Most of the surveillance systems are based on CCTV, closed circuit Television. A surveillance system for urban transit is also based on CCTV. Urban transit operation corporations have a CCTV system and a lot of cameras to monitor the situation for the passengers, and the important facilities. But this system has some problems that it cannot respond to a state of emergency immediately. In this paper, we describe a configuration of an intelligent surveillance system for urban transit to solve that problems. Our proposed configuration include a camera with some intelligent module, and a processor to integrate various data from not only cameras, but also sensors such as a temperature sensor, a heat sensor, sound sensor and etc. and some other data generator. This system configuration can decide the state of the passengers and the facilities. The surveillance system with this configuration can available with the existing surveillance system without a considerable improvement.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1330-1332
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2015
최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.10
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pp.2203-2208
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2011
In this paper, we describe application service development for secure land and marine transport based on CSD (Conveyance Security Device) systems. Based on CSD systems, we present application service and security service according to relevant standards as well as test procedure of developed services. Exploiting temperature, moisture, impact sensors, state monitoring function of container freight was developed to prevent disaster during transportation in addition to security function with CSD. For confidentiality of messages exchanged among application service entity and CSD systems, Encryption and decryption functions going by RC5 and AES-128 algorithms were implemented at desktop PC and 8 bit CPU environments, respectively. Measuring the elapsed time during encryption and decryption shows that two algorithms are allowable for the application service.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.161-168
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2019
Recently, video equipments such as CCTV, which is spreading rapidly, is being used as a means to monitor and cope with abnormal situations in almost governments, companies, and households. However, in most cases, since recognizing the abnormal situation is carried out by the monitoring person, the immediate response is difficult and is used only for post-analysis. In this paper, we present the results of the development of video surveillance system that automatically recognizing the abnormal situations and sending such events to the smartphone immediately using the latest deep learning technology. The proposed system extracts skeletons from the human objects in real time using Openpose library and then recognizes the human behaviors automatically using deep learning technology. To this end, we reconstruct Openpose library, which developed in the Caffe framework, on Darknet framework to improve real-time processing. We also verified the performance improvement through experiments. The system to be introduced in this paper has accurate and fast behavioral recognition performance and scalability, so it is expected that it can be used for video surveillance systems for various applications.
With the increase of social crime rate, the interest on the intelligent security system is also growing. This paper proposes a detection system of monitoring whether abnormal behavior is being carried in the images captured using CCTV. After detection of an object via subtraction from background image and morpholgy, this system extracts an abnormal behavior by each object's feature information and its trajectory. When an object is loitering for a while in CCTV images, this system considers the loitering as an abnormal behavior and sends the alarm signal to the control center to facilitate prevention in advance. Especially, this research aims at detecting a loitoring act among various abnormal behaviors and also extends to the detection whether an incoming object is identical to one of inactive objects out of image.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.4
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pp.58-70
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2019
In the case of a pedestrian traffic accident, it has a large-scale danger directly connected by a fatal accident at the time of the accident. The domestic ITS is not used for intelligent risk classification because it is used only for collecting traffic information despite of the construction of good quality traffic infrastructure. The CNN based pedestrian detection classification model, which is a major component of the proposed system, is implemented on an embedded system assuming that it is installed and operated in a restricted environment. A new model was created by improving YOLO's artificial neural network, and the real-time detection speed result of average accuracy 86.29% and 21.1 fps was shown with 20,000 iterative learning. And we constructed a protocol interworking scenario and implementation of a system that can connect with the ITS. If a pedestrian accident prevention system connected with ITS will be implemented through this study, it will help to reduce the cost of constructing a new infrastructure and reduce the incidence of traffic accidents for pedestrians, and we can also reduce the cost for system monitoring.
Kim, Do-Yeon;Kim, Kil-Yong;Park, Gyei-Kark;Jeong, Jung-Sik
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.3
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pp.239-245
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2016
In the midst of continuing international recession, the rate of maritime traffic and marine leisure markets are consistently growing. The Republic of Korea controls the marine traffic volume through vessel traffic centers and various other management facilities. Nevertheless, the continuous growth and complexity of marine traffic is resulting in repeated occurrences of marine accidents. Recovery is very difficult in cases of human injuries or deaths caused by marine accidents due to its nature, and the scale of marine accidents is also becoming greater with advanced ship building technologies. Passenger ships, oil tankers, and other such vessels used for specific purposes requires a more detailed navigational status surveillance and analysis, and numerous research has been conducted with an objective for monitoring such special purpose vessels. However, the data elements transmitted from the ocean to the shore station are limited to AIS and ARPA. We are implementing IoT ship sensor collection and a syncing system capable of transmitting various ship sensing data to the shore station, and also proposing a Safe Navigation Status Analysis System utilizing the collected data.
We developed an analysis software that automatically detects incoming isotopes for multi-purpose gamma-ray detectors. The software is divided into three major parts; Network Interface Module (NIM), Spectrum Analysis Module (SAM), and Graphic User Interface Module (GUIM). The main part is SAM that extracts peak information of energy spectrum from the collected data through network and identifies the isotopes by comparing the peaks with pre-calibrated libraries. The proposed peak detection algorithm was utilized to construct libraries of standard isotopes with two peaks and to identify the unknown isotope with the constructed libraries. We tested the software by using GammaPro1410 detector developed by NuCare Medical Systems. The results showed that NIM performed 200K counts per seconds and the most isotopes tested were correctly recognized within 1% error range when only a single unknown isotope was used for detection test. The software is expected to be used for radiation monitoring in various applications such as hospitals, power plants, and research facilities etc.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.218-224
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2012
Recently, as the needs of developing the micro autonomous underwater vehicle (AUV) are increasing, the acquisition of the elementary technology is urgent. While they mostly utilizes information of the forward looking sonar (FLS) in conventional studies of the local path control as an elementary technology, it is desirable to use the obstacle avoidance sonar (OAS) because the size of the FLS is not suitable for the micro AUV. In brief, the local path control system based on the OAS for the micro AUV operates with the following problems: the OAS offers low bearing resolution and local range information, it requires the system that has reduced power consumption to extend the mission execution time, and it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent local path control algorithm based on the beam modeling of OAS with the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC), is proposed. To verify the performance and analyze the characteristic of the proposed algorithm, the course control of the underwater flight vehicle (UFV) is performed in the horizontal plane. Simulation results show that the feasibility of real application and the necessity of additional work in the proposed algorithm.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.2
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pp.90-99
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2004
High speed info-communications equipment are required with development of highly information-oriented society, the intelligent industrial facilities and social systems such as administrative, financial and traffic systems, are gradually becoming to automation, which are composed of the integrated circuits and micro-semiconductors, remote control and operation. Thus modern micro-electronic circuits can frequently be damaged by lightning surge. The protection of electronic circuits from lightning overvoltages is concentrated very interesting. In this paper, for the purpose of providing the effective protection method of electronic devices such micro-computers from lightning surges in a residential building, the protection effect of surge protective devices according to types of system groundings were experimentally analyzed. Also the effective installation method of surge protective devices was examined and proposed. The installation of SPDs in retrofits was a high remnant voltage across the protected device owing to the inductance in the long wires to the SPDs. Finally the method of installing the SPD by twisted pain wires is remarkably effective for fast rising transient overvoltages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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