• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.904-907
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• 2014

In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.

• 한국광학회지
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• 제13권2호
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• pp.92-97
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• 2002

초측정 할 수 있는 nodal slide식 실시간 OTF 측정 장치를 제작하였다. 비축 물체를 측정하기 위하여 nodal slide와 T-bar를 사용하고, 실시간 측정을 위하여 화소 간격이 가로 9.9$\mu\textrm{m}$와 세로 9.6$\mu\textrm{m}$인 2차원 CCD(charge coupled device)를 사용하며, 초점 길이 300mm의 시준 렌즈를 사용하여 장치를 소형화하였다. 그리고 F/8, 초점 길이 50 mm인 SIRA사의 표준 렌즈를 이용하여 측정 장치의 정확도를 평가하고 보정하였다. 본 장치의 신뢰도를 위하여 시야각이 10.6$^{\circ}$이고, 초점 길이가 25.0mm인 CCTV & VIDEO 렌즈(JAPAN, AVENIR-SE 2514)의 MTF를 측정하여 카메라 벤취(bench)형 OTF측정 장치로부터 구한 MTF 값들과 상호 비교한 결과 대부분의 공간주파수에서 4% 이내로 일치하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.615-619
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• 2009

방향 적응적인 저대역 통과 필터를 사용한 보간 방식은 화소의 방향성에 따른 적응적인 필터 처리를 통하여 가로 세로의 비율이 다른 보간을 수행할 시 생기는 영상의 왜곡을 최소화한 방식이다. 본 방식은 하드웨어 적인 구현에 적합하도록 설계되었으며, 영상의 보간 시 사용하는 저대역 통과 필터 처리 강도의 조절이 용이하여 최종 영상의 선명도를 쉽게 변경 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 적은 연산량과 화질의 변경이 용이함으로 인하여, 본 기술은 디지털 카메라, CCTV, 평판 디스플레이 장치 등 영상 보간 기술이 필요한 영상 장비에 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2852-2857
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• 2015

엘리베이터 내에서의 폭행과 폭력은 가장 빈번히 발생하는 범죄이다. 특히 요즈음엔 CCTV 카메라가 있다는 것을 알면서도 자주 발생하는 현상이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 사람사이의 접촉 현상을 추출하고자 한다. 엘리베이터에 사람이 많이 타는 경우에는 이러한 현상이 발생하지 않는다. 하지만 엘리베이터에 사람이 적게 타는 경우에 발생한다. 접촉의 추출 방법은 이진영상의 스켈레톤(골격)을 추출하여 접촉 여부를 판단한다. 따라서 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행과 폭력을 바로 검출하여 경비실에 알려주도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.816-819
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• 2011

터널 내에서의 사고 유발 요소는 CCTV 카메라를 이용하여 검출하여 조기에 대응함으로써 차량의 정체뿐만 아니라 인적 물적 피해를 최소화하기 위하여 영상인식시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 터널 내에서 여러 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Adaboost 알고리즘을 이용하여 차량을 검출하고 검출된 차량(객체)에 대하여 템플릿 매칭 기법을 이용하여 차량을 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 여러 차량을 추적하는데 유용한 것을 확인 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.904-919
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• 2019

Many security systems rely solely on solutions based on Artificial Intelligence, which are weak in nature. These security solutions can be easily manipulated by malicious users who can gain unlawful access. Some security systems suggest using fingerprint-based solutions, but they can be easily deceived by copying fingerprints with clay. Image-based security is undoubtedly easy to manipulate, but it is also a solution that does not require any special training on the part of the user. In this paper, we propose a multi-factor security framework that operates in a three-step process to authenticate the user. The motivation of the research lies in utilizing commonly available and inexpensive devices such as onsite CCTV cameras and smartphone camera and providing fully secure user authentication. We have used technologies such as Argon2 for hashing image features and physically unclonable identification for secure device-server communication. We also discuss the methodological workflow of the proposed multi-factor authentication framework. In addition, we present the service scenario of the proposed model. Finally, we analyze qualitatively the proposed model and compare it with state-of-the-art methods to evaluate the usability of the model in real-world applications.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.25-27
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 발전으로 CCTV 카메라를 통해 획득한 영상 정보에서 객체의 이상행동을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 AI 기술들이 연구되었다. 위험 지역이나 보안 지역에는 범죄 예방 및 경계 감시를 위해 감시카메라가 설치되어 있는 경우가 다수 존재한다. 이러한 이유로 기업들에서는 감시카메라 환경에서 침입, 배회, 낙상, 폭행 같은 주요한 상황을 판단하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추적 방법을 사용한 실시간 이상 행위 분석 알고리즘을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1D호
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• pp.45-51
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• 2010

차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.376-378
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• 2022

최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.169-174
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• 2018

시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.