• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.77-83
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• 2015

The storage and retrieval of multimedia data is becoming increasingly important in many application areas including record management, video(CCTV) management and Internet of Things (IoT). In these applications, the files containing multimedia that need to be stored and managed is tremendous and constantly scaling. In this paper, we propose a technique to retrieve a very large number of files, in multimedia format, using the Hadoop Framework. Our strategy is based on the management of metadata that describes the characteristic of files that are stored in Hadoop Distributed File System (HDFS). The metadata schema is represented in Hbase and looked up using SQL On Hadoop (Hive, Tajo). Both the Hbase, Hive and Tajo are part of the Hadoop Ecosystem. Preliminary experiment on multimedia data files stored in HDFS shows the viability of the proposed strategy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.504-511
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• 2010

본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 2002

본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.813-827
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• 2017

터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.128-134
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• 2006

본 연구에서는 유럽방송연합 방송(DAB)의 교통정보전송형식(TPEG)을 분석하고 국내 DMB에 적용가능하지를 검토하여 국내 교통환경에 적합한 교통정보 전송형식을 제안하였다. 이와 관련하여 본 연구에서는 TPEG로 교통정보를 전송하는데 요구되는 교통정보의 종류와 관련항목들을 분석하고 교통정보 종류별로 TPEG 전송포맷 구성방안을 제시하였다. 강남지역 일부 도로망을 중심으로 소통상황, 사고, CCTV 영상 및 그래픽 정보를 TPEG 데이터로 구성하여 기존 CNS 기능의 단말기에서의 구현 가능성 여부를 실험하였다. 그 결과 TPEG 스트림 데이터를 문자로 표시하는 기능과 수치지도를 연계하여 표시하는 것이 가능 하였으며, CCTV와 그래픽의 정지영상 데이터의 표현 또한 가능한 것으로 나타났다. 따라서 TPEG를 국내 DMB에 교통정보 전송포맷으로 적용하는 것이 권장된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.941-948
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• 2016

본 논문은 LEACH-Mobile를 사용하여 병원에서 환자들의 위치와 센서 데이터의 지속적인 수집을 시뮬레이션 하고자 한다. LEACH-Mobile(: Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)은 기존의 LEACH프로토콜에서 mobile노드를 추가하여 이동성을 향상시킨 프로토콜이다. LEACH-Mobile은 LEACH에서 이동성이 개선되었지만, 기존 LEACH보다 소모되는 에너지의 양이 더 많다. 여기서 LEACH-Mobile을 사용하는 이유는 병원의 모니터링시스템은 대체적으로 cctv나 간호사들의 주기적인 확인으로 이루어진다. 하지만 대부분의 병원은 환자수에 비해 간호사의 수가 적다. 그렇기에 간호사가 보지 못한 사이에, cctv의 사각에서 일어나는 사고에 환자가 다칠 가능성이 있다. 그래서 위치와 센서 데이터를 5개의 상황으로 지속적으로 수집하는 시뮬레이션을 하였고, 그 결과는 병원에서의 환자들의 동선 관리를 보다 효율적으로 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.57-64
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• 2020

영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.393-399
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• 2021

본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R²가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.107-116
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• 2021

최근 수년간 시청자들의 프로그램 관람 후 만족도에 대한 연구는 다양한 분야에서 진행돼 왔다. 하지만 새롭게 구축된 CCTV-9 채널의 시청자 만족도 요인을 단순 분석하는 연구의 전례가 없었다. 그러므로 CCTV-9에서 어떻게 하면 빅데이터 시대에 대중적 욕구를 출발점으로 삼아 산업발전을 모색할 수 있을 것인가 하는 전략은 매우 중요한 일환(一環)이라고 할 수 있다. 본문은 CCTV-9의 시청자만족도와 관련된 영향 요인을 탐색적으로 연구하고 설문조사 방식으로 연령, 학력, 전공, 소득을 달리하는 101명의 남녀를 설문조사 하여 이 채널의 만족도 표본을 검증하여 채널만족도와 관련된 영향 인자로 아홉 가지 가설을 시험적으로 제시하였다. 실증분석을 통해 기록채널의 시청자 만족도에 영향을 미치는 결정요인을 연구하고 측정의 신뢰성과 유효성을 적절히 분석했으며 모든 가설을 통계적으로 검증했다. 본 연구의 실증 결과는 재제내용, 프로그램 형식, 프로그램 섹션 편성, 방송시간, 채널의 광고 포지션, 시리즈 다큐멘터리, 다양화 홍보 플랫폼, 입체화 브랜드 이미지는 시청자 만족도와 큰 관련이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.83-90
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• 2015

현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.