Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.12
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pp.1203-1208
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2009
Green IT based u-City means that u-City having Green IT concept. If we adopt the situation awareness or not, the processing of Green IT may be reduced. For example, if we recognize a lot of speech sound on CCTV in u-City environment, it takes a lot of processing time and cost. However, if we want recognize emergency sound on CCTV, it takes a few reduced processing cost. So, for detecting emergency state dynamically through CCTV, we propose our advanced speech recognition system. For the purpose of that, we adopt HMM (Hidden Markov Model) for feature extraction. Also, we adopt Wiener filter technique for noise elimination in many information coming from on CCTV in u-City environment.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.46-48
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2011
본 시스템은 국내 최초의 내륙수로인 경인 아라뱃길에 통항하는 모든 선박의 안전 운항을 위해 필요한 운항정보를 제공하며, 주운수로의 특성을 고려하여 레이더, AIS, CCTV를 이용하여 해양에서는 고성능 레이더로 선박관제를 하고, 협수로에서의 관제능력 향상 및 전파 음영구역 해소를 위하여 DGPS를 이용한 AIS시스템과 지능형 CCTV시스템을 도입하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.504-505
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2015
본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안중 프라이버시 보호기술에 대해 서술한다. 다중 영상 카메라에서는 단일 CCTV에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 개인 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 논문에서는 다중 영상 카메라에서 프라이버시 보호 방법으로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.2
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pp.417-428
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2018
The intelligent video surveillance environment is a system that extracts various information about a video object and enables automated processing through the analysis of video data collected in CCTV. However, since the privacy exposure problem may occur in the process of intelligent video surveillance, it is necessary to take a security measure. Especially, video metadata has high vulnerability because it can include various personal information analyzed based on big data. In this paper, we propose a COP-Transformation scheme to protect video metadata. The proposed scheme is advantageous in that it greatly enhances the security and efficiency in processing the video metadata.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.4
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pp.93-101
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2009
As the industrial society is developing wars, terrors, and vicious crimes is getting increased. These dangerous factors are caused of casualty and subversiveness of social order. Such vicious crimes lead people to feeling of insecurity. That is why naturally people want to build and inspect strengthened security system. CCTV camera system which can be said as the most popular security system is being installed in public places has large number of floating population. This trend is required to develop the intelligent video security technology and propagate it since the importance of security technology is getting high. This thesis will be described regarding the trend of the intelligent surveillance camera and the scenario.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.169-174
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2018
There are many CCTV cameras connected to the video surveillance and monitoring center for the safety of citizens, and it is difficult for a few monitoring agents to monitor many channels of videos. In this paper, we propose an intelligent video surveillance system utilizing a safety map to efficiently monitor many channels of CCTV camera videos. The safety map establishes the frequency of crime occurrence as a database, expresses the degree of crime risk and makes it possible for agents of the video surveillance center to pay attention when a woman enters the crime risk area. The proposed gender classification method is processed in the order of pedestrian detection, tracking and classification with deep training. The pedestrian detection and tracking uses Adaboost algorithm and probabilistic data association filter, respectively. In order to classify the gender of the pedestrian, relatively simple AlexNet is applied to determine gender. Experimental results show that the proposed gender classification method is more effective than the conventional algorithm. In addition, the results of implementation of intelligent video security system combined with safety map are introduced.
9.11 사태 이후, 세계 각국은 개인 및 공공의 안전을 위한 국토보안에 대한 중요성을 한층 더 실감하고 이에 대한 노력을 더욱 강화하고 있으며, 이러한 과정에서 지능형 영상보안 기술의 개발 및 활용에 대한 중요성이 날로 증대되고 있다. 아날로그 CCTV에서 디지털 저장장치, IP 기반기술과의 결합과 지능형 영상인식에 이르기까지 영상보안 기술은 지속적인 진화를 거듭하고 있다. 이에 따라 기존의 시설물과 출입자에 대한 수동적인 녹화 및 감시에서 실시간으로 상황을 인지하고 자율대응할 수 있는 네트워크 기반의 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 또한 공항, 군사, 항만, 도로, 교량 등 주요 국가시설, 지하철, 버스, 사무실, 카지노에서 산불감시에 이르기까지 매우 다양한 분야로 그 응용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 본 고에서는 이러한 배경을 토대로 영상 보안 기술의 현황과 시장동향, 지능형 영상보안 및 Human ID 기술, 최근 이슈와 발전 방향에 관하여 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.330-331
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2017
최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.225-227
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2022
Now In Seoul, about 75,000 CCTVs are installed in 25 district offices. Each ward office in Seoul has built a control center for CCTV control and is building information such as people, vehicle types, license plate recognition and color classification into big data through 24-hour artificial intelligence intelligent image analysis. Seoul Metropolitan Government has signed MOUs with the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, the National Police Agency, the Fire Service, the Ministry of Justice, and the military base to enable rapid response to emergency/emergency situations. In other words, we are building a smart city that is safe and can prevent disasters by providing CCTV images of each ward office. In this paper, the CCTV image is designed to extract the characteristics of the vehicle and personnel when an incident occurs through artificial intelligence, and based on this, predict the escape route and enable continuous tracking. It is designed so that the AI automatically selects and displays the CCTV image of the route. It is designed to expand the smart city integration platform by providing image information and extracted information to the adjacent ward office when the escape route of a person or vehicle related to an incident is expected to an area other than the relevant jurisdiction. This paper will contribute as basic data to the development of smart city integrated platform research.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.545-547
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2020
기존의 침임자 대응방식을 보완하기 위해 지능형 관제 시스템과 CCTV 와 다수의 로봇들을 이용하여 객체 인식을 통해 침입자를 인식하고 추적하여 침입자의 좌표를 전송하고 시야에서 사라진 침입자의 위치를 추정하여 로봇들이 침입자의 퇴로를 차단하고 알고리즘을 통해 추정되는 위치를 순찰하며 침입자를 찾아내는 경비 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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