• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.939-946
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• 2018

본 논문에서는 전방위 영상을 활용하여 효과적으로 감시할 수 있는 뷰어 프로그램을 구현하였다. 프로그램은 크게 Normal mode, ROI(Region of Interest) mode, Tracking mode, Auto-rotation mode의 네 가지 모드로 구성되며, 각 모드에 대한 결과 영상을 동시에 표출하도록 구현하였다. Normal mode에서는 광각 영상을 구형 영상으로 렌더링하여 팬, 틸트, 줌이 가능하도록 하며, ROI mode는 보고 싶은 영역을 선택하면 해당 영역이 확장되어 표출된다. 그리고 Auto-rotation mode에서는, Tracking mode를 이용하여 객체 추적 시 객체가 구형 영상의 특정 영역을 이탈하는 경우를 방지하기 위해, 객체의 위치를 구형 영상의 회전각과 맵핑하여 회전함으로써 객체의 지속적인 추적이 가능하게 하였다. 복수의 모드를 동시에 처리하기 위한 병렬프로그래밍을 수행하여 연산 처리 속도를 개선하였으며, 이는 한정된 화각을 가진 종래의 카메라 기반 감시 시스템에 비해 동시에 다양한 각도를 볼 수 있다는 점에서 강점을 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.282-290
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• 2019

최근 어린이집이나 유치원 등 교육기관에서 아동학대가 빈번히 발생하고 있다. 정부는 CCTV 설치를 의무화하였지만 CCTV 영상을 열람하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 CCTV 영상을 이용하여 아동학대를 판단하는 모델을 제안한다. 먼저 아동학대란 성인이 물리적으로 아동에게 가해를 하는 것이므로 성인과 아동을 분류하는 모델이 필요하다. 기존의 Haar기법을 사용하여 성인과 아동을 분류하려면 정면 영상이 필요하지만 OpenPose를 사용하면 정면과 측면에 구애받지 않고 성인과 아동을 분류할 수 있다. 본 연구에서는 아동이 학대를 당할 때 성인과 아동의 자세의 특성을 적용하여 아동 학대 판단 모델을 설계 및 구현하였다. 구현한 시스템은 현재 설치되어있는 CCTV를 활용하므로 추가적인 설치가 필요하지 않고 실시간으로 아동학대가 발생하고 있는지 모니터링 할 수 있으므로 이에 따른 빠른 대처가 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

• KIEAE Journal
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• 제16권6호
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• pp.39-50
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• 2016

Purpose: The purpose of this study is to be performed with studio-type housings among urban life-type housings to investigate the physical characteristic and crime-related factors of studios from the viewpoint of the basic principles of crime prevention through environmental design (CPTED). Method: Eight CPTED guidelines available in Korea were reviewed to select 20 planing factors for actual condition investigation. Five single households in studio-type housings in Gwanak-gu, Seoul, were chosen according to the subject screening criteria to perform the actual condition investigation. Results: First, a lighting plan around a building for natural surveillance should consider the building location, relation with the front road, and surrounding facilities. In a building of a piloti structure, the parking lot and the building gate should be arranged in a manner that enables natural surveillance. Second, the shape of the corridors in studio-type housings should be considered to plan the installation of a lighting at the door of each household, the installation of a viewer window at the door of each household, and the arrangement of the elevator. Third, to support access control, an access control system having the function of video and voice communication is recommended to be installed at the building gate. Criteria for the type of security windows and the floors on which security windows should be installed, and the regulations about the CCTV installation inside and outside the building should be prepared. Fourth, to enhance territoriality in parking lots, ground patterns, parking lot gate, and signs may be installed. Fifth, in view of effective utilization and maintenance, lighting facilities should be installed to increase the usability of ground parking lots, and relevant installation criteria should be prepared regarding the type, number, and brightness of the lightings.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.211-216
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• 2012

레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정이 있다. 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 본 논문에서는 상황 기반의 실시간 레이저 포인터 검출과 추적을 제안하였다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 또한, 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 서베일런스 시스템에서 영상인식의 정확도와 질을 향상시켰다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.405-412
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• 2010

기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.799-806
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• 2020

스마트폰과 사물인터넷((IoT) 발달의 빠른 성장세와 모바일 동영상을 중심으로 한 폭발적인 데이터 사용의 수요는 날로 증가하고 있다. 이러한 데이터 사용의 증가는 현재 체계에서 많은 문제점이 발생하고 있다. 특히 호스트 기반 네트워크는 서버 집약적으로 다수의 클라이언트들이 서로 동일한 콘텐츠를 요구할 경우 서버로의 트래픽 집중으로 인한 병목현상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 미래 네트워크 기술인 CCN이 대안으로 등장했다. CCN 기술의 중간 노드 Caching을 활용하면 대역폭 사용 또한 효율적으로 사용할 수 있다. 군의 특수한 환경에서 사용되는 사용자 요청 기반의 Pull-based 네트워크인 과학화경계시스템과 해안정보공유체계에에 CCN 적용결과 평균응답시간의 70%가 개선이됐으며 네트워크 통신량 역시 기존 체계에 비해 10%로 감소해 보다 효율적으로 콘텐츠를 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.17-22
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• 2009

다빈치 프로세서는 임베디드 멀티미디어 응용 구현 프로세서로 많이 사용된다. ARM 9 코어 및 DSP 코어의 듀얼 코어로 되어 있어 ARM 코어 에서는 주변 장치 제어, 비디오 입출력 제어, 네트워킹 등을 지원하며, DSP 코어는 보다 효율적인 디지털 신호 처리 연산을 지원한다. 본 논문에서는 본 저자들의 연구실에서 만들고 있는 다빈치 프로세서 기반의 스마트 카메라에 있어서 객체 추적 알고리즘의 최적 구현 방안 노력을 기술한다. 본 논문의 스마트 카메라는 입력 영상에서 관심 객체를 검출하고 이를 추적하며, 분류하고 감시구역에 침입한 경우 이를 IP 프로토콜로 원격 클라이언트에게 통보하는 기능을 보유한다. 객체 추적은 전방 마스크 추출, 전방 마스크 교정, 연결 요소 레이블링, 블롭 지역 계산 등 계산량이 많은 절차들로 구성되어 효율적으로 구현되지 않으면 실시간 처리가 힘들다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.80-87
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• 2011

본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.