최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 사용자 중심의 지능형 자켓을 디자인하고 평가하는 인구의 첫 단계로 사용자 요구 분석을 실시하였다. 인지 지능형 자켓에 대한 사용자들의 태도 및 요구를 파악하는 사용자 그룹 인터뷰가 실시되었다. 인터뷰 참가자 집단은 도전감(challenge)을 준거로 신기술을 받아들이는 태도에 따라 얼리어댑터(early adaptor)와 래가드(laggard)로 나뉘어 졌으며 각각의 그룹에서 중요하게 생각하는 지능형 자켓의 중요 요소는 서로 다르게 나타났다. 얼리 어댑터의 경우 컴퓨터의 연장선상에서 기능적 요소를 중요하게 생각하였고, 래가드의 경우 옷의 연장선상에서 심미성과 즐거움의 요소를 보다 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 지능형 자켓의 초기 디자인 컨셉 방향은 얼리 어댑터와 래가드가 요구하는 각각의 요소에 대응하는 주제로 건강과 오락을 선정한 후, 이 주제에 맞는 구체적인 어플리케이션 아이디어를 사용자 인터뷰 및 아이디어 서술을 통해 수집하였다. 건강과 관련해서는 사람의 생체신호를 체크하는 기능이 운동복 및 잠옷의 결합된 형태로, 오락의 관련해서는 사람의 동작이나 자세를 교정하는 기능이 운동복 및 잠옷과 결합된 형태로 디자인된 지능형 자켓에 대한 요구가 수집되었다.
본 논문은 서비스 제어 시스템(Service Control Point : SCP), 서비스 교환 시스템(Service Switching System : SSP), 그리고 지능형 정보제공 시스템(Intelligent Peripheral : IP)을 물리적 구성 요소로 하는 차세대지능망 (Advanced Intelligent Network : AIN) 서비스중 주요 서비스인 자동콜렉트콜(Automatic Collect Call : ACC) 서비스에 대한 지능형 정보제공 시스템에서의 자원 제공시간 (점유 시간)을 분석한 것이다. 차세대 지능망 구성요소들이 연동되어 서비스되는 상황에서 지능형정보 제공시스템에서의 서비스 시나리오를 제시하였으며, 특수 자원에 대한 자원 제공 점유 시간을 분석하였다.
인간은 과학기술을 이용하여 괘적하고 안락한 생활을 추구하게 되었고, 주거건축에서도 이러한 경향은 인텔리전트 주거, 또는 스마트 주거라는 지능형 주거가 등장하게 되었다. 그리고, 현재 영국, 프랑스, 미국, 일본 등 세계 여러 나라에서 지능형 주거에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국내에서도 공동주거에 첨단 지능형 설비를 적용하고 있다.(중략)
딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
스마트 공간은 주변 환경과 상호 작용하여 인간을 지원하는 기술이며, 내장된 동적 지능형 환경을 가지고 있다. 이 논문은 스마트 공간에서 사용자 맞춤 동적 지능형 환경을 제공하는 프레임워크를 제안한다. 사용자 맞춤 지능형 서비스를 제공하는 기존 연구에서는 사용자의 관심사를 명시적으로만 분석하고, 스마트 공간을 고려하지 않았다. 암시적 관심사 분석은 명시적 관심사 분석보다 사용자에게 흥미가 있을 수 있는 서비스의 제안이 가능하지만, 분석 시 명시적 관심사 분석보다 높은 성능을 요구한다. 그리고 스마트 공간은 공간의 정보들과 상호작용하여 유용한 정보를 얻을 수 있다. 연구에서 제안된 프레임워크는 스마트 공간에 적합하도록 근접 기반 사물 소셜 네트워크를 이용한다. 또한, 암시적 관심사 분석은 사물의 소셜 미디어 정보와 공간 정보를 이용하여 스마트 공간을 위한 지능형 정보를 제공한다. 그리고 스마트 공간 특성을 고려하여 정확도를 유지하면서 성능 저하를 막는 방법을 제안한다.
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
본 논문은 항해중인 배의 위치데이터를 기반으로 대용량 선박 지능형 운항 분석을 위하여 가상서버를 이용한 메모리 관리, 전파와 데이터 분석이 용이한 데이터베이스 구축 및 여러 가지 분석상황에 모두 사용할 수 있는 아키텍처 구성, 분석결과 전파 방안 고찰 통하여 효과적인 분석을 도출하고 결과 전파를 위한 방안 제시와 해당 충돌 분석, 항로 분석, 이상 패턴 분석, 통항로 분석, 위험구역 분석등의 특화된 운항분석을 위하여 실제 구현된 알고리즘 및 공식을 담고 있다.
본 논문은 서비스 제어 시스템(Service Control Point : SCP) 서비스 교환 시스템(Service Switching Point: SSP) 그리고 지능형 정보제공 시스템(Intelligent Peripheral : IP)을 물리적 구성요소로 하는 차세대 지능망(Advanced Intelligent Network : AIN)에서 특수자원 제공을 담당하는 지능형 정보제공 시스템에서의 지연 시간에 관한 특성을 분석하였다 지능망 호가 지능형 정보제공 시스템으로 입력되는 시점부터 지능망 서비스가 처리되어 종료되는 시점까지의 시그널링 지연 및 자원 제공 점유시간을 각 구성 요소들이 연동되어서 운용되는 현장환경하에서 실측을 통해 분석하였다 종합정보통신ad 사용자부 (Integrated Serviced Digital Network User Part: ISUP) 프로토콜 기반에서의 호 설정 및 해제 시간을 지연 유형별로 분석하였으며 지능망 응용부(Intelligent Network Application Protocol : INAP) 프로토콜 기반에서의 자원 제공 점유시간을 차세대 지능망에서 제공하는 서비스별로 분석하였다.)
학습과 추론을 이용하여 주어진 환경에서 최적의 문제해결을 수행하는 지능형시스템에 대한 사용은 날로 증가하고 있다. 다양한 분야에서 지능형시스템은 과거와 현재 뿐만 아니라 미래에도 인간의 삶의 질을 향상시키는 중요한 역할을 수행하기 때문에 이에 대한 기술적 동향파악과 기술예측은 중요하게 다루어져야 할 것이다. 본 논문에서는 지금까지 개발된 기술에 대한 객관적이고 광범위한 정보를 포함하고 있는 특허데이터를 정량적으로 분석하여 지능형시스템에 대한 기술적 예측에 필요한 특허분석 방법을 제안한다. 지금까지 출원, 등록된 특허데이터를 이용하여 제안방법에 대한 성능평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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