• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.971-972
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• 2015

본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-32
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• 2015

학교폭력 및 성폭력 등의 범죄가 증가되어감에 따라 범인 검거에 있어서 CCTV에 대한 의존도가 높아지고 있다. 그러나 항상 사람 노동력으로 감시하기에는 경제력 및 인력의 한계가 있어 최근에는 지능형 보안 시스템으로 관심이 높아지고 있다. 따라서 기존에 연구한 객체 행동 인식 기법을 확장하여 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 2~3 객체간의 폭력 행위를 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 인식하여 추적한다. 폭력행위의 특징을 이용하여 폭력행위 판단 근거를 제시하였다. 더욱이, 여러 폭력 상황에 대한 측정을 통해 보다 객관적인 판단 메트릭 임계값을 도출하였다. 이 값을 바탕으로 폭력 행위 인식 실험을 진행한 결과 80% 이상의 인식 성공률을 보였으며, 향후연구로 다수 군중이 있는 상황 등에서의 이상행위 감지 시스템에 대한 연구가 남아있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2020

인터넷 및 IT 기술의 발전과 더불어 미디어산업에도 큰 변화가 일어나고 있다. TV 를 대신하여 스트리밍 서비스를 이용하는 사람들이 늘고 있으며 SNS 를 활용하여 서로의 경험을 간접적으로 공유하는 형태의 새로운 문화 컨텐츠가 자리잡아가고 있다. 하지만 이러한 컨텐츠를 소비하는 주요 계층 중에는 초중고 학생들도 포함되어 있다. 인터넷 혹은 SNS 에서 소비되는 컨텐츠들을 관리 감독하는 컨트롤 타워가 부족하거나 전무하기 때문에 폭력, 음주, 흡연 등 사회적으로 악영향을 줄 수 있는 영상 또는 사진이 무분별하게 생산되어 청소년들에 의해 소비되고 있으며 더 나아가 이것이 사회적 문제로까지 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 여러 다양한 감시 시스템 개발을 위한 연구가 한창이다. 본 연구에서는 SNS 및 스트리밍 서비스에서 제공되는 영상 및 사진을 Pose Estimation 및 표정 인식 기술을 활용하여 폭력을 자동적으로 감지할 수 있는 폭력 감지 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.53-59
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• 2018

최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.703-704
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• 2023

학교폭력은 교육 환경에서 심각한 문제이다. 피해자에게 심리적 고통과 육체적 상해를 입히고 학교 내 안전과 안정성을 위협한다. 이에 많은 교육기관과 정부 기관이 학교폭력 예방과 대처를 위한 다양한 방안을 제시하고 있지만, 여전히 어려운 문제이다. 최근에는 인공지능 기술을 활용하여 학교폭력 방지와 대처에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 YOLOv5(You Only Look Once version 5) 딥러닝 알고리즘을 활용하여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 CCTV와 같은 영상 데이터를 입력으로 받아들여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 식별하는 것을 목표로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.509-510
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• 2022

한 해 100만건 이상의 모바일 게임이 출시되고 있으며, 게임 수가 많은 만큼 게임물 등급 관리에 있어서 객관적이고 투명한 업무처리는 필수적이다. 그러나 현재 사업자 자체 등급분류는 오직 게임 개발사가 제출한 서류에 의존하며, 사후 모니터링을 통해 제재하는 실정이다. 이에 따라, 사전에 폭력성 유뮤를 식별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 Cloud Vision API를 활용하여 프레임 수를 설정하고 해당 프레임에 대한 폭력성 정도를 수치로 출력하여 해당 영상에 문제 유무를 사전에 식별할 수 있도록 돕는 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 게임물관리위원회 인력과 예산 한계로 인해 계속 불거지고 있는 연 100만 건에 달하는 등급분류 처리의 정확성과 사후 모니터링에 효과가 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1425-1428
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• 2013

이 기술은 CCTV의 본연의 목적인 범죄 예방을 좀 더 효과적이고 효율적으로 하기 위해 개발하였다. 먼저 사용 공간에 제약을 줄이기 위해 와이파이 기반의 CCTV를 사용하기로 하였다. 그리고 단순히 영상을 수집하는 것이 아니라 아래와 같은 알고리즘을 영상에 적용하여 범죄 예방을 위한 판단을 좀 더 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하였다. 첫 번째로 배경에서 객체들을 분리한 뒤 각각의 객체들을 labeling하여 서로를 구분하였다. 그 후 특징점을 이용해 각 객체들을 추적한 뒤 객체마다 적당한 관심영역을 설정한다. 관심영역에서 색을 이용한 외부인 침입 감지기능과 객체의 속도와 방향을 이용한 폭력적인 행동 감지기능을 적용하였다. 더 나아가 사용자의 편의를 위해 서버/클라이언트 모델을 사용하여 외부인 침입이나 폭력이 감지되면 서버가 클라이언트에게 경고 메시지와 함께 현재 상태를 이미지로 보낼 수 있도록 하였고 클라이언트가 원한다면 언제든지 실시간 영상도 볼 수 있도록 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.115-122
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• 2014

현 청소년들의 학교내 생활환경에서 문제점으로 대두되는 폭력 및 자살사고 발생률 증가에 대한 예방차원의 빅 데이터 처리 분석 시스템을 목표로 연구하였고 설계의 경제성과 용이성, 적용의 신속성 등을 고려해서 많은 이용률을 가지고 있는 오픈 소스인, 하둡 시스템(Hadoop system)의 맵리듀스(MapReduce) 알고리즘과 분산 병렬 환경을 위한 HDFS(Hadoop Distibuted File System) 구성을 사용하여 실험하였다. 연구에서 사용된 분석기법은 기존의 통계적인 분석기법들이 가지는 난이도를 피하기 위해 상업적인 사회 망의 비정형 대화 자료를 이용해서 폭력성 어휘에 대한 단어 수(word count) 분석을 적용하여 폭행, 자살사고를 사전에 감지하여 예방하는 감성분석(sentiment analysis) 시스템을 텍스트 마이닝 관점에서 제안하여 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.