왔다. e-Navigation체계 하에서는 전체 시장이 커지고 장비의 사양이 표준화됨에 따라 어느 소수 업체가 현재처럼 독점하기는 더 이상 어려울 것으로 예상된다. 따라서e-Navigation은 우리나라도 항해 장비 분야 시장을 차지할 수 있는 좋은 기회라고 할 수 있다. 특히 조선 1위의 장점을 적극 활용한다면 다른 나라보다우위의 경쟁력을 확보할 수도 있다. 또한, 서비스 분야의 시장은 IT 기술과밀접한 관계가 있으므로 IT 강국인 우리나라가 충분한 경쟁력을 갖고 있다고 할 수 있다.그러나, EU를 비롯한 선진국에서는 이미 e-Navigation 에 대비한 연구를10여년 전부터 수행해 왔다. 앞에서 언급한 EU의 MarNIS 사업은 현재 거의마무리 단계로 당장 실용화 할 수 있는 수준에 있는 것으로 보인다. 늦었지만 우리도 이를 따라잡기 위한 연구를 서둘러야 할 것이다. 국내에서도e-Navigation의 중요성을 깊이 인식하고, 2006년에는 관련 산학연 전문가들로 작업반을 구성하여 워크숍 등을 개최한 바 있다. 또한 해양수산부에서도e-Navigation 핵심기술 개발을 위한 연구사업을 기획 추진하고 있다.그러나 현재 항해통신장비들의 기술기준은 ITU의 전파규칙(RR)과 IMO결의 및 SOLAS 협약을 따르고 있는데 이들 규약이나 결의에 대한 국제적인 추이와 비교할 때 국내의 기술은 표준화되지 못한 부분이 많은 실정이다.본 연구에서는 e-Navigation sytem중 표준화가 필요한 요소와 전자해도,AIS 등 e-Navigation(통합전자항법시스템)관련 국내산업현황 실태조사를 통해 국내 e-Navigation기술개발 동향에 대해 조사하고자 한다.