최근 테러 및 범죄의 증가로 CCTV를 이용한 보안 감시시스템에 대한 활용이 증가되고 있다. CCTV에는 얼굴이나 행동패턴과 같은 개인의 프라이버시 정보가 기록되는데, 이 정보가 노출될 시 프라이버시 침해뿐만 아니라 범죄에 이용될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV를 이용한 감시시스템에서의 프라이버시 보호에 관한 기존 연구를 분석한 후, 프라이버시 보호가 가능한 RFID 기반 감시카메라 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 스크램블링(scrambling) 기술과 RFID 시스템을 사용하여 개인의 프라이버시를 보호함과 동시에 감시로써의 기능도 유지하게 되는 특징을 지닌다.
한국작물학회 1998년도 21세기 한반도 농업전망과 대책(한국작물학회.한국육종학회 공동주관 심포지움 회보)
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pp.415-445
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1998
For effective prevention of the spreading and outbreak of crop insects and disease pests, an intensive Pest surveillance system was established to predict their density changes, and distribution. After their initial establishment by either immigration or overwintering, it is necessary to anticipate how they spread out geographically and predict where/when outbreaks are possible. The two major tools, boundary layer atmospheric model (Blayer) and the geographic information system(GIS), have been being developed to facilitate the prediction of pest occurrence in recent days. We are also developing the PeMos (Pest Monitoring System) that is able to manage the pest surveillance data collected from 152 pest monitoring stations in Korea. These three system related to the pest surveillance should be integrated into an internet based comprehensive database management system to facilitate information resources systematically organized and closely linked. Considering various data types and large data size in each system, a new special information management system is suggested. The integrated system should express complex types of information, such as text, multimedia, and other scientific data under the Internet environment. This paper discussed the major three systems, GIS, Blayer, and PeMos, relevant to the crop pest surveillance, then how they can be integrated in a comprehensive system under the Internet environment.
mRNA quality is controlled by multiple RNA surveillance machineries to reduce errors during gene expression processes in eukaryotic cells. Nonsense-mediated mRNA decay (NMD) is a well-characterized mechanism that degrades error-containing transcripts during translation. The ATP-dependent RNA helicase up-frameshift 1 (UPF1) is a key player in NMD that is mostly prevalent in the cytoplasm. However, recent studies on UPF1-RNA interaction suggest more comprehensive roles of UPF1 on diverse forms of target transcripts. Here we used subcellular fractionation and immunofluorescence to understand such complex functions of UPF1. We demonstrated that UPF1 can be localized to the nucleus and predominantly associated with the chromatin. Moreover, we showed that UPF1 associates more strongly with the chromatin when the transcription elongation and translation inhibitors were used. These findings suggest a novel role of UPF1 in transcription elongation-coupled RNA machinery in the chromatin, as well as in translation-coupled NMD in the cytoplasm. Thus, we propose that cytoplasmic UPF1-centric RNA surveillance mechanism could be extended further up to the chromatin-associated UPF1 and co-transcriptional RNA surveillance. Our findings could provide the mechanistic insights on extensive regulatory roles of UPF1 for many cellular RNAs.
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.
Governmental bodies generally conduct investigations for product safety management once new products are released to the market, in order to prevent distribution of illegal and defective items. Further, market surveillance activities are regularly conducted by the government to ensure distribution of safe products and recall any hazardous products. The safety investigations often involve a consumer monitoring system wherein consumer organizations participate in market monitoring to conduct surveys on illegal and defective products. As a result, the monitoring results of individual consumer organizations are available separately, but an integrated analysis of the data from all consumer organizations cannot be performed, thereby deterring comprehensive evaluation of the consumer monitoring system. In this study, we analyze the individual monitoring results of consumer organizations to understand the overall status and performance of comprehensive market monitoring and present the directions for desirable market surveillance policies. To this end, the effectiveness of market surveillance related to the distribution of products is verified through analysis of the interrelationships between the monitoring processes and performances of consumer organizations as well as their impact on the performances of the monitoring implementation processes; moreover, several improvement points and direction points are presented for more desirable monitoring of the consumer markets.
