• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.187-190
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• 2008

디지털 영상기기의 발달과 함께 디지털 영상은 우리의 생활의 일부가 되었다. 이러한 디지털 영상이 생활의 일부가 되면서 범죄자들은 범죄현장의 흔적을 디지털 영상으로 저장하기도 하며, 디지털 영상으로 저장된 CCTV를 통하여 범죄의 현장을 재현하기도 한다[5][6]. 이러한 디지털 영상은 사건을 해결하는데 중요한 역할을 하기에 사건을 수사하는데 있어 수집하여야 할 중요한 대상중의 하나이다. 이러한 디지털 영상은 하나의 분석대상에 다수의 파일로 존재할 수 있으며, 이러한 다수의 디지털 영상 속에서 사건 해결에 도움을 줄 수 있는 중요한 영상을 구분하기 위해서는 많은 시간과 인력이 필요하다. 따라서 다수의 영상 증거물을 디지털 영상 포렌식의 한 분야인 디지털 영상 분류기법을 통하여 수사의 편리함과 정확성을 향상시켜야 할 필요가 있다. 하지만 디지털 영상의 수사를 돕기 위한 디지털 영상의 분류기법은 디지털 영상 포렌식의 영역 중에서 연구가 이루어져 있지 않은 영역중의 하나이며, 연구가 진행되고 있는 방식도 국내가 아닌 국외의 법과 수사 환경을 중심으로 연구되어지고 있다. 따라서 국내의 법과 수사 환경에 적용할 수 있는 디지털 영상 분류기법에 대하여 연구할 필요성이 있다. 이에 대해 본 논문에서는 디지털 영상 포렌식 중 하나의 분야인 디지털 영상 분류기법의 연구현황을 확인하며, 디지털 영상 분류기법의 필요성에 대하여 설명하도록 하겠다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.6
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• pp.108-115
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• 2013

A developed skill of an intelligent CCTV is also advancing by using its Image Acquisition Device. In this field, area for technique can be divided into Foreground Subtraction which detects individuals and objects in a potential observing area and a tracing technology which figures out moving route of individuals and objects. In this thesis, an improved algorism for a settled engine development, which is stable to change in both noise and illumination for detecting moving objects is suggested. The proposed algorism from this thesis is focused on designing a stable and real time processing method which is perfect model in detecting individuals, animals, and also low-speeding transports and catching a change in an illumination and noise.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2852-2857
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• 2015

Assault and violence in the elevator is a crime that occurs most frequently. In particular, these days, is a phenomenon that occurs frequently, knowing that there is a CCTV camera. In this paper, we extract the phenomena of contact between people in the elevator. Many people ride the elevator does not cause these symptoms. However, this crime occurs when fewer people ride the elevator. Extraction method of contact is seeking the skeleton of binary image and extracts the contact status of each skeleton. Therefore, immediately detecting the violence and assaults that occur in the elevator and to notify the security office of the building.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.1280-1286
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• 2001

In this Study, we try to suggest a system that recognize worker's regular motion more effectively First, based on frame difference that separates still background from movable object to video that make a film of worker's motion. The next, with edge detection, estimating the center of motion could recognize continuous motion. By action cognition system that design in this research films worker's action using fixed CCTV to supplement problem of action awareness system that is applied in existent industry spot, various mountings to get action information minimized. Also, shorten session that need in awareness enforcing action awareness through image subtraction and edge detection between frame to reduce time necessary to draw worker's body part special quality, expense designed inexpensive action cognition system as being efficient.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.497-501
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• 2020

Dehaze is essential for autonomous driving and intelligent CCTV to operate normally even in foggy weather. The method of airlight estimation is particularly important in dehaze technology. In this paper, we propose a patch-based airlight estimation algorithm and hardware structure that can reduce the amount of unnecessary computation and effectively estimate the airlight in various input images. Proposed algorithm is compared with the popular quad-tree method, and the hardware design is implemented by using XILINX's xc7z045-ffg900 target board as a structure that can satisfy to international standard 4K video in real time.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.2
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• pp.239-246
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• 2015

Video based object detection is basic technology of implementing smart CCTV system. Various features and algorithms are developed to detect object, however computations of them increase with the performance. In this paper, performances of object detection algorithms with GPU and CPU are compared. Adaboost and SVM algorithm which are widely used to detect pedestrian detection are implemented with CPU and GPU, and speeds of detection processing are compared for the same video. As results of frame rate comparison of Adaboost and SVM algorithm, it is shown that the frame rate with GPU is faster than CPU.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.118-120
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• 2021

In modern society, with the development of IoT technology, various digital equipment is being distributed in a wide range of fields such as CCTV and exploration robots. Accordingly, the importance of data processing is increasing, and various studies are being conducted to remove noise generated in the process of receiving data in the imaging field. Representative noise includes additive white Gaussian noise (AWGN), and existing filters for removing noise include an average filter (AF), an alpha trimmed average filter (A-TAF), and a median filter (MF). However, existing filters have a disadvantage in that they show somewhat insufficient performance in noise removal characteristics in high frequency areas. Therefore, in this paper, in order to effectively remove AWGN existing in the high frequency region, a weight filter according to a distance based on the standard deviation is proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.28-31
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.87-89
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• 2017

차량의 블랙박스와 CCTV, 드론 등 다양한 채널에서 촬영된 영상의 증가로, 차량 및 교통 상황과 관련된 데이터의 양 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터들의 고속 처리를 위해, 실시간 메시지 분산처리 시스템인 아파치 카프카를 활용하여 블랙박스 영상의 프레임을 여러 노드에 분배하였다. 또한, 각각의 노드에 들어온 블랙박스 영상의 프레임을 입력으로 하여, 영상처리 기법을 통한 차량 번호판의 지역화와 문자 분할 및 이를 인식하기 위한 연구를 수행하였다.