• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.255-260
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• 2011

본 논문에서는 안전한 국내 도시철도 환경을 구축하고자 영상 분석 소프트웨어 및 센서로 구성된 지능형 종합 감시 시스템 구축 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 감시 시스템 뿐만아니라 구성요소 중에서 비디오분석 기능이 있는 카메라의 설치 방안을 중심으로 제안하였다. 카메라의 설치 방안 중, 첫째는 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 카메라를 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하였고, 둘째는 기존의 일반 카메라에 영상 분석 박스를 추가 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하는 방법을 제안하였다. 제안한 영상 분석 알고리즘은 자동으로 영상을 분석하여 위험 요소에 대해 신속한 대응할 수 있어서 관리자의 집중력 저하로 인한 위험 요소를 감소시킨다. 유동인구가 많은 도시철도 환경에서 본 시스템을 설치하고 및 시험 운용하였으며, 제안한 종합감시시스템 및 카메라의 우수한 성능뿐만 아니라 연계성능을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.516-521
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• 2010

본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.532-537
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• 2009

보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회지
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• 제14권3호
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• pp.10-18
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• 2010

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.672-676
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• 2009

최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 무선 감시 시스템을 구현하였다. 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.259-266
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• 2016

최근 감시와 보안을 목적으로 활발하게 CCTV가 설치되고 있고, 지능형 감시시스템은 영상에서 객체의 검출 및 감시 등으로 광범위하게 응용되고 있다. 본 연구에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 HOG 특징과 FCM 기반의 RBFNN 분류기를 이용한 상반신 검출 방법을 제안한다. HOG는 보행자를 검출하기 위해 기존에 제안되었던 특징으로 본 논문에서는 이를 사용해 상반신의 고유한 기울기를 학습하였다. HOG 특징은 입력 이미지의 크기에 비례하는 고차원의 특징 벡터로 기울기를 표현하기 때문에 RBFNN분류기의 입력데이터로 쓰려면 차원 축소가 필요하다. 이를 위해 PCA 알고리즘을 RBFNN 분류기 앞에 적용하여 HOG 특징의 차원을 저차원으로 축소하였다. 컴퓨터 실험에서는 미리 분류된 상반신 영상과 사람이 아닌 영상을 통해 분류기를 훈련시킨 후 테스트 영상과 동영상을 이용하여 제안된 상반신 검출 방법의 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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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.