Blob detection is an essential ingredient process in some computer applications such as intelligent visual surveillance. However, previous blob detection algorithms are still computationally heavy so that supporting real-time multi-channel intelligent visual surveillance in a workstation or even one-channel real-time visual surveillance in a embedded system using them turns out prohibitively difficult. In this paper, we propose a fast and precise blob detection algorithm for visual surveillance. Blob detection in visual surveillance goes through several processing steps: foreground mask extraction, foreground mask correction, and connected component labeling. Foreground mask correction necessary for a precise detection is usually accomplished using morphological operations like opening and closing. Morphological operations are computationally expensive and moreover, they are difficult to run in parallel with connected component labeling routine since they need much different processing from what connected component labeling does. In this paper, we first develop a fast and precise foreground mask correction method utilizing on neighbor pixel checking which is also employed in connected component labeling so that the developed foreground mask correction method can be incorporated into connected component labeling routine. Through experiments, it is verified that our proposed blob detection algorithm based on the foreground mask correction method developed in this paper shows better processing speed and more precise blob detection.
현재 국내에서 사용되고 있는 영상보안시스템들은 국내외의 여러 제작 업체에서 생산된 서로 다른 영상보안시스템들로 구성되어 서비스를 수행하고 있다. 이들 영상보안시스템들은 서로 다른 프로토콜과 인터페이스, 운용 방법, 성능 등을 제공하고 있어 영상보안시스템들 간의 상호 연동 및 상호 운용이 되지 않고, 운영 주체의 목적에 따라 개별적으로 운용되고 있다. 이로 인해, 보다 체계적이고 효율적인 관리와 운용을 통한 영상보안 서비스를 제공하기 위해서는 많은 제약사항이 따른다. 본 표준화 연구는 향후 다양한 영상보안시스템의 인터페이스 및 IP기반 환경으로서의 진화에 대비하고, 특정 제조사의 영상보안시스템에 종속되지 않도록 하기 위해, 서로 다른 개별 영상보안시스템간 상호 연동 및 상호 운용성을 보장하는 하나의 통일된 표준 인터페이스와 프로토콜에 대해 정의한다.
DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 화상인식서버 기반의 감시 카메라 네트워크 시스템에서 프레임 폐기율 및 서버의 활용도에 기반한 성능분석을 수행한다. 각 감시 카메라에 대하여 인식상태 및 유휴상태로 나누어 다른 프레임 전송률을 적용함으로서 서버의 처리용량을 기준으로 한 최적의 화상 프레임 수 및 수용 가능한 카메라 수 등의 파라미터들에 대하여 분석한다. 분석된 결과는 화상 감시 카메라 네트워크의 효율적인 운영을 위하여 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
Mohammed Abdulhakim Al-Absi;Hoon Jae Lee;Young-sil Lee
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.8-19
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2023
This paper presents advancement in multi- unmanned aerial vehicle (UAV) cooperative area surveillance, focusing on optimizing UAV route planning through the application of genetic algorithms. Addressing the complexities of comprehensive coverage, two real-time dynamic path planning methods are introduced, leveraging genetic algorithms to enhance surveillance efficiency while accounting for flight constraints. These methodologies adapt multi-UAV routes by encoding turning angles and employing coverage-driven fitness functions, facilitating real-time monitoring optimization. The paper introduces a novel path planning model for scenarios where UAVs navigate collaboratively without predetermined destinations during regional surveillance. Empirical evaluations confirm the effectiveness of the proposed methods, showcasing improved coverage and heightened efficiency in multi-UAV path planning. Furthermore, we introduce innovative optimization strategies, (Foresightedness and Multi-step) offering distinct trade-offs between solution quality and computational time. This research contributes innovative solutions to the intricate challenges of cooperative area surveillance, showcasing the transformative potential of genetic algorithms in multi-UAV technology. By enabling smarter route planning, these methods underscore the feasibility of more efficient, adaptable, and intelligent cooperative surveillance missions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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