This study will compare and analyze the effect of satisfaction of security needs on life satisfaction according to sociodemographic features and will find the factors of security needs satisfaction and life satisfaction. a total of three humdred questionnaires was distributed to male and female who live in Seoul(Gang-dong, Gang-sue, Songpa-gu and Gand-buk) in Aug. and Sept., 2010 and over nineteen years old. Except making the wrong questionnaires, total questionnaires was sampled from 259 questionnaires using judgment sampling method after selecting. Data analysis be used by SPSSWIN 18.0 Version. The validity and reliability of questionnaires are verified for factorial analysis and reliability analysis and also T test and F test are used for finding for differences of life satisfaction and satisfaction of security needs. And, this study is tested the regression analysis for the effects on the life satisfaction and satisfaction of security. Utilizing CCTV on the Life Satisfaction, this study were drawn the conclusions as following. First, the satisfaction of security needs as demographic characteristics have the part of the difference. the result shows to different psychological needs as educational level at the group less than college graduates. Second, the result of satisfaction of security as demographic characteristics is significantly higher in the male group and life satisfaction as education is significantly higher in more than college graduates. Third, the satisfaction of security needs of citizens through the CCTV effects to life satisfaction. environmental needs and information needs are as high as life satisfaction.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.4
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pp.124-137
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2018
The main purpose of this study is to find the hotspots of crimes that occur frequently in the space and to derive the appropriate CCTV installation location. One of the characteristics of crime is clustered around past occurrence area, and these crimes are strongly correlated. It is also possible to find the cause of the clusters and the variables that affect the crime through the history of the crime. In addition to the traditional OLS model, spatial differential model including spatial autocorrelation and spatial error model were used to select the variables influencing the five major crime rate, the theft rate and the foreign resident rate. The variables affecting the Five major crimes were positive (+) sign for the welfare and the rate of the bar cluster rate, and negative (-) for the street density. The CCTV area occupies 46% of the hotspots based on the overlapping of the areas where the elderly people are crowded, the bar cluster, many multicultural families, and the areas with low density of street lamps. It turned out. Taking into account the current CCTV operation, the total number of new cases to cover the risk point was 89.
Park, Young ki;Im, Sang il;Jo, Ik hyeon;Cha, Jae sang
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.97-105
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2020
Recently, for a smart city, there is a demand for a technology for acquiring traffic information using an intelligent road infrastructure and managing it. In the meantime, various technologies such as loop detectors, ultrasonic detectors, and image detectors have been used to analyze road traffic information but these have difficulty in collecting various informations, such as traffic density and length of a queue required for building a traffic information DB for moving vehicles. Therefore, in this paper, assuming a smart city built on the basis of a camera infrastructure such as intelligent CCTV on the road, a solution for calculating the traffic DB of moving vehicles using Vision Tracking of road CCTV cameras is presented. Simulation and verification of basic performance were conducted and solution can be usefully utilized in related fields as a new intelligent traffic DB calculation solution that reflects the environment of road-mounted CCTV cameras and moving vehicles in a variable smart city road environment. It is expected to be there.
In order to secure pedestrians' right to walk, we have up-cycled second hand mobile phones to overcome limitations of the existing survey methods, analysis methods, and diagnosis to reduce pedestrian traffic accidents. Second hand mobile phones were up-cycled to produce mobile CCTVs and installed in areas where pedestrian deaths rate is high to secure image data sets for the period of more than 24 hours. It was analyzed by applying image visualization technology and clouding reporting technology, and more precise and accurate results were derived through modeling based on artificial intelligence learning and GIS-based diagnostic guidance. As a result, it was possible to analyze the risk factors and number of pedestrian safety, and even factors that were not known in the existing method could be derived. In addition, the traffic accident risk index was derived by converting data into one year to verify whether second hand mobile phone up-cycling mobile CCTV will be an objective tool for finding pedestrian risk factors. Up-cycling mobile CCTV of second hand mobile phones newly applied through research can be used as a new tool to find pedestrian risk factors, and it can be used as a service to protect the safety of the traffic vulnerable other than pedestrians.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.49-57
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2022
The government is making great efforts to prevent crimes such as missing children by using public CCTVs. However, there is a shortage of operating manpower, weakening of concentration due to long-term concentration, and difficulty in tracking. In addition, applying real-time object search, re-identification, and tracking through a deep learning algorithm showed a phenomenon of increased parameters and insufficient memory for speed reduction due to complex network analysis. In this paper, we designed the network to improve speed and save memory through the application of Yolo v4, which can recognize real-time objects, and the application of Batch and TensorRT technology. In this thesis, based on the research on these advanced algorithms, OSNet re-ranking and K-reciprocal nearest neighbor for re-identification, Jaccard distance dissimilarity measurement algorithm for correlation, etc. are developed and used in the solution of CCTV national safety identification and tracking system. As a result, we propose a solution that can track objects by recognizing and re-identification objects in real-time within situation of a Korean public multi-CCTV environment through a set of algorithm combinations.
