• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1425-1428
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• 2013

이 기술은 CCTV의 본연의 목적인 범죄 예방을 좀 더 효과적이고 효율적으로 하기 위해 개발하였다. 먼저 사용 공간에 제약을 줄이기 위해 와이파이 기반의 CCTV를 사용하기로 하였다. 그리고 단순히 영상을 수집하는 것이 아니라 아래와 같은 알고리즘을 영상에 적용하여 범죄 예방을 위한 판단을 좀 더 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하였다. 첫 번째로 배경에서 객체들을 분리한 뒤 각각의 객체들을 labeling하여 서로를 구분하였다. 그 후 특징점을 이용해 각 객체들을 추적한 뒤 객체마다 적당한 관심영역을 설정한다. 관심영역에서 색을 이용한 외부인 침입 감지기능과 객체의 속도와 방향을 이용한 폭력적인 행동 감지기능을 적용하였다. 더 나아가 사용자의 편의를 위해 서버/클라이언트 모델을 사용하여 외부인 침입이나 폭력이 감지되면 서버가 클라이언트에게 경고 메시지와 함께 현재 상태를 이미지로 보낼 수 있도록 하였고 클라이언트가 원한다면 언제든지 실시간 영상도 볼 수 있도록 하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.2
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• pp.43-53
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• 2007

e-Learning education system as the next educational trend supporting remote and multimedia education. However, the students stay mainly at remote place and it is hard to certificate whether he is really studying now or not. To solve this problem, some solutions were proposed such as instructor's supervision by real time motion picture or message exchanging. Unhappily, as you can see, it needs much cost to establish the motion exchanging system and trampling upon human rights could occasion to reduce the student's will. Accordingly, we propose the new intelligent system based on face recognition to reduce the system cost. The e-Learning system running on the web page can check the student's status by motion image, and the images transfer to the instructor. For this study, 20 students and one instructor takes part in capturing and recognizing the face images. And the result produces the prevention the leave of students from lecture and improvement of attention.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.666-671
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• 2008

In this paper, we propose a new method for tracking objects continously and successively based on fusion of region information, color information and motion template when multiple objects are occluded and splitted. For each frame, color template is updated and compared with the present object. The predicted region, dynamic template and color histogram are used to classify the objects. The vertical histogram of the silhouettes is analyzed to determine whether or not the foreground region contains multiple objects. The proposed method can recognize more correctly the objects to be tracked.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.458-458
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• 2023

본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.351-358
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• 2012

This study is aimed at suggesting optical communication equipment that can deliver high quality video information in high speed, to efficiently handle the flood and water pollution in the river basin. This system is cheaper than existing equipment, and can monitor optical Internet as well as the condition of equipment. Generally, the communication equipment to prevent flood is installed in an unmanned control box and operated by the flood control office situated at the fiver mouth in a long distance section. Therefore, it is hard to promptly cope with communication interruptions, which occur by the cutting or aging of the optical cable. Under the circumstances, this study suggested an efficient system that can deliver high quality video information in high speed (Optical Transmission Convert System) by using optical fiber. The system also solves problems by making use of automatic protection switching (APS) when an accident happens. Its real-time monitoring function gives notice of the problem-occurring points. The system is expected to be widely used in various areas such as intelligent traffic systems.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.6
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• pp.171-181
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• 2011

Proposed in this paper is the intelligent video surveillance system to effectively detect multiple loitering objects even that disappear from the out of camera's field of view and later return to a target zone. After the background and foreground are segmented using Gaussian mixture model and shadows are removed, the objects returning to the target zone is recognized using the chromaticity histogram and the duration of loitering is preserved. For more accurate measurement of the loitering behavior, the camera calibration is also applied to map the image plane to the real-world ground. Hence, the loitering behavior can be detected by considering the time duration of the object's existence in the real-world space. The experiment was performed using loitering video and all of the loitering behaviors are accurately detected.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.83-86
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• 2007

비디오에서의 물체 추적은 컴퓨터비젼(computer vision)의 주요 연구 분야로 지능형 로봇, 무인 감시 체제 등의 영역의 핵심 기술로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 다중물체추적을 통해 카메라로 부터 입력된 동영상에서 특정 장소를 지나가는 사람들을 추적함으로서, 그 지역에서의 인구의 이동 패턴을 추출하고 자 한다. 물체 추적은 블롭 추적(blob tracking) 방식을 이용하며, 이를 위해 정확한 전경물체 추출, 추출된 이미지 블롭(blob)과 기존 트랙과의 연결, 새로운 물체(사람)의 등장과 퇴장등의 작업을 수행한다. 추적된 물체들이 궤적을 통해, 시간의 변화에 따른 그 지역에서의 인구의 밀도, 주 이동 경로, 방향 등의 변화를 추출한다. 이러한 통계치는 해당 지역의 개발 정책 수립 및 시장성 조사를 위한 2차 데이타로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.241-244
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• 2005

정보통신 기술의 급격한 발전으로 등장한 첨단 시스템의 활용과 지능형 홈에 대한 관심이 확산되고 있다. 홈 네트워킹 기술과 다양한 멀티미디어 응용의 발달로 생활의 편리화를 추구하기 위한 많은 노력들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비퀴터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화 처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.137-145
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• 2014

This paper suggests an LDA-based long distance face recognition algorithm for intelligent surveillance system. The existing face recognition algorithm using single distance face image as training images caused a problem that face recognition rate is decreased with increasing distance. The face recognition algorithm using face images by actual distance as training images showed good performance. However, this also causes user inconvenience as it requires the user to move one to five meters in person to acquire face images for initial user registration. In this paper, proposed method is used for training images by using single distance face image to automatically create face images by various distances. The test result showed that the proposed face recognition technique generated better performance by average 16.3% in short distance and 18.0% in long distance than the technique using the existing single distance face image as training. When it was compared with the technique that used face images by distance as training, the performance fell 4.3% on average at a close distance and remained the same at a long distance.

• 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 $15{\times}15$.