공공 안전을 위한 영상 감시 시스템이 증가함에 따라 CCTV 관제사가 관제해야 할 영상의 수가 증가하고 있다. 점점 증가하는 관제 영상 수로 인해 CCTV 관제사는 수많은 영상 사이에서 발생하는 살인, 강도, 폭력 등 위급한 이상 상황을 놓치는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하고 CCTV 관제사에게 알려 관제 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하기 위해 예측 기반 이상 탐지 방법에 다중 프레임 예측 에러를 활용해서 영상 이상 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 프레임 레벨 AUC가 Ped2 데이터 셋에서 92.70%에서 94.56%, Avenue 데이터셋에서 87.37%에서 89.17%로 상승하였다.
최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
Multipath, a major error source in urban GNSS positioning (global navigation satellite system), pose a challenge due to its site-dependent nature, varying with the user's signal reception environment. In our previous study, we introduced a technique generating GNSS multipath map in urban canyon. However, due to uncertainty in initial GNSS positions, applying multipath maps required generating multiple candidate positions. In this study, we present an efficient method for applying multipath maps by projecting the multipath correction in position domain. This approach effectively applies multipath maps, addressing the challenges posed by urban user position uncertainties.
최근 CCTV 영상을 기반으로 인파사고를 예방하는 방안이 추진되고 있다. 그러나 CCTV는 공간적 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 드론 영상을 사용하여 보행자의 밀도를 측정하는 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 군중의 인파사고 임계값인 1m2당 6.7명을 위험수준으로 선정하였다. 또한 드론의 파라미터를 도출하기 위해 선행연구를 수행한 결과, 고도 20m, 각도 60°에서 보행자의 인식률이 높은 것으로 나타났다. 이후 선행연구를 기반으로 보행자가 밀집한 대상지를 선정하여 밀집도를 측정한 결과, 단위 면적당 0.27~0.30명 수준으로 나타났다. 본 연구를 통해 드론 영상을 사용하여 대상지의 보행자 밀집도에 따른 위험수준 측정이 가능한 것으로 확인되었으며, 향후 인파사고 안전관리 대체 수단으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 드론 같은 움직임이 불규칙한 환경에서 깨끗하고 안정된 입체영상을 촬영하기 위해서는 드론용 짐벌 시스템 제어 안정화기 설계가 필요하다. 짐벌 시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 센서 등으로 구성된다. 움직임이 불규칙한 촬영장비나, 비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동의 발생으로 인해 안정된 영상물을 촬영하기에 어려움이 많다. 이러한 다양한 주파수 성분의 진동을 제어하기 위해 일반적으로 rolling-pitching-yawing 운동에 대하여 일반적인 PID 제어기를 설계하여 안정적으로 제어하지만, 드론용 짐벌시스템 구조가 변경되거나 시스템 일부 요소가 변경되게 되면 기존에 설계된 PID 제어 파라미터를 재조정을 해야 되는 경우가 빈번하게 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제기된 제어 기법인 지적 PID제어를 통하여 움직임과 짐벌시스템의 진동제어를 수행하여 외부 환경의 변화에 강인한 제어기법을 제시하고자 한다.
본 연구는 최근 활용도가 급속히 확대되고 있는 드론을 활용한 ITS 검지기 성능평가 방안을 부산광역시의 사례를 중심으로 제시하고. 드론을 활용하여 센터 자체적으로 성능평가를 시행할 경우의 경제성에 대해 분석하고자 하였다. 부산시에서 운영중인 DSRC, 영상검지기, 레이더검지기 설치지점 중 분석대상 지점을 선정하여 드론촬영을 실시하고, 영상분석을 통해 통행속도, 대기행렬, 지체시간 등의 데이터를 확보하여 검지기수집 데이터와 비교하였다. 비교분석 결과, DSRC, 영상검지기 등 대다수의 주요 검지기 성능평가에 드론활용이 가능하다는 것을 충분히 확인하였으며, 실제로 현장의 상당수 검지기의 성능개선이 필요하다 사실도 손쉽게 파악할 수 있었다. 또한, 센터 자체인력으로 성능평가 수행시 외부기관 위탁시와 비교하여 절반 이하의 비용이 소요되어 비용과 시간 측면에서 매우 경제성이 높은 것으로 분석되었다.