동영상에서 학습을 통한 특정인의 탐지는 한 개의 프레임 당 많은 시간이 소모된다. 따라서 특정인의 위치를 파악하면서도 탐색할 프레임의 수를 줄이는 것이 필요하다. 우리는 관찰되는 장소의 특징을 이용하여 일정 범위를 생략하는 탐색 기법을 제안하고 성능을 측정하였다. 실험결과 제안한 방법에서 어느 정도 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
This study investigated the difference of perception and needs among director, teacher, and parent for an open-childcare center focused on parent participation. The subjects of this study consisted of 56 directors, 231 teachers, and 299 parents in childcare centers in Seoul, Gyeonggi, Incheon, Chungcheong, and Gyeongsang province. They completed a questionnaire about the perception and needs of an open-childcare center, which was later analyzed by SPSS ver. 23.0. The findings were as follows. First, five areas of open-childcare center were 'participating activities as various roles,' 'willingness of parent participation,' 'reflection of parent needs,' 'concern about CCTV,' and 'sharing outdoor spaces.' Second, the perception of directors concerning open-childcare centers were higher than the ones for teachers or parents; however, there were differences in perception depending on their perspective position. The biggest perception of directors was 'participating activities as various roles,' and parents' one was 'concerned about CCTV.' However, the perceptions of teachers were a lower level than the other two groups'. Third, the directors showed a higher level of needs to promote an open-childcare center (except for one concerned about CCTV). Parents also showed their needs 'increasing awareness of open-childcare program,' 'promoting to parent's participation,' 'communication with on-line,' and 'concerning CCTV.' The implication of these results were discussed as action plans to promote an open-childcare center.
Kim, Hyun-Tae;Lee, Geun-Hoo;Park, Jang-Sik;Yu, Yun-Sik
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.5
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pp.967-974
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2012
In this paper, a vehicle detection algorithm with HD CCTV camera images using GMM(Gaussian Mixture Model) algorithm and mathematical morphological processing is proposed. At the first stage, background could be estimated using GMM from CCTV input image signal and then object could be separated from difference image of the input image and background image. At the second stage, candidated object were reformed by using mathematical morphological processing. Finally, vehicle object could be detected using vehicle size informations depend on distance and vehicle type in tunnel. Through real experiments in tunnel, it is shown that the proposed system works well.
Kang, Hyun Gon;Park, Jang Sik;Song, Jong Kwan;Yoon, Byung Woo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.12
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pp.1943-1950
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2016
Recently, gender classification has attracted a great deal of attention in the field of video surveillance system. It can be useful in many applications such as detecting crimes for women and business intelligence. In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and classify the gender of the detected objects. So far, many algorithms have been proposed to classify people according the their gender. This paper presents a gender classification using convolutional neural network. The detection phase is performed by AdaBoost algorithm based on Haar-like features and LBP features. Classifier and detector is trained with data-sets generated form CCTV images. The experimental results of the proposed method is male matching rate of 89.9% and the results shows 90.7% of female videos. As results of simulations, it is shown that the proposed gender classification is better than conventional classification algorithm.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.2
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pp.83-90
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2015
Almost of current Automatic Incident Detection(AID) algorithms involve the vulnerability that detects the traffic accident in open road or in tunnel as the traffic jam not as the traffic accident. This paper proposes the improved accident detection algorithm to enhance the detection probability based on accident detection algorithms applied in open roads. The improved accident detection algorithm provides the preliminary judgment of potential accident by detecting the stopped object by Gaussian Mixture Model. Afterwards, it measures the detection area is divided into blocks so that the occupancy rate can be determined for each block. All experimental results of applying the new algorithm on a real incident was detected image without error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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