• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.409-418
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• 2009

본 논문은 일반적인 영상 감시 비디오의 입력으로부터 영상 내 보행자들의 유동 속도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연속된 프레임 간에 얻어진 움직임 벡터로부터 실세계(real world)에서 보행자들의 이동량의 크기를 예측하고, 이를 통해 영상 내 보행자들의 평균 이동 속도를 측정한다. 제안한 방법에서는 이를 위해 영상 내 화소 단위를 실세계의 물리 단위(미터)로 변환하기 위한 변환 인자를 정의하였다. 또한, 정확한 속도 추정을 위해 카메라 투영 과정에서 잃어버리게 되는 실세계 움직임의 높이 정보를 시뮬레이션 실험을 통해 통계적으로 추정하였다. 제안한 방법은 카메라 매개변수를 속도 추정 과정에서 명시적으로 분리하여 표현하기 때문에 기존의 유동 속도 추정 방법과 달리 영상의 환경 변화에 적응적으로 대응할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시뮬레이션 영상과 실제 영상에 대하여 실험이 이루어졌다. 실험 결과 제안한 방법은 시뮬레이션 영상에서 약 0.08m/s의 오차로 속도를 추정할 수 있었으며, 실제 영상에 대해서도 기대할 수 있는 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.543-552
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• 2008

ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.24-32
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• 2010

본 논문에서는 버려지거나 없어진 객체를 검출하는 시스템에 대해 연구하였다. 전경과 배경을 분리한 다음, 정적인 영역에 대한 검출을 통하여 방치되거나 제거된 물체를 검출하였다. 정적인 영역에 대한 검출 방법을 제안하고 히스토그램의 비교를 통해 방치, 제거 정보를 추출하였다. 제안된 방법은 CCTV 카메라의 입력 영상에 대하여 PC 및 DSP 칩을 이용하여 실시간 처리를 하였으며 DSP칩을 활용하였기 때문에 수정이 용이하다. 제안된 시스템에 대한 성능을 검증하기 위해 저, 중, 고의 복잡도에 따라 실험하였으며, 신뢰성 있는 검증을 위해 각 10회의 반복 수행을 하였다. 실험 결과, 복잡도가 낮거나 보통인 경우는 높은 객체 변화 검출률을 보였으며 매우 혼잡한 경우에는 환경적인 요인의 이유로 검출률이 상대적으로 낮은 것을 확인할 수 있었다. 이 원인은 복잡도가 높아짐에 따라 검출률이 낮은 것은 이동하는 객체들로 인해 방치된 객체의 폐색이 반복되기 때문이었다. 향후 이러한 문제의 해결을 위해 매우 복잡한 환경에서의 폐색에 대한 추가적인 연구와 강건한 정적 영역의 판단 방법에 대해 연구할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.149-162
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• 2005

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권2호
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• pp.166-172
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• 2018

본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하기 위하여 7가지의 유형별 스마트 온실 농가를 대상으로 현장조사를 실시하였다. 그 결과 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0%정도를 차지하였고, 재배경력은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형이 전체의 50.0%정도이고, 연동형이 전체의 80.0%정도로서 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났다.

• 정보화정책
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• 제28권4호
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• pp.76-92
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• 2021

본 연구는 4차 산업혁명의 디지털 전환과 함께 날로 가치가 증가하고 있는 개인정보를 보호하기 위한 민간기업의 개인정보보호 활동 효율성을 분석하고자 하였다. 민간기업 2,000개의 개인정보처리자를 대상으로 효율성 분석 방법 중 모수적 추정 방법인 확률변경분석을 이용하여 보호 활동의 절대적 효율성을 측정하였다. 특히 효율성 분석을 위한 산출변수로는 개인정보 활동 지수를 활용하였으며, 투입변수로는 개인정보보호 예산과 담당자 수를 활용하였다. 분석 결과, 효율성은 최소 0.466에서 최대 0.949로 전체 평균 0.818 즉 81.8%로 분석되었으며, 비효율성의 주된 원인으로는 개인정보 안전한 이용과 관리조치 미이행, 개인정보보호 교육 추진 체계 미흡 및 영상정보처리기기 관련 의무 미이행 등으로 분석되었다. 따라서 사회 전반의 개인정보보호 수준 제고 및 개인정보보호 활동 효율성 향상을 위해서는 안전조치 이행과 개인정보 암호화 등에 대한 정책적 지원이 요구되며, 특히 중소 영세기업에 대해서는 맞춤형 컨설팅이 필요하다.