• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권4호
• /
• pp.131-139
• /
• 2021

In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
• /
• pp.48-51
• /
• 1996

We developed a multimedia monitoring system for patients at home, equipped with video and audio-conferencing capabilities. It can also monitor biological signals in real-time with vital signs. The system has an extensible architecture to accommodate probable future needs easily.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.45-53
• /
• 2009

The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.95-103
• /
• 2009

전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권12호
• /
• pp.141-149
• /
• 2022

본 연구에서는 공공 CCTV 함체 관리를 위한 블록체인 기반 함체기록 관리 시스템을 설계하였다. CCTV 영상 기록은 함체를 거쳐 관제센터까지 전송되기 때문에 영상기록의 변조 및 훼손 방지를 위한 함체 관리가 매우 중요하다. 최근 CCTV 함체 관리를 위해 실시간 원격 모니터링 및 개폐 상태 관리 기능을 갖춘 스마트 함체 모니터링 시스템을 사용하고 있으나 CCTV 영상기록의 안전성 확보에는 한계가 있다. 우리가 제안한 시스템은 함체기록을 블록체인에 분산 저장하여 해시값 비교를 통해 위조를 탐지하고 위조된 함체기록을 복구할 수 있다. 또한 관리서버가 수신하는 함체기록의 무결성을 확인할 수 있도록 무결성 검증 API를 제공하여 함체기록의 무결성을 보장한다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위해 실험을 통해 무결성 검증 정확도와 소요시간을 측정하였다. 실험 결과 함체기록의 무결성(정확도: 100%)을 확인하였고, 검증 소요시간(평균: 73ms)이 모니터링에 영향을 미치지 않을 것으로 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제27권1C호
• /
• pp.11-20
• /
• 2002

본 논문에서는 통신망을 통한 실시간 비디오 트래픽의 전송에 있어, 망 자원을 효율적으로 사용하고 사용자에게는 원하는 레벨의 QoS를 제공할 수 있는 새로운 예측기반 동적 자원할당 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사전에 사용자로 부터의 트래픽 정보 없이, 실시간 예측과 제공되어지는 QoS 정도를 관측하여 각 비디오 소스에 차별적으로 자원을 할당한다. 최대 패킷 지연과 패킷 손실율에 대한 실시간 QoS 관측을 위하여 간단한 구조의 지연 패킷 카운터 갱신과정을 제시하였으며, 현재까지 제공되어진 QoS 정도가 낮은 비디오가 우선적으로 자원을 할당 받을 수 있는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안된 방법은 높은 망 자원 이용율을 달성하는 동시에 기존의 방법이 제공할 수 없었던 연결법 QoS를 매우 정확히 제공할 수 있음을 보였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
• /
• 제8권2호
• /
• pp.54-66
• /
• 2007

Traffic and emergency monitoring systems are essential constituents of Intelligent Transportation System (ITS) technologies, but the lack of traffic monitoring has become a primary weakness in providing prompt emergency services. Demonstrated in numerous military applications, unmanned aerial vehicles (UAVs) have great potentials as a part of ITS infrastructure for providing quick and real-time aerial video images of large surface area to the ground. Despite of obvious advantages of UAVs for traffic monitoring and many other civil applications, it is rare to encounter success stories of UAVs in civil application including transportation. The objective of this paper is to report the outcomes of research supported by the state agency in US to investigate the feasibility of integrating UAVs into urban highway traffic monitoring as a part of ITS infrastructure. These include current technical and regulatory issues, and possible suggestions for a future UAV system in civil applications.

• 천문학논총
• /
• 제18권1호
• /
• pp.37-41
• /
• 2003

We have developed a seeing monitoring system and measured seeing variation of the Bohyunsan Optical Astronomy Observatory (BOAO) and the Sobaeksan Optical Astronomy Observatory (SOAO) using a small telescope system. Our seeing monitoring system is similar to the differential image motion monitor (DIMM) installed at the ESO. The ooly difference between the BOAO and the SOAO seeing monitoring system is a detector system, a video camera at the BOAO and ST-4 camera at the SOAO. We confirmed that the seeing monitoring system at the SOAO can measure average seeing size inspite of its simple detector system. From the BOAO seeing measurement, we found that the seeing size changes fast. We expect that our seeing monitoring system could be used for real time seeing monitoring after some improvement, and the data to be obtained would be very useful when we build adaptive optic system in the future.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.700-703
• /
• 2021

Infrared cameras are widely used in recent research for automatic monitoring the abnormal behaviors of the pig. However, when deployed in real pig farms, infrared cameras always get polluted due to the harsh environment of pig farms which negatively affects the performance of pig monitoring. In this paper, we propose a real-time noise-robust infrared camera-based pig automatic monitoring system to improve the robustness of pigs' automatic monitoring in real pig farms. The proposed system first uses a preprocessor with a U-Net architecture that was trained as a GAN generator to transform the noisy images into clean images, then uses a YOLOv5-based detector to detect pigs. The experimental results show that with adding the preprocessing step, the average pig detection precision improved greatly from 0.639 to 0.759.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.52-58
• /
• 2002

본 논문은 가변 탐색창을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법에 대해 기술한다. 동영상에서 실시간 객체 추적은 카메라를 이용한 감시 시스템에 필요한데, 감시 대상 환경에 따라 효율성이 크게 좌우된다. 먼저 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하는데, 이를 위해서 객체의 윤곽선과 무게중심을 추출한다. 그리고 객체의 크기와 위치로부터 설정한 가변 탐색창을 이용하여 탐지된 객체의 움직임을 추적한다. 이 때 배경영상과 카메라는 고정된 환경으로 제한한다. 제안 방법의 실험 결과 초당 17-23 프레임으로 기존의 객체 추적 방법들의 평균 10-14 프레임보다 빠른 처리 속도를 나타내었다.