본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.
Sequeira, Luis;Fernandez-Navajas, Julian;Saldana, Jose
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3159-3176
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2014
This work presents an analysis of the buffer features of an access router, especially the size, the impact on delay and the packet loss rate. In particular, we study how these features can affect the Quality of Service (QoS) of multimedia applications when generating traffic bursts in local networks. First, we show how in a typical SME (Small and Medium Enterprise) network in which several multimedia flows (VoIP, videoconferencing and video surveillance) share access, the upgrade of the bandwidth of the internal network may cause the appearance of a significant amount of packet loss caused by buffer overflow. Secondly, the study shows that the bursty nature of the traffic in some applications traffic (video surveillance) may impair their QoS and that of other services (VoIP and videoconferencing), especially when a certain number of bursts overlap. Various tests have been developed with the aim of characterizing the problems that may appear when network capacity is increased in these scenarios. In some cases, especially when applications generating bursty traffic are present, increasing the network speed may lead to a deterioration in the quality. It has been found that the cause of this quality degradation is buffer overflow, which depends on the bandwidth relationship between the access and the internal networks. Besides, it has been necessary to describe the packet loss distribution by means of a histogram since, although most of the communications present good QoS results, a few of them have worse outcomes. Finally, in order to complete the study we present the MOS results for VoIP calculated from the delay and packet loss rate.
Lee, Myoung-Rak;Lee, Taek;Yoon, Byung-Sik;Kim, Hyo-Gon;In, Hoh Peter
Journal of Communications and Networks
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제11권6호
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pp.626-633
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2009
Lawful interception (LI) involves legally accessing private communication such as telephone calls or email messages. Numerous countries have been drafting and enacting laws concerning the LI procedures. With the proliferation of portable Internet services such as the IEEE 802.16e wireless mobile networks, surveillance over illegal users is an emerging technical issue in LI. The evermigrating users and their changing IP's make it harder to provide support for seamless LI procedures on 802.16e networks. Few studies, however, on seamless LI support have been conducted on the 802.16e mobile networks environments. Proposed in this paper are a seamless LI architecture and algorithms for the 802.16e networks. The simulation results demonstrate that the proposed architecture improves recall rates in intercepting mobile user, when compared to the existing LI architectures.
본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다.
Kim, Jinpyung;Jang, Gyujin;Kim, Gyujin;Kim, Moon-Hyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2948-2963
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2015
In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.
센서 네트워크는 인간이 접근하기 어려운 험난한 지역이나 광범위한 지역의 감시 및 경계 등의 임무를 수행하기 위한 목적으로 그 활용도는 상당히 크다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 발생되는 가상의 데이터를 기반으로 네트워크 내의 중요 노드를 파악하고자 한다. 센서 노드로부터 전송되는 데이터는 센서의 측정 범위 내에서 임의로 정하였고, 이를 대상으로 주성분 분석 기법으로 중요한 노드들을 선정하였다. 중요 노드가 파악되면 해당 센서노드들에 대해 물리적으로 관리가 용이하게 되고, 문제 발생 시 보안 대책을 수립할 수 있다. 이것은 센서 네트 워크망에 대한 효용 및 수명과도 직결되며 비용 측면에서도 효과적이다.
Raazi, Syed Muhammad Khaliq-ur-Rahman;Lee, Sung-Young;Song, Young-Jae;Lee, Young-Koo
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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pp.1091-1092
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2007
Wireless sensor networks (WSN) can be used in military surveillance, in which highly confidential data needs to be transmitted. In effect, security becomes a very important aspect in such networks. We present an efficient key management scheme for WSN. Our scheme is an improvement over SHELL [1] and mostly relies on communication within a cluster of nodes.
This paper presents a vision-based fall detection system to automatically monitor and detect people's fall accidents, particularly those of elderly people or patients. For video analysis, the system should be able to extract both spatial and temporal features so that the model captures appearance and motion information simultaneously. Our approach is based on 3-dimensional convolutional neural networks, which can learn spatiotemporal features. In addition, we adopts a thermal camera in order to handle several issues regarding usability, day and night surveillance and privacy concerns. We design a pan-tilt camera with two actuators to extend the range of view. Performance is evaluated on our thermal dataset: TCL Fall Detection Dataset. The proposed model achieves 90.2% average clip accuracy which is better than other approaches.
최근 여러 나라들이 해양산업 개발에 관심을 가지면서 다양한 기술들이 개발되고 발전하고 있다. 이중 해양 환경에서 사용하는 무선 통신은 그 연구의 역사가 오래되었으며, 지금도 발전하고 있는 분야이다. 해양에서 무선을 이용한 환경 관측은 다양한 전파 매체를 통해 데이터 전송을 한다. 기술의 발달함에 따라 데이터 전송에서 문제점인 전원의 제한, 거리의 제한, 해수에 의한 부식, 수밀 등의 부분의 해양관측의 제약 요소 등에 관해서도 많은 발전을 거듭하였다. 이와 함께 점점 더 다양화되는 요구 데이터들과 실시간 관측 및 데이터 전송 면에서는 육상과 같이 다양한 통신방식과의 연계가 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 연안환경, 어장 환경 등에서 활용 가능한 RF 통신을 이용한 Ad-Hoc Network를 구축하고 영상매체를 통한 실시간 관측과 센서를 이용한 환경 변화에 대한 데이터 수집을 통하여 효율적으로 관리할 수 있는 무선 관리 시스템을 구축하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권6호
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pp.597-611
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2009
With the advent of ubiquitous computing society, many advanced technologies have enabled wireless sensor networks which consist of small sensor nodes. However, the sensor nodes have limited computing resources such as small size memory, low battery life, short transmission range, and low computational capabilities. Thus, decreasing energy consumption is one of the most significant issues in wireless sensor networks. In addition, numerous applications for wireless sensor networks are recently spreading to various fields (health-care, surveillance, location tracking, unmanned monitoring, nuclear reactor control, crop harvesting control, u-city, building automation etc.). For many of them, supporting security functionalities is an indispensable feature. Especially in case wireless sensor networks should provide a sufficient variety of security functions, sensor nodes are required to have more powerful performance and more energy demanding features. In other words, simultaneously providing security features and saving energy faces a trade-off problem. This paper presents a novel energy-efficient security architecture in an IEEE 802.15.4-based wireless sensor network called the Hybrid Adaptive Security (HAS) framework in order to resolve the trade off issue between security and energy. Moreover, we present a performance analysis based on the experimental results and a real implementation model in order to verify the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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