• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.63-65
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• 2012

최근 치안 관련 강력 범죄 발생이 사회 이슈화가 많이 된다. 이에 대한 해결책으로 CCTV가 기하급수적으로 보급, 설치되고 있다. 하지만 현재의 CCTV 기술은 단순 녹화의 수준에서 머물고 있기에 범죄 발생 사후에나 사용되고 있는 실정이다. 영상보안 분야에서 현재 진행되고 있는 지능형 영상 분석 기술은 영상 감시, 분석을 인력으로 사용하는 방식에서 벗어서 실시간으로 시스템에서 상황판단을 하여 경보하여 줌으로써 범죄의 예방 및 조속한 해결을 가능하도록 발전하고 있다. 본 논문은 지능형 영상 분석 시스템을 구성하는데 있어서 영상 분석 기술의 인터페이스를 공통화를 적용, 모듈화 함으로써 각각의 감시사이트에 적용 가능한 최적의 비전 기술 모듈만을 시스템 관리자에 선택에 따라 해당 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 각 비전 모듈을 개별 프로세스로 동작하게 하고 모듈간의 통신을 네트워크화 함으로써 분산 환경으로 동작할 수 있도록 개발하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.6
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• pp.255-260
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• 2011

The security issue in urban transit system has been widely considered as the common matters. The safe urban transit system is highly demanded because of the vast number of daily passengers, and providing safety is one of the most challenging projects. We introduced a test model for integrated security system for urban transit system and built it at a subway station to demonstrate its performance. This system consists of cameras, sensor network and central monitoring software. We described the smart camera functionality in more detail. The proposed smart camera includes the moving objects recognition module, video analytics, video encoder and server module that transmits video and audio information. We demonstrated the system's excellent performance.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.4
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• pp.516-521
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• 2010

In this paper, we propose a video-based intelligent unmanned fire surveillance system using fuzzy color models. In general, to detect heat or smoke, a separate device is required for a fire surveillance system, this system, however, can be implemented by using widely used CCTV, which does not need separate devices and extra cost. The systems called video-based fire surveillance systems use mainly a method extracting smoke or flame from an input image only. The smoke is difficult to extract at night because of its gray-scale color, and the flame color depends on the temperature, the inflammable, the size of flame, etc, which makes it hard to extract the flame region from the input image. This paper deals with a intelligent fire surveillance system which is robust against the variation of the flame color, especially at night. The proposed system extracts the moving object from the input image, makes a decision whether the object is the flame or not by means of the color obtained by fuzzy color model and the shape obtained by histogram, and issues a fire alarm when the flame is spread. Finally, we verify the efficiency of the proposed system through the experiment of the controlled real fire.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.4
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• pp.532-537
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• 2009

The necessity of intelligent surveillance system is gradually considered seriously from the space where the security is important. In this paper, we embodied unmanned intelligent system by developing embedded mobile robot based on images and sounds tracking. For objects tracking, we used block-matching algorithm and for sound source tracking, we calculated time differences and magnitude dissimilarities of sound. And we demonstrated the superiority of intruder tracking algorithm through the embodiment of Pan-Tilt camera and sound source tracking module using system, Network camera and mobile robot using system and mobile robot using system. By linking security system, the suggested system can provide some interfacing functions for the security service of the public facilities as well as that of home.

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

• 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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.545-548
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• 2003

현재 다양한 영상감시 시스템이 개발되고 있으나, 사용자에게 불필요한 정보까지 자동으로 전달(Push) 되어지고 있다. 이러한 많은 정보 속에서 필요한 정보만을 검출하여 사용자에게 제공하는 새로운 지능형 Push기능이 요구되고 있다. 본 논문은, 에이전트 기반의 필터링 기능을 갖는 IFDD (Indexer, Filterer, Displayer, Distributor) 감시시스템을 제안하였다. 사용자의 필터링에 필요한 정보를 명확(explicit)하고 함축적(implicit)으로 관리 및 제어시키는 방법을 제시하여 필터링 결과의 효율을 높이는 기능을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.672-676
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• 2009

Recently, intelligent surveillance camera systems are needed popularly. However, current researches are focussed on improvement of a single module rather than implementation of an integrated system. In this paper, we implemented a wireless surveillance camera system which is composed of face detection, and using motion sensor. In our implementation, we used a camera module from SHARP, a pair of wireless video transmission module from ECOM, a pair of ZigBee RF wireless transmission module from ROBOBLOCK, and a motion sensor module (AMN14111) from PANASONIC. We used OpenCV library for face dection and MFC for implement software. We identified real-time operations of face detection, PTT control, and motion sensor detecton. Thus, the implemented system will be useful for the applications of remote control, human detection, and using motion sensor.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.259-266
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• 2016

Recently, CCTV cameras are emplaced actively to reinforce security and intelligent surveillance systems have been under development for detecting and monitoring of the objects in the video. In this study, we propose a method for detection of upper body in intelligent surveillance system using FCM-based RBFNN classifier realized with the aid of HOG features. Firstly, HOG features that have been originally proposed to detect the pedestrian are adopted to train the unique gradient features about upper body. However, HOG features typically exhibit a very high dimension of which is proportional to the size of the input image, it is necessary to reduce the dimension of inputs of the RBFNN classifier. Thus the well-known PCA algorithm is applied prior to the RBFNN classification step. In the computer simulation experiments, the RBFNN classifier was trained using pre-classified upper body images and non-person images and then the performance of the proposed classifier for upper body detection is evaluated by using test images and video sequences.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.475-479
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• 2007

본 논문은 Hidden Markov Model을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다. 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하므로써 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력하도록 한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인 하였다.