• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.17-23
• /
• 2016

무선 센서 엑츄에이터 네트워크(WSAN) 시스템은 기존의 무선 센서 네트워크(WSN)에서 엑츄에이터 기능을 추가한 센서 노드들을 연결하여 망을 구성하는 시스템이다. 엑츄에이터는 센서 노드와 함께 작동하며, 재난구호, 군용 감시체계, 건강 모니터링 및 기반시설 보안 등의 여러 응용분야에 적용된다. 이러한 응용분야는 적시에 정확하게 작동하여 데이터를 신뢰성 있게 전달하는 능력이 요구된다. 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기법은 개별적인 단순함을 유지하면서 동시에 강인성과 확장성, 적응성을 달성할 수 있는 기법으로 최근 상당한 관심을 받아오고 있다. 본 논문에서는 생물학적 메커니즘 중 전염병 전파 모델을 기반으로 이산 동적 모델을 제안하고 WSAN 시스템에 적용하고자 한다. 이를 위해 에너지 소모를 최소화하면서 동시에 시간지연 구속조건을 갖는 데이터 전파를 위한 노드 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 평형 상태 분석과 제어이론을 바탕으로 시스템의 안정성을 분석한 후 시뮬레이션 결과를 통해 요구 지연 시간을 만족하는 동시에 에너지 소모를 줄이는 성능을 검증한다.

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

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.273-278
• /
• 2008

신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권1호
• /
• pp.24-29
• /
• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권4호
• /
• pp.159-166
• /
• 2016

본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 시큐리티연구
• /
• 제60호
• /
• pp.113-135
• /
• 2019

대한민국 국회는 "가"급 국가중요시설임에도 불구하고 테러 발생에 대한 가능성과 국회 청사내 집회 및 시위와 금지물품 반입은 점점 증가하고 있으며, 열린국회를 지향함으로써 많은 출입문 개방과 다수의 이용자로 인해 출입통제에 있어 취약점이 많다고 할 수 있다. 또한, 국회를 공격함으로써 얻게 되는 상징적인 효과는 매우 높지만 보안관리 수준은 상대적으로 매우 낮아 테러 공격의 대상이 될 가능성이 매우 높다. 이러한 보안상의 취약점을 해결하기 위해서는 제3선인 외곽에서부터의 적절한 출입통제시스템을 운용해야 한다. 하지만 외곽에서 적절한 출입통제가 이루어지지 않고 있으며, 외곽 경비를 담당하고 있는 국회경비대는 2023년 의무경찰 폐지에 따라 2020년 6월에 철수할 예정이므로 이에 따른 외곽 경비 대체 방안과 더불어 외곽 경호·경호경비시스템을 강화할 수 있는 방안을 조속히 마련할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국회사무처 보안 분야 담당 공무원 114명을 대상으로 외곽 경호·경비시스템에 대한 인식조사를 실시하였다. 연구 결과 국회 외곽에서 위협상황이 발생할 가능성이 높다고 인식하고 있으며, 지능형 영상감지 시스템 및 침입탐지시스템과 드론 등 4차 산업혁명 기술 도입에 긍정적으로 인식하고 있다. 또한, 3선 경호 체계를 중장기적으로 일원화하고 전담부서를 설치하는 방안에 대해 긍정적으로 인식하고 있으며, 국회경비대 대체 방안으로는 청원경찰이 가장 높은 응답률을 보였고, 중장기적으로 의회경찰을 도입하는 것에 긍정적으로 인식하고 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.285-291
• /
• 2015

현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다. 본 연구에서는 고속도로 ITS 시설물의 고장이력을 사전에 관리하여 예방적 유지관리를 하려한다. 따라서 하이패스 시설물의 고장이력을 신뢰성 이론에 기반을 두고 체계적인 통계분석을 통해 시스템의 신뢰도인 운용가용도를 산출한다. 교체시기 산정을 통해 고장건수 및 시간이 감소하며 예비품 수량을 확보하여 예산 비용을 줄일 수 있고, 부품의 관리계획을 수립하여 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시키고, 서비스 품질을 항시 가용한 상태인 무 중단 운용상태를 지향 할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.163-172
• /
• 2005

복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.85-91
• /
• 2020

최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.87-98
• /
• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.