• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.485-489
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• 2005

본 연구에서는 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 연속된 프레임간의 차를 기반으로, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 연속적으로 움직이는 동작을 인식할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 설계한 동작 인식시스템은 기존의 산업현장에서 적용되고 있는 동작인식 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 작업자의 동작을 고정된 CCTV 로 촬영한 영상을 인식의 대상으로 취함으로써 동작 정보를 얻기 위한 각종 장비들이 최소화되었다. 또한, 작업자의 신체 부분별 특성을 추출하기 위한 계산작업에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 프레임간의 차연산과 에지검출을 통한 동작인식을 실시하여 인식에 필요한 작업시간을 단축하여, 효율적이면서 비용이 저렴한 동작 인식시스템을 설계하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.260-261
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• 2019

스마트시티 플랫폼은 도시내의 다양한 센서로부터 수집되는 데이터를 기반으로 도시 공간의 상황을 보여주는 시스템이다. 기존의 스마트시티 시스템들은 IoT 센서들의 정보를 모아서 보여주고 고정형 CCTV 의 영상을 관제 시스템에서 보여줌으로써, 관제사에 의한 상황 파악을 주 목적으로 개발되고 운용되어 왔다. 최근 5G 무선 통신망이 구축되면서 5G 의 edge computing 기술과 영상 정보, 센싱 정보 등 다양한 형태의 정보 분석 및 대응이 요구되고 있으며 단위 기능으로 제공되는 데이터들을 사용자의 필요에 따라 조합하여 새로운 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼의 구조를 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.878-880
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• 2015

파티클 필터 기반 얼굴추적은 비교적 빠른 속도와 구현의 용이성으로 널리 사용되고 있으나 조명이나 포즈변화가 있는 영상에서 드리프트(drift) 현상에 의해 얼굴추적의 정확도가 급격히 저하된다. 본 논문에서는 앞에 언급한 얼굴의 다양성에 강인한 얼굴 텍스처 특징을 제안한다. 제안방법은 인접한 픽셀들 간의 관계를 고려한 텍스처 패턴을 정의할 때 인접한 픽셀들의 평균(average)을 적용하여 조명변화에 강인하다. 또한 얼굴의 구조적 정보를 반영한 블록 기반의 텍스처 패턴 풀링(pooling)에 의해 포즈변화에 강인하다. 실제 감시환경을 가정해 CCTV 카메라로 자체 제작한 비디오 영상에서 Local Binary Pattern(LBP)와 같은 대표적인 특징들과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, 드리프트(drift) 폭이 적어 더 높은 얼굴추적 정확도를 보였으며 초당 28 프레임의 매우 빠른 처리속도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.319-320
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• 2022

교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.64-67
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• 2008

위치추적 기술에는 여러가지 기술이 연구개발 되었으며 몇몇 기술은 이미 상용화 되어있다. 실외에서는 GPS를 이용하여 대상의 위치를 추적하는 네비게이션을 통해 이미 상용화되어있으며 실내에서는 IrDA, RSSI 등이 연구되었으며 계속 연구 중에 있다. 하지만 이들은 장애물에 취약하며 큰 오차범위를 가지고 있다. 또한 RF통신을 위한 장비나 IR송수신 장비를 별도로 사용해야한다. 본 연구에서 제안하는 방법을 사용할 경우 쉽게 사용가능한 캠이나 CCTV를 이용할 수 있고 또한 적외선필터를 이용하여 적외선 발광체를 추적할 경우 발광체를 찾기 위한 별도의 영상처리 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 그리고 영상촬영 범위에 따라 단일 장비로 보다 넓은 범위를 제어할 수 있으며 다수의 장비를 이용해 중첩구간을 만들어 준다면 중첩구간을 보완하여 신뢰도를 증가시키고 오차를 줄일 수 있다. 적합한 상황에 사용한다면 저비용으로 고효율성을 가지는 위치추적 시스템을 구현할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1082-1083
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• 2023

우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.409-418
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• 2009

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, a pixel-to-meter conversion factor is introduced which is calculated from camera parameters. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.08m/s. The proposed method also showed promising results for the real video.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.4
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• pp.922-929
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• 2022

Purpose: The purpose of this paper is to develop a deep learning model to detect fire extinguishers in images taken from CCTVs in underground utility tunnels. Method: Various fire extinguisher images were collected for detection of fire extinguishers in the running-based underground utility tunnel, and a model applying the One-stage Detector method was developed based on the CNN algorithm. Result: The detection rate of fire extinguishers photographed within 10m through CCTV video in the underground common area is over 96%, showing excellent detection rate. However, it was confirmed that the fire extinguisher object detection rate drops sharply at a distance of 10m or more, in a state where it is difficult to see with the naked eye. Conclusion: This paper develops a model for detecting fire extinguisher objects in underground common areas, and the model shows high performance, and it is judged that it can be used for underground common area digital twin model synchronizing.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.80-87
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• 2006

SONY corporation preoccupies $80\%$ of a market of the CCD used in a CCTV system. The CCD of SONY have high duality which can not follow the progress of capability. But there are some problems which differ the clock frequency used in CCD from the frequency used in common video encoder. To get the result by using common video encoder, the system needs a scaler that could adjust image size and PLL that synchronizes CCD's with encoder's clock So, this paper proposes the video encoder that is activated at equal clock used in CCD without scaler and PLL. The encoder converts ITU-R BT.601 4:2:2 or ITU-R BT.656 inputs from various video sources into NTSC or PAL signals in CVBS. Due to variable clock, property of filters used in the encoder is automatically changed by clock and filters adopt multiplier-free structures to reduce hardware complexity. The hardware bit width of programmable digital filters for luminance and chrominance signals, along with other operating blocks, are carefully determined to produce hish-quality digital video signals of ${\pm}1$ LSB error or less. The proposed encoder is experimentally demonstrated by using the Altera Stratix EP1S80B953C6ES device.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.1
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• pp.191-200
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• 2021

Artificial intelligence technology is developing in an environment where a lot of data is produced due to the development of computing technology, a cloud environment that can store data, and the spread of personal mobile phones. Among these artificial intelligence technologies, the deep neural network provides excellent performance in image recognition and image classification. There have been many studies on image detection for forest fires and fire prevention using such a deep neural network, but studies on detection of cigarette smoking were insufficient. Meanwhile, military units are establishing surveillance systems for various facilities through CCTV, and it is necessary to detect smoking near ammunition stores or non-smoking areas to prevent fires and explosions. In this paper, by reflecting experimentally optimized numerical values such as activation function and learning rate, we did the detection of smoking pictures and non-smoking pictures in two cases. As experimental data, data was constructed by crawling using pictures of smoking and non-smoking published on the Internet, and a machine learning library was used. As a result of the experiment, when the learning rate is 0.004 and the optimization algorithm Adam is used, it can be seen that the accuracy of 93% and F1-score of 94% are obtained.