• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.183-193
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• 2022

Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.667-674
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• 2023

건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.315-328
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• 2024

연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• International Journal of Contents
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• 제11권4호
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• pp.70-76
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• 2015

The development of technology provides and increases security as well as convenience for humans. The development of new technology directly affects the standard of life thanks to smart home automatic control systems. This paper describes a door control, automatic curtain, home security (CCTV, fire, gas, safe, etc.), home control (energy, light, ventilation, etc.) and web-based smart home automatic controller. It also describes the use of ARM (Advanced RISC Machines) for automatic control of home equipment, a Multi-Axes Servo Controller using FPGA (Field Programmable Gate Array) and PLC (programmable logic controller). Additionally, it describes the development of a HTML editor using web auto control software. The tab loading time (7 seconds) is faster when using ARM-based web browser software instead of Chrome and Firefox is used because the browser has a small memory footprint (300M). This system is realized by web auto controller language which controls and uses PLCs that are easier than existing devices. This smart home automatic control technology can control smart home equipment anywhere and anytime and provides a remote interface through mobile equipment.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