• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.149-162
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• 2005

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제8권2호
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• pp.147-156
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• 2009

As the result of the rapid development of IT technology, an on-line diagnostic system using the field bus communication network coupled with a smart sensor module will be widely used at the nuclear power plant in the near future. The smart sensor system is very useful for the prompt understanding of abnormal state of the key equipments installed in the nuclear power plant. In this paper, it is assumed that a smart sensor system based on the fieldbus communication network for the surveillance and diagnostics of safety-critical equipments will be installed in the harsh-environment of the nuclear power plant. It means that the key components of fieldbus communication system including microprocessor, FPGA, and ASIC devices, are to be installed in the RPV (reactor pressure vessel) and the RCS (reactor coolant system) area, which is the area of a high dose-rate gamma irradiation fields. Gamma radiation constraints for the DBA (design basis accident) qualification of the RTD sensor installed in the harsh environment of nuclear power plant, are typically on the order of 4 kGy/h. In order to use a field bus communication network as an ad-hoc diagnostics sensor network in the vicinity of the RCS pump area of the nuclear power plant, the robust survivability of IT-based micro-electronic components in such intense gamma-radiation fields therefore should be verified. An intelligent CCD camera system, which are composed of advanced micro-electronics devices based on IT technology, have been gamma irradiated at the dose rate of about 4.2kGy/h during an hour UP to a total dose of 4kGy. The degradation performance of the gamma irradiated CCD camera system is explained.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.255-260
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• 2011

본 논문에서는 안전한 국내 도시철도 환경을 구축하고자 영상 분석 소프트웨어 및 센서로 구성된 지능형 종합 감시 시스템 구축 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 감시 시스템 뿐만아니라 구성요소 중에서 비디오분석 기능이 있는 카메라의 설치 방안을 중심으로 제안하였다. 카메라의 설치 방안 중, 첫째는 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 카메라를 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하였고, 둘째는 기존의 일반 카메라에 영상 분석 박스를 추가 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하는 방법을 제안하였다. 제안한 영상 분석 알고리즘은 자동으로 영상을 분석하여 위험 요소에 대해 신속한 대응할 수 있어서 관리자의 집중력 저하로 인한 위험 요소를 감소시킨다. 유동인구가 많은 도시철도 환경에서 본 시스템을 설치하고 및 시험 운용하였으며, 제안한 종합감시시스템 및 카메라의 우수한 성능뿐만 아니라 연계성능을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1082-1087
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• 2019

영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.152-167
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• 2018

고속축중기 시스템은 개별 차량의 통행속도 및 하중 정보를 수집할 수 있어 기존의 차량검지장비와 비교하여 다양한 활용이 가능하다. 그러나 고속축중기 원시 자료는 지점 검지 자료로 구간별 안전성 분석에 직접 적용하는 것은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 고속축중기 자료 중 검지 시간, 검지 속도, 차량길이, 차량 종류, 차량 무게정보를 수집하여 대리안전척도로 이용한 상충률과 충격량을 산출하는 방법론을 제시하였다. 이를 통하여 고속도로 교통류 내의 추종관계 별 후미추돌 위험도를 분석하고 안전성을 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며 해당 구간 내 교통안전 위해차종 선별 및 계도 방안 모색에 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.1-15
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• 2017

최근 국제적인 테러 위협이 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이러한 위협에서 시민을 보호하기 위한 다양한 대책이 논의 중이다. 저렴해진 센서 기술을 활용한 사전 감시 시스템에 대한 요구가 높아지고 있으나, 보행 궤적의 고유 특성 검출 및 상세 분석 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 상용화된 보행 동선 솔루션을 활용하여, 삼성역 개찰구에서 코엑스와 직접 연결되는 연결 통로 (3-6번 출구 근처) 일대의 보행 동선 궤적 조사를 수행하였다. 조사된 궤적 자료를 바탕으로, 궤적 자료의 정규화 기법, Clustering 방법을 중심으로 보행 궤적을 유형화하고 배회 동선을 추출하는 분석 방법론을 제시하였다. 분석 결과, 동일 군집내에서 유사성이 크게 떨어지는 보행 궤적의 검출 가능성을 검증하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.2762-2767
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• 2011

With increasing use of wireless mobile devices like smartphone and tablet PC, telecommunication companies have been providing the internet service by installing a multitude of access points (AP) in subway stations. Most of these APs use frequency of 2.4 GHz band range and the three telecom providers (SKT, KT, LGT) are using the limited channels within this range without any regulations. The channels within 2.4GHz band are already saturated as the companies are setting up wireless AP even within the subway trains for better service. This can affect other 2.4GHz wireless devices used for other purposes with channel interference, etc. This study has tested and analyzed the effects of the wireless APs installed within the subway stations and trains for the internet service on ZigBee-based sensor network for the intelligent surveillance system of urban transit, which is currently being developed and installed.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.78-89
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• 2020

Human activity recognition (HAR) has become effective as a computer vision tool for video surveillance systems. In this paper, a novel biometric system that can detect human activities in 3D space is proposed. In order to implement HAR, joint angles obtained using an RGB-depth sensor are used as features. Because HAR is operated in the time domain, angle information is stored using the sliding kernel method. Haar-wavelet transform (HWT) is applied to preserve the information of the features before reducing the data dimension. Dimension reduction using an averaging algorithm is also applied to decrease the computational cost, which provides faster performance while maintaining high accuracy. Before the classification, a proposed thresholding method with inverse HWT is conducted to extract the final feature set. Finally, the K-nearest neighbor (k-NN) algorithm is used to recognize the activity with respect to the given data. The method compares favorably with the results using other machine learning algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3104-3120
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• 2017

The intelligent monitoring system has been successfully applied in many fields such as: monitoring of production lines, transportation, etc. Smart surveillance systems have been developed and proven effective in some specific areas such as monitoring of human activity, traffic, etc. Most of critical application monitoring systems involve object tracking as one of the key steps. However, task of tracking of moving object is not easy. In this paper, the authors propose a method to implement human object tracking in outdoor environment based on human features in shearlet domain. The proposed method uses shearlet transform which combines the human features with context-sensitiveness in order to improve the accuracy of human tracking. The proposed algorithm not only improves the edge accuracy, but also reduces wrong positions of the object between the frames. The authors validated the proposed method by calculating Euclidean distance and Mahalanobis distance values between centre of actual object and centre of tracked object, and it has been found that the proposed method gives better result than the other recent available methods.