• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.40-41
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• 2021

The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.

• 한국수산과학회지
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• 제37권4호
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• pp.337-344
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• 2004

A real-time surveillance system of the inshore fishing ground was constructed to identify and detect discrete targets, such as illegal fishing vessels. This paper describes measurements made with a combination of sensors, such as radar, CCTV camera, and GPS receivers, for monitoring the fishing activity of small vessels within the fishing limit zones of the inshore waters. The CCTV camera system was used to confirm detection and to classify the type of target. The location of legal vessels distributed in coastal waters was acquired from each GPS system of ships connected to commercial satellite communication network. The surveillance system was networked via LAN to one host PC with the use of electronic navigational charts (ENC) and a radar link. Radar Target Extractor (RTX) for radar signal processing can be remotely accessed and controlled on existing PC via the internet, from anywhere, at any time. Results are presented that demonstrate the effectiveness of the newly constructed fisheries monitoring system for conducting continuous surveillance of illegal fishing vessels in the inshore fishing ground. The identification of illegal fishing vessels was achieved by comparing radar positions of illegal fishing vessels exceeding the warning limits in the surveillance area with GPS position reports transmitted from legal fishing vessels, and the illegal fishing vessels were marked with red symbols on the ENC screen of a PC. The methods to track the activities of all vessels intruding or leaving the fishing limit zones also were discussed.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.61-68
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• 2016

현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2005년도 제57차 추계 학술대회 연제집
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• pp.340-340
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• 2005

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.186-198
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• 2021

Security control using surveillance cameras is established when people observe all surveillance videos directly. However, this task is labor-intensive and it is difficult to detect all abnormal situations. In this paper, we propose a deep neural network model, called AT-Net, that automatically detects abnormal situations in the surveillance video, and introduces an automatic video surveillance system developed based on this network model. In particular, AT-Net alleviates the ambiguity of existing abnormal situation detection methods by mapping features representing relationships between people and objects in surveillance video to the new tensor structure based on sparse coding. Through experiments on actual surveillance videos, AT-Net achieved an F1-score of about 89%, and improved abnormal situation detection performance by more than 25% compared to existing methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.556-557
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• 2019

현재의 영상감시 시스템은 3세대로서 영상장치는 저화질에서 고화질로 발전하였으며, 영상감시 솔루션은 단순형에서 지능형으로 발전함으로써 영상감시 성능이 향상되었다. 그러나 이러한 영상감시 시스템에 대한 장비 및 기술이 복잡해지고 다변화되면서 더 빠른 네트워크 속도, 안전한 전원공급 등 기반 인프라에 대한 의존성이 더욱 높아지고 있는 한편, 전력 및 통신과 같은 기본 인프라가 제한적인 지역에서의 영상 감시 지원에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이렇듯이 기본 인프라가 제한적인 지역에서 지능형 영상감시를 지원할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.25-30
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• 2012

공공장소에서 의도적으로 유기하는 위험 물체를 감지하는 것은 사회 안전 목적에서 중요하다. 오늘날 영상감시 시스템은 고해상도와 무선 연결 능력의 측면에서의 성능 향상이 요구되고 있다. 이 연구에서는 무선 고해상도 영상 전송 기술을 기반으로 사회 안전 목적의 유기물 감지를 위하여 영상 감시 시스템의 설계를 제안하고 있다. 또한 탐지 성능인 PED, PAT 지수를 향상시키기 위하여 이전의 영상 감시 소프트웨어 구조에 추적 알고리즘이 포함되도록 하였다. 실제 무선 고해상도 영상 전송 시스템 위에 제안된 설계 구조를 구현함으로써, 4.0 Gbps 속도의 전송 성능으로서 전체 시스템의 유효성을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.273-278
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• 2016

재난은 다양성, 복잡성, 불가측성 등으로 현대사회의 특성과 유기적 관계가 있기 때문에 그 관리의 효율성을 위해 다양한 접근과 복합적인 처방으로 대국민에게 재난의 불안을 해소해 주어야 한다. 이에 따라 본 논문에서는 사회안전을 위한 지능형 영상감시 분석시스템의 구축방안과 이의 응용과 그 활용성의 장단점을 검토하였으며, 향후 제안 서비스가 사회안전을 위한 영상감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.599-600
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• 2013

본 논문에서는 문화재의 도난을 방지하기 위한 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼을 설계하였다. 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼은 문화재의 특성을 고려하여 문화재 훼손을 최소화하도록 설계되었다. 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼은 이동형 문화재 감시시스템과 이들 감시시스템간 협업네트워크 프로토콜로 구성된다. 만약 침입자가 침입하여 문화재를 훔친 후 특정 경로를 따라 이동하면 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼은 감시카메라간 협업네트워크에 의해 연속적인 추적이 가능하기 때문에 문화재 도난방지에 매우 큰 역할을 할 것으로 예상된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.104-110
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• 2013

본 논문에서는 다양한 CCTV 카메라를 지원하는 스마트 케어 관제 시스템을 소개한다. 위급 상황 발생 시 신고자의 상황을 실시간으로 관찰하기 위하여 서버에서는 신고자의 위치 좌표를 기반으로 CCTV 카메라의 팬, 틸트, 줌 제어를 자동으로 수행한다. 또한 신고자를 찾아 촬영하며 영상처리 및 갱신되는 위치 정보를 이용하여 신고자를 추적한다. 다양한 CCTV 카메라를 지원하기 위하여 Genetec 개발 툴을 이용하여 관제 시스템을 구현한다. 스마트 케어 관제 시스템을 이용하여 신고자의 위급 상황에 대하여 구조자는 신고자의 CCTV 영상을 빠르게 제어하고 감시할 수 있기 때문에 구조 작업의 효율이 개선될 수 있다.