• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1544-1546
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• 2013

도시철도는 대표적인 대중교통으로써, 하루에도 수백만명의 승객들이 이용하고 있다. 따라서 도시철도를 이용하는 승객들의 안전이 보장되어야 하며, 안전한 서비스 제공 및 예방 노력이 제반되어야 한다. 이를 위해 설치된 폐쇄회로 CCTV와 상황실은 넓은 구역내의 모든 위험상황을 감지하고 대응하기에 미흡하다. 따라서 이러한 영상감시의 미흡한 점을 보완하여 기설치된 CCTV를 통해 위험구역내 보행자를 자동으로 인지하여 큰 사고를 미연에 방지하고자 역사내 지능형 영상감시 시스템을 설계하였다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.37-43
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.406-410
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• 2003

DUPIC Fuel Development Facility(DFDF) is the facility to fabricate CANDU-type fuel from spent PWR fuel material without any separation of fissile elements and fission products. Unattended continuous surveillance systems for safeguards of nuclear facility result in large amounts of image and radiation data, which require much time and effort to inspect. Therefore, it is necessary to develop system that automatically pinpoints and diagnoses the anomalies from data. In this regards, this paper presents a novel concept of the continuous surveillance system that integrates visual image and radiation data by the use of neural networks. This surveillance system is operating for safeguards of the DFDF in KAERI.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.20 no.3
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• pp.67-75
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• 2015

최근 범죄 예방을 위해 감시영상에서 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술의 요구가 증가하고 있지만 지금까지의 폭력행위 검출 기술은 영화 또는 YouTube의 폭력장면 검출에 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 색상 특징을 이용한 알고리즘을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위는 피가 묻은 장면이 자주 발생하지 않기 때문에 영화 속 폭력장면 검출 알고리즘과는 차별성이 있어야 한다. 본 고에서는 국내외 폭력 행동 분석에 대한 기술 동향을 살펴보고 감시영상에서의 폭력 행동 검출하는 기술에 대해 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.476-481
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• 2008

The necessity of intelligent surveillance system is gradually considered seriously from the space where the security is important. From this paper will load Network Camera in Mobile Robot based on embedded Linux and Goal is in the system embodiment will be able to track the intruder. From Network Camera uses Wireless Lan transmits an image with server, grasps direction of the intruder used Block Matching algorithms from server, transmits direction information and tracks an intruder. The robot tracks the intruder according to gets the effective image of an intruder. In compliance with this paper the system which is embodied is linked with a different surveillance system and as intelligent surveillance system there is a possibility of becoming worse a reliability.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.20 no.3
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• pp.50-59
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• 2013

• Korea Multimedia Society
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• v.14 no.3
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• pp.10-18
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• 2010

• TTA Journal
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• s.142
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• pp.50-55
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• 2012

• The Magazine of the IEIE
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• v.39 no.2
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• pp.55-65
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• 2012

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.657-658
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• 2008

개인과 사회의 안전을 중요시하는 요즘 영상감시시스템의 비중은 날이 갈수록 커져가고 있다. 본 논문은 지능형 영상 감시 시스템에 적용되는 비전기반의 물체 추적시스템에 관한 내용으로 이루어져 있다. 지능형 영상 감시 시스템은 실제 국내외 많은 기업에서 활발히 연구하고 대표적인 분야이다. 하지만, 제품화되기에는 아직 많은 문제가 존재한다. 이러한 문제가 나타나는 가장 큰 원인 중 하나는 타겟의 크기가 변화하여 정보가 손상되는 경우이다. 이로 인해 정확한 타겟정보를 얻지 못하고, 배경정보를 갱신함으로써 추적성능을 크게 저하시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 최소화하기 위하 방법을 제안한다.