• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.556-557
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• 2019

The current video surveillance system is the third generation, and the video device has developed from low image quality to high image quality. The video surveillance solution has improved from the simple type to the intelligent type. However, as the equipment and technology for these video surveillance systems become more complicated and diversified, they are increasingly dependent on infrastructure, such as faster network speed and stable power supply. On the other hand, there is a growing need for video surveillance in areas where basic infrastructure is limited, such as power and communications. In this paper, we propose a system that can support intelligent video surveillance in a region where basic infrastructure is limited.

• Smart Media Journal
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• v.7 no.2
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• pp.40-46
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• 2018

The conventional CCTV surveillance system for preventing accidents and incidents misses 95% of the data after 22 minutes where one person monitors multiple CCTV. To address this issue, researchers have studied the computer-based intelligent video surveillance system for notifying people of the abnormal situation. However, because the system is involved in the problems of power consumption and costs, the intelligent video surveillance system based on embedded modules has been studied. This paper implements the intelligent video surveillance system based on embedded modules for detecting intruders, detecting fires and detecting loitering, falling. Moreover, the algorithm and the embedded module optimization method are applied to implement real-time processing. The intelligent video surveillance system based on embedded modules is implemented in Raspberry Pi. The algorithm processing time is 0.95 seconds on Raspberry Pi before optimization, and 0.47 seconds on Raspberry Pi after optimization, reduced processing time by 50.52%. Therefore, this suggests real processing possibility of the intelligent video surveillance system based on the embedded modules is possible.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.291-293
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• 2011

통합관제센터에서 실제 운용 중인 시나리오에 따라 다양한 지능형 영상감시 기술이 적용될 수 있다. 그러나 일반화된 시나리오에 맞는 영상감시 기술은 잦은 오경보로 효율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합관제센터의 서비스별 시나리오를 도출하고, 현재 사용하고 있는 지능형 영상감시 기술을 분석하여 시나리오에 최적화된 지능형 영상감시 기술 적용 방안을 제안하였다.

• Review of KIISC
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• v.22 no.4
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• pp.38-45
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• 2012

원거리 사람 인식은 영상 분석의 주요 연구 분야로서, 많은 연구자들이 CCTV 영상에서 사람 추적이나 행위를 분석하여 얼굴인식, 보안 상황 추출 등을 연구하고 있다. 이러한 연구와 관련하여 지능형 영상 감시 알고리즘의 성능을 측정하고 평가하기 위한 테스트 데이터베이스가 있어야 한다. 본 논문은 국외에서 소개된 지능형 영상감시를 위한 원거리 사람 인식용 영상 데이터베이스를 분석하고, 국내 상황을 고려한 테스트용 영상 데이터베이스 조건을 간략하게 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.265-267
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• 2013

본 논문에서는 다양한 분야에서 도입 운용되어 증가하는 영상감시정보의 수요에 대응하기 위해 지능형 영상감시 기술개발 동향과 적용기술에 대한 정보를 조사 및 분석하였다. 이를 통해 영상감시정보의 수요에 대응하기 위하여 서비스별 시나리오에 따라 다양한 서비스 제공과 효율적인 영상감시를 위한 서비스 맞춤형 영상감시 시스템을 설계하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.3
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• pp.77-83
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• 2020

Recently, intelligent predictive surveillance system has emerged. It is a system that can probabilistically predict the future situation and event based on the existing data beyond the scope of the current object or object motion and situation recognition. Since such intelligent predictive monitoring system has a high possibility of handling personal information, security consideration is essential for protecting personal information. The existing video surveillance framework has limitations in terms of privacy. In this paper, we proposed a security framework for intelligent predictive surveillance system. In the proposed method, detailed components for each unit are specified by dividing them into terminals, transmission, monitoring, and monitoring layers. In particular, it supports active personal information protection in the video surveillance process by supporting detailed access control and de-identification.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.58-61
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• 2010

최근 영상압축 및 전송기술의 발달과 저장매체의 대용량화 등 IT 기술의 발달로 영상기반의 보안시스템은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 보편화된 시스템이 되고 있다. 그리고 프로세서의 발달로 인해 감시카메라에서 취득한 영상을 영상처리를 통해 자동으로 해석하는 지능형 영상감시 시스템은 주목 받고 있다. 하지만 외부로부터 카메라가 공격을 당해 감시불능인 상태가 되면 아무리 뛰어난 지능형 영상감시 시스템이라고 해도 무용지물이 되기 때문에 카메라 무력화를 감시하는 알고리즘은 반드시 필요하다. 카메라 무력화 검지 알고리즘은 사용자로 하여금 시스템을 편리하게 사용할 수 있게 해 주지만 아직 많은 알고리즘들은 조명변화와 같은 일상적인 상황에 잦은 오보를 출력함으로 시스템의 신뢰도를 떨어뜨리고 오히려 사용자에게 불편을 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 조명변화에 강건하도록 입력영상의 코너를 특징점으로 이용하여 감시카메라의 공격을 검출하는 방법을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.2
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• pp.171-178
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• 2010

The surveillance system in general, has been sufficiently studied in the field of wireless semiconductor using basic sensors and its study of image surveillance system mainly using camera as a sensor has especially been fully implemented. In this paper, we propose 'Intelligent Image Detection System' used by image object identification technique based on the result analysis of various researches. This 'Intelligent Image Detection System' can easily trace and judge before and after a particular incident and ensure affirmative evidence and numerous relative information. Therefore, the 'Intelligent Image Detection System' proposed in this paper can be effectively used in the lived society such as traffic management, disaster alarm system and etc.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.11
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• pp.58-64
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• 2016

본고에서는 미래창조과학부, 정보통신기술진흥센터 (IITP)에서 2016년도 대학ICT연구센터(ITRC) 신규과제로 선정한 다차원 감시정찰 정보자산 통합, 지능형 경계체계 기술 및 지능형 국방 ICT연구센터에 대해 알아본다. 첫째, 다차원 감시정찰 정보자산 통합 기술은 시대의 발전과 함께 국가 안보에서 정보자산의 중요성은 날로 증가하고 있다. 현재 군에서 운영되고 있는 다차원적인 영상정보수집자산으로부터 수집되는 비정형의 고용량 영상데이터에 대한 자동화된 통합화 및 분석기술이 반영되어 있지 않아, 이를 자동화 처리하는 표준화된 플랫폼 개발이 시급한 실정이다. 둘째, 디지털화된 CCTV 영상은 여러 IT 정보 가운데 가장 복잡한 데이터 중 하나이며, 이상 징후를 사전에 파악하여 범죄와 사고를 예방하거나 저장된 영상 정보에서 특정한 사람을 자동으로 찾아내는 지능형 시스템으로 발전해 왔다. 최근에는 특히, 국방분야의 현 경계 및 관제 시스템에 대한 연구 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.10
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• pp.101-113
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• 2019

Recently, the intelligent video surveillance technology has become able to provide various services such as predictive surveillance that have not been provided previously. Securing the security of the intelligent video surveillance is essential, and malicious manipulation of the original CCTV video data can lead to serious social problems. Therefore, in this paper, we proposed an intelligent video surveillance environment based on blockchain. The proposed scheme guarantees the integrity of the CCTV image data and protects the ROI privacy through the edge blockchain, so there is no privacy exposure of the object. In addition, it is effective because it is possible to increase the transmission efficiency and reduce storage by enabling video deduplication.