• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.2
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• pp.161-169
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• 2009

The development of Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs) is getting realized in accordance with the increased demands to provide multimedia data transmission service such as CCTV movie, image chapter information, audio information based on wireless sensor network. It is very important to provide the differentiated quality assurance of service. In this paper, we propose a sensor medium access control protocol based on DSMAC, which provides differentiated Quality of Service(QoS) for delay. A proposed protocol is able to reduce the delay without increasing the energy consumption by adaptively changing the duty cycle according to the buffer occupancy. Simulation results show that the new MAC protocol performs better in terms of latency than S-MAC and DSMAC.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.5-5
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 이상기후 및 지구온난화 현상의 발생이 증가하고 있다. 2014년 한국 기후변화 평가보고서에 따르면 강우량은 1971~2000년 1,315mm에서 2001~2010년 1,412mm으로 7.4% 증가하였으며, 호우일수는 1971~2000년 20일에서 2001~2010년 28일로 8일이 증가하였다. 이러한 강우량의 증가 및 호우일수의 증가로 도심지의 침수피해는 지속적으로 발생하고 있지만 도시특성을 반영한 예 경보 체계의 부재로 그 피해는 가중되고 있다. 국립재난안전연구원에서는 2014년부터 도심지 침수피해를 예방하기 위해 한계강우량 및 도시침수 경보기준 개발 연구를 수행하고 있다. 도시침수 경보기준은 도시침수를 발생시키는 최소 강우량을 의미하는 한계강우량 개념을 도입하여 국가재난관리시스템(NDMS, National Disaster Management System)의 과거 피해이력과 강우량과의 분석을 통해 산정하였다. 2017년 까지 27개 시군구 470여개 읍면동의 경보기준을 산정하였으며, 적용성 평가를 위해 실제 피해가 발생한 지역의 CCTV자료를 수집하여 한계강우량을 추정하고 경보기준 검증을 실시하였다. CCTV를 활용한 경보기준의 검증은 영상자료 확보의 어려움과 침수시간 및 정확한 침수심의 변화를 확인하는데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 지표침수 및 우수관 수위관측 시설을 구축하여 도시침수 발생 양상을 모니터링 하고 경보기준을 검증하고자 한다. 또한 구축된 모니터링 시설은 향후 실측 기반의 예 경보체계구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.3
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• pp.77-84
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• 2023

Forest fires are representative natural disasters resulting from dramatic global climate change in these modern times. When forest formation is insufficient due to forest damage caused by fire, secondary damages such as landslides occur during the winter thawing period and heavy rains. In most countries, only a limited area is managed as CCTV-centered monitoring systems for forest management. For the landslide prediction, markers containing 3D spatial coordinates were located on the slopes of the danger areas in advance. Then 3D mapping and angle of repose were obtained by periodic drone imaging. The recognition range and angle of view of markers were defined, and a new method for predicting signs of landslides in advance was presented in this study.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.25-27
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• 2021

With the recent development of deep learning technology, computer vision-based AI technologies have been studied to analyze the abnormal behavior of objects in image information acquired through CCTV cameras. There are many cases where surveillance cameras are installed in dangerous areas or security areas for crime prevention and surveillance. For this reason, companies are conducting studies to determine major situations such as intrusion, roaming, falls, and assault in the surveillance camera environment. In this paper, we propose a real-time abnormal behavior analysis algorithm using object detection and tracking method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.667-668
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• 2020

최근에는 범죄예방과 시설물 안전 및 출입관리, 화제예방 등 다양한 목적으로 감시카메라(CCTV)가 널리 보급되어 공공기관이나 상업시설 등 어느 곳에서나 찾을 수 있다. 이렇듯 많은곳에서 저마다의 이유로 사용되고 있는 감시카메라지만, 가장 흔하게 사용되는 이유는 범죄예방에 있다. 시설 내·외부에 감시카메라를 설치하여 도난사건 등을 사전에 방지하고 사후 증거확보에 유용하게 쓰일 수 있기 때문인데 문제는 감시카메라를 통해 사건을 사전에 방지하기 위해서는 실시간으로 사람이 카메라 영상을 지켜보고 있어야 한다. 하지만 사람이 항상 감시할수있을수는 없기 때문에 예방보다는 사후 증거확보를 위해 사용되는 실정이다. 즉 대부분의 감시카메라가 본래의 역할에 절반밖에 하지 못하고 있다는 것이다. 본 과제는 이러한 문제점을 해결하기 위해 감시카메라 자체의 기능을 추가하여 감시카메라가 인력을 필요로 하지않고 스스로 본래의 역할을 다할수있게 할 것이다.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.3
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• pp.203-208
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• 2024

The identification and classification of victims in the county border area is one of the important issues. The personnel that can appear in the military border area are comprised of North Korean soldiers, U.S. soldiers, South Korean soldiers, and the general public, and are currently being confirmed through CCTV. They were classified into true categories and learned through transfer learning. The PyTorch machine learning library was used, and the dataset was utilized by crawling images corresponding to each item shared on Google. The experimental results show that each item is classified with an accuracy of 98.7500%. Future research will explore ways to distinguish more systematically and specifically by going beyond images and adding video or voice recognition.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.5
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• pp.58-68
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• 2020

In this paper, we simulated disaster broadcast service using terrestrial UHD additional data. We looked at nine functions(warning alarm, location-based information, multilingual, re-viewing the title of breaking news, evacuation knack video, CCTV, clip video, wake up, automatic channel switching) by referring to ATSC 3.0 standards. Analyzing the advantages and problems of the proposed disaster broadcast. Expert interviews were conducted after a demonstration and explanation of terrestrial UHD disaster broadcast. They said that the problems with the technology were difficulty in using, obstruction of viewing, content creation problems, and problems with advertisers. In addition to the lack of simulation-based research, this research has provided an insight into the technology by showing it in a visible way. This helped shape the advantages and problems of technology.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.3
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• pp.70-77
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• 2017

Recently, Internet of Things (IoT) and deep learning techniques have affected video surveillance systems in various ways. The surveillance features that perform detection, tracking, and classification of specific objects in Closed Circuit Television (CCTV) video are becoming more intelligent. This paper presents real-time algorithm that can run in a PC environment using only a low power CPU. Traditional tracking algorithms combine background modeling using the Gaussian Mixture Model (GMM), Hungarian algorithm, and a Kalman filter; they have relatively low complexity but high detection errors. To supplement this, deep learning technology was used, which can be trained from a large amounts of data. In particular, an SRGB(Sequential RGB)-3 Layer CNN was used on tracked objects to emphasize the features of moving people. Performance evaluation comparing the proposed algorithm with existing ones using HOG and SVM showed move-in and move-out error rate reductions by 7.6 % and 9.0 %, respectively.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.83-93
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• 2020

With the rapid increase of vehicles, various traffic problems, e.g., car crashes, traffic congestions, etc, frequently occur in the road environment of the urban area. To overcome such traffic problems, intelligent transportation systems have been developed with a traffic flow analysis. The traffic flow, which can be estimated by the vehicle counting scheme, plays an important role to manage and control the urban traffic. In this paper, we propose a novel vehicle counting method based on predicted centers of each lane. Specifically, the centers of each lane are detected by using the accumulated movement of vehicles and its filtered responses. The number of vehicles, which pass through extracted centers, is counted by checking the closest trajectories of the corresponding vehicles. Various experimental results on road CCTV videos demonstrate that the proposed method is effective for vehicle counting.