C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System) that pursues traffic safety and convenience uses various sensors to generate traffic information. Therefore, it is necessary to improve the sensor-related technology to increase the efficiency and reliability of the traffic information. Recently, the role of CCTV in collecting video information has become more important due to advances in AI(Artificial Intelligence) technology. In this study, we propose to identify and track dynamic objects(vehicles, people, etc.) in CCTV images, and to analyze and provide information about them in various environments. To this end, we conducted identification and tracking of dynamic objects using the Yolov4 and Deepsort algorithms, establishment of real-time multi-user support servers based on Kafka, defining transformation matrices between images and spatial coordinate systems, and map-based dynamic object visualization. In addition, a positional consistency evaluation was performed to confirm its usefulness. Through the proposed scheme, we confirmed that CCTVs can serve as important sensors to provide relevant information by analyzing road conditions in real time in terms of road infrastructure beyond a simple monitoring role.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.225-227
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2022
Now In Seoul, about 75,000 CCTVs are installed in 25 district offices. Each ward office in Seoul has built a control center for CCTV control and is building information such as people, vehicle types, license plate recognition and color classification into big data through 24-hour artificial intelligence intelligent image analysis. Seoul Metropolitan Government has signed MOUs with the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, the National Police Agency, the Fire Service, the Ministry of Justice, and the military base to enable rapid response to emergency/emergency situations. In other words, we are building a smart city that is safe and can prevent disasters by providing CCTV images of each ward office. In this paper, the CCTV image is designed to extract the characteristics of the vehicle and personnel when an incident occurs through artificial intelligence, and based on this, predict the escape route and enable continuous tracking. It is designed so that the AI automatically selects and displays the CCTV image of the route. It is designed to expand the smart city integration platform by providing image information and extracted information to the adjacent ward office when the escape route of a person or vehicle related to an incident is expected to an area other than the relevant jurisdiction. This paper will contribute as basic data to the development of smart city integrated platform research.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.118-129
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2011
This Study has developed the information system of the rivers based on 3D image GIS by converging the latest information technology of GIS(Geographic Information System), RS(Remote Sensing), GNSS(Global Navigation Satellite System), aerial laser survey(LiDAR) with real time network technology in order to understand the current situation of all the four major rivers and support the administrative management system. The said information system acquires the high resolution aerial photographs of 25cm, aerial laser survey and water depth surveying data to express precise space information on the whole Youngsan River which is the leading project site out of the four river sites. Monitoring the site is made available on the transporting means such as a helicopter, boat or a bus in connection with locational coordinate tracking skill for the moving objects in real time using GNSS. It makes monitoring all the information on the four river job sites available at a glance, which can obtain the reliability of the people to such vast areas along with enhancing the recognition of the people by publicity of four Rivers Revitalizing Project and reports thereof.
The purpose of this study is to provide a general trends in recent terrorism in North America and Europe over the last five years. In particular the terrorism which occurred after 2012 shows the transition in trends as terrorists attacks civilians and public places(soft target) rather than targeting national facilities or specific people. For instance, the Parris terror attack and Barcelona vehicle attack shows this changes clearly. The terrorists appeared to attack ordinary people in urban places with high population density. Although the trends are changing, there are still few studies focusing on the current situation, and most of the previous studies have focused on changing in strategies and counter-terrorism in each country after the 9.11 terror. Meanwhile, studies examining the trends of terrorism have been limited to analyzing few cases or using relatively monolithic data of Global Terrorism Data(GTD). While the types of terrorism that occur recent years including 'new terrorism' in many respects, it seems to be difficult to classify with GTD data and/or case studies. Therefore, it is necessary to construct new data that perhaps grasp the recent trend of terrorism from different perspectives. In this point of view, this Based on this, this study collects terrorism data from North America and Europe for the past five years, by using the National Intelligence Service's annual report on terrorism as a sampling framework and analyse the trends and changes. The result shows similarities in the methods of attack, and the type of weapon they used. As vehicle attacks has been raised in few years, damage area has been widen and casualties also have been increased.
Park, Su-min;Hong, Man-pyo;Shon, Tae-shik;Kwak, Jin
Journal of Internet Computing and Services
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v.17
no.6
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pp.81-91
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2016
VANET is one of the most developed technologies many people have considered a technology for the next generation. It basically utilizes the wireless technology and it can be used for measuring the speed of the vehicle, the location and even traffic control. With sharing those information, VANET can offer Cooperative ITS which can make a solution for a variety of traffic issues. In this way, safety for drivers, efficiency and mobility can be increased with VANET but data between vehicles or between vehicle and infrastructure are included with private information. Therefore alternatives are necessary to secure privacy. If there is no alternative for privacy, it can not only cause some problems about identification information but also it allows attackers to get location tracking and makes a target. Besides, people's lives or property can be dangerous because of sending wrong information or forgery. In addition to this, it is possible to be information stealing by attacker's impersonation or private information exposure through eavesdropping in communication environment. Therefore, in this paper we propose Privacy Assurance Architecture for VANET to ensure privacy from these threats.
As people's interest in Virtual Reality has recently increased, peripherals have also made many progress. There is a lot of research being done from VR environment to VR configuration through scanning at room level with various interface devices that can interact with objects in the environment. According to current VR research Home VR uses multiple haptic interfaces to interact with objects configured in the VR environment, the method uses room scanning to some extent is beyond the spatial constraints and may use tracking equipment to interact with real objects. And advances in 3D printers have enabled the distribution of commercial 3D printers and home 3D printers, and made it easy for 3D printers to create models of their choice at home or at home. Considering the above two factors, We think it is necessary to study the difference between a model's object that people feel when interacting directly with an easy-to-create model in a VR environment. Therefore, in this paper, we are going to implement objects produced by 3D printers in VR space and study the differences between using real objects and other general interaction equipment through user testing with those that are actually implemented.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.667-674
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2023
In the event of a disaster occurring within a building, the prompt and efficient evacuation and rescue of occupants within the building becomes the foremost priority to minimize casualties. For the purpose of such rescue operations, it is essential to ascertain the distribution of individuals within the building. Nevertheless, there is a primary dependence on accounts provided by pertinent individuals like building proprietors or security staff, alongside fundamental data encompassing floor dimensions and maximum capacity. Consequently, accurate determination of the number of occupants within the building holds paramount significance in reducing uncertainties at the site and facilitating effective rescue activities during the golden hour. This research introduces a methodology employing computer vision algorithms to count the number of occupants within distinct building locations based on images captured by installed multiple CCTV cameras. The counting methodology consists of three stages: (1) establishing virtual Lines of Interest (LOI) for each camera to construct a multi-camera network environment, (2) detecting and tracking people within the monitoring area using deep learning, and (3) aggregating counts across the multi-camera network. The proposed methodology was validated through experiments conducted in a five-story building with the average accurary of 89.9% and the average MAE of 0.178 and RMSE of 0.339, and the advantages of using multiple cameras for occupant counting were explained. This paper showed the potential of the proposed methodology for more effective and timely disaster management through common surveillance systems by providing prompt occupancy information.
Park, Wang-Bae;Seo, Yung-Ho;Doo, Kyoung-Soo;Choi, Jong-Soo
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.61-69
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2010
This paper presents an efficient object selection algorithm by analyzing and detecting of human activity. Generally, when people point any something, they will put a face on the target direction. Therefore, the direction of the face and fingers and was ordered to be connected to a straight line. At first, in order to detect the moving objects from the input frames, we extract the interesting objects in real time using background subtraction. And the judgment of movement is determined by Principal Component Analysis and a designated time period. When user is motionless, we estimate the user's indication by estimation in relation to vector from the head to the hand. Through experiments using the multiple views, we confirm that the proposed algorithm can estimate the movement and indication of user more efficiently.
Our research was performed in order to implement a new pointing device for human-computer interactions in a collaborative environments based on Tiled Display system. We mainly focused on tracking the position of an infrared light source and applying our system to various areas. More than simple functionality of mouse clicking and pointing, we developed a device that could be used to help people communicate better with the computer. The strong point of our system is that it could be implemented in any place where a camera can be installed. Due to the fact that this system processes only infrared light, computational overhead for LED recognition was very low. Furthermore, by analyzing user's movement, various actions are expected to be performed with more convenience. This system was tested for presentation and game control.
A diversity of railway network function enhancement projects such as the double tracking, electrification, and direct operation have been actively executed to improve the railway service. When the new rapid railway is provided, how many people will use it instead of other transports? How will the railway choice behavior be changed? Accordingly, in this paper, the applicability of diverted travel demand forecast method by Stated Preference(SP) and Transfer Price(TP) data was reviewed for Daegu metropolitan railway service. As the result of implementing the Revealed Preference(RP) and RP+SP model, the total travel time and travel cost parameters are of the right sign and are highly significant. In particular, when TP data is used as the complementary investigation of SP, the boundary value of diverted travel demand can be easily identified by railway fare and travel time service level. Therefore, it is considered that this will practically apply even in other regions as well as Daegu metropolitan railway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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