Yebin Lee;Cheolsoon Lim;Yunho Cha;Byungwoon Park;Sul Gee Park;Sang Hyun Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.215-228
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2023
The State Space Representation (SSR) method provides individual corrections for each Global Navigation Satellite System (GNSS) error components. This method can lead to less bandwidth for transmission and allows selective use of each correction. Precise Point Positioning (PPP) - Real-Time Kinematic (RTK) is one of the carrier-based precise positioning techniques using SSR correction. This technique enables high-precision positioning with a fast convergence time by providing atmospheric correction as well as satellite orbit and clock correction. Currently, the positioning service that supports PPP-RTK technology is the Quazi-Zenith Satellite System Centimeter Level Augmentation System (QZSS CLAS) in Japan. A system that provides correction for each GNSS error component, such as QZSS CLAS, requires monitoring of each error component to provide reliable correction and integrity information to the user. In this study, we conducted an analysis of the performance of residual error bounding for each error component. To assess this performance, we utilized the correction and quality indicators provided by QZSS CLAS. Performance analyses included the range domain, dispersive part, non-dispersive part, and satellite orbit/clock part. The residual root mean square (RMS) of CLAS correction for the range domain approximated 0.0369 m, and the residual RMS for both dispersive and non-dispersive components is around 0.0363 m. It has also been confirmed that the residual errors are properly bounded by the integrity parameters. However, the satellite orbit and clock part have a larger residual of about 0.6508 m, and it was confirmed that this residual was not bounded by the integrity parameters. Users who rely solely on satellite orbit and clock correction, particularly maritime users, thus should exercise caution when utilizing QZSS CLAS.
최근 육·해·공·우주에 이어 제 5전장 영역으로 사이버공간이 인식되면서 본격적으로 사이버공간을 작전 및 임무 영역으로 보는 활동에 관심이 집중되었다. 또한, 21세기는 4세대 전쟁방식으로 사이버공간을 기반으로 하는 사이버작전이 전개되고 있다. 이러한 환경에서 작전 수행은 지휘관의 의사결정에 따라 성공 여부가 판가름 된다. 따라서 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해서 체계적으로 방책(COA, Course Of Action)을 수립하고 선정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 사이버작전 수행에 필요한 작전요소들을 분류하는 방안을 통하여 방책을 수립하고, 방책의 정량적 평가가 가능하다는 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 작전 수행의 방책이 되는 사이버 작전요소 조합(COES, Cyber Operational Elements Set)을 구성하고 표적개발 과정에서 식별한 사이버 작전요소를 육하원칙(5W1H Method)을 기준으로 분류하는 방안을 제시한다. 또한 스턱스넷(STUXNET) 공격 사례에서 활용된 사이버 작전요소들을 제시한 분류 방안을 적용하여 사이버 작전요소 조합(COES)을 구성해 공격 방책들을 수립한다. 마지막으로 수립한 방책의 우선순위를 부여하고 최적의 방책 선정을 위해 방책의 정량적 평가를 수행하였다.
전 세계적으로 과학기술의 발달에 따라 육·해·공·우주에 이어 사이버공간이라는 영역 또한 전장 영역으로 인식되고 있다. 이에 따라 육·해·공·우주에서 이루어지는 물리적 작전뿐만 아니라 사이버공간에서 이루어지는 사이버 작전 수행을 위한 정의, 체계, 절차, 계획 등 다양한 요소를 설계·수립해야 한다. 본 연구에서는 사이버 작전의 표적처리(Targeting) 중 표적개발 및 우선순위 부여 단계에서 중간표적개발을 통해 선정한 사이버 표적 목록에 대한 우선순위를 부여할 때 고려할 수 사이버 표적의 중요성을 고려 요소로 선정하여 이에 대한 점수를 산출, 사이버 표적 우선순위 선정 점수의 일부로 활용하는 방안을 제시한다. 이에 따라, 사이버 표적 우선순위 부여 과정에서 사이버 표적 중요성 범주를 설정하고, 사이버 표적 중요성 개념 및 기준항목을 도출한다. 도출된 기준항목별 점수산정 및 종합을 위해 PageRank 알고리즘을 기반으로 Event Prioritization Framework 등의 매개변수를 종합한 TIR(Target Importance Rank) 알고리즘을 제안한다. 그리고 스턱스넷 사례 기반 네트워크 토폴로지 및 시나리오 데이터를 구성하여 제안된 알고리즘으로 사이버 표적 중요성 점수를 도출하고 사이버 표적의 우선순위를 선정하여 제안된 알고리즘을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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