• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.91-94
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• 2010

본 논문에서는 SDP 시스템이 충족해야 할 요구 규격을 검증하기 위하여 시험 환경 구축 방안을 제안하였다. SDP 시험 환경은 기능/성능/안정성 시험을 수행할 수 있도록 기존 항공관제시스템의 서브 시스템들과 동일한 기능을 수행하는 Simulation System들과 항적 추적 성능을 검증하기 위한 Eurocontrol의 SASS-C와 SMART 시스템으로 구축하였다. 또한 SDP 시험에 있어 Test Case 및 Test Procedure를 구성하여 SDP 요구 규격에 대한 정확한 검증을 수행할 수 있도록 시험 절차를 정의하였다. 제안된 시험 환경 및 시험 절차는 모의 시험을 통해 소프트웨어 구현 과정에서의 시스템 요구 규격에 대한 충족도를 보다 높일 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.209-214
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• 2018

도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.1266-1275
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• 2019

With increasing criminal rates and number of CCTVs, much attention has been paid to intelligent surveillance system on the horizon. Object detection and tracking algorithms have been developed to reduce false alarms and accurately help security agents immediately response to undesirable changes in video clips such as crimes and accidents. Many studies have proposed a variety of algorithms to improve accuracy of detecting and tracking objects outside tunnels. The proposed methods might not work well in a tunnel because of low illuminance significantly susceptible to tail and warning lights of driving vehicles. The detection performance has rarely been tested against the tunnel environment. This study investigated a feasibility of object detection and tracking in an actual tunnel environment by utilizing YOLOv3 and Kernelized Correlation Filter. We tested 40 actual video clips to differentiate pedestrians and motorcycles to evaluate the performance of our algorithm. The experimental results showed significant difference in detection between pedestrians and motorcycles without false positive rates. Our findings are expected to provide a stepping stone of developing efficient detection algorithms suitable for tunnel environment and encouraging other researchers to glean reliable tracking data for smarter and safer City.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.14-16
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• 2019

스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권3호
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• pp.205-214
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• 2020

Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.41-48
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• 2018

Recently, surveillance systems are widely used, and one of the key technologies in this surveillance system is to recognize and track objects. In order to track a moving object robustly and efficiently in a complex environment, it is necessary to extract the feature points in the interesting object and to track the object using the feature points. In this paper, we propose a method to track interesting objects in real time by eliminating unnecessary information from objects, generating feature point descriptors using only key feature points, and reducing computational complexity for object recognition. Experimental results show that the proposed method is faster and more robust than conventional methods, and can accurately track objects in various environments.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.262-268
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• 2017

Intelligent video surveillance systems have been developed to monitor global areas and find specific target objects using a large-scale database. However, person re-identification presents some challenges, such as pose change and occlusions. To solve the problems, this paper presents an improved person re-identification method using sparse representation and saliency-based dictionary construction. The proposed method consists of three parts: i) feature description based on salient colors and textures for dictionary elements, ii) orthogonal atom selection using cosine similarity to deal with pose and viewpoint change, and iii) measurement of reconstruction error to rank the gallery corresponding a probe object. The proposed method provides good performance, since robust descriptors used as a dictionary atom are generated by weighting some salient features, and dictionary atoms are selected by reducing excessive redundancy causing low accuracy. Therefore, the proposed method can be applied in a large scale-database surveillance system to search for a specific object.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.986-992
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• 2012

스마트폰과 같은 스마트 모바일 단말의 활용이 급증하면서 군에서도 스마트 단말을 이용하여 전투를 지휘하고 전장에서 활용하고자 하는 움직임이 있다. 이에 따라 미래전은 각종 정보통신기술이 융합된 스마트 모바일 단말이군의 지휘통제체계를 포함한 각종 무기체계에 접목되면서 전쟁양상의 일대 변화를 일으킬 가능성이 존재하며, 합동 전투지휘를 위한 스마트폰 기반의 실시간 정보기술은 감시정찰, 지휘통제체계에 융합되어 국방-IT 융합에 대표적인 사례가 될 것이다. 더 나아가서 이동망과 무선망 환경에 최적화된 모바일 단말 보안기술은 무인화체계인 국방로봇에 적용이 가능할 것이다. 이 논문에서는 전투지휘체계를 지원하거나 군사용으로 쓰이는 스마트 단말 동향을 살펴보고 보안 위협요소와 함께 이들 위협에 대응하기 위한 군사용 모바일 단말 보안기술 동향을 소개하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.51-59
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• 2024

교내 보행자 교통사고를 예방하고 안전한 환경을 조성하기 위해 교내 위험 구간을 설정하고, 해당 구역에서 차량 속도 측정 및 교차로 횡단보도에서의 차량과 보행자 상호작용을 실시간으로 감지하는 시스템을 설계하였다. YOLOv5s 모델과 Deep SORT 방법을 이용하여 구간 속도 측정 및 객체 추적을 수행하고, 횡단보도 구역에서는 YOLOv5s 객체 탐지 모델을 활용하여 보행자와 차량을 구분하는 조건별 출력 시스템을 개발하여 실시간으로 구동이 됨을 검증하였다. 이 시스템은 저렴한 비용으로 일반 스마트폰 카메라나 화상용 카메라를 활용하여 설치할 수 있으며, 대학 캠퍼스뿐만 아니라 비슷한 문제 지역에 도입하여 차량과 보행자의 안전을 위한 해결 방안으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1009-1015
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• 2017

최근 범죄, 테러, 교통, 보안등의 이유로 카메라의 설치가 더욱 많아짐에 따라 비디오 감시가 점점 일반화 되어가고 있다. 설치된 카메라로부터 입력된 비디오는 중앙관제센터에서 멀티스크린으로 모니터링 되고 있고, 처한 상황이나 위험 등으로부터 빠르게 대응하기 위해 실시간으로 여러 화면을 동시에 감시는 것이 필수 요소가 되고 있다. 그러나 멀티스크린 화면으로 스마트폰과 같은 모바일 환경에서 모니터링할 때, 하드웨어 스펙이나, 네트워크 대역폭의 문제로 적용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 실시간으로 멀티스크린화면을 감시할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자가 원하는 멀티스크린 화면을 트랜스코딩을 통해 재구성하였고, 스마트폰 환경에서 끊김 없이 복수의 카메라를 모니터링하여, 이동하면서도 감시할 수 있는 장점을 가질 수 있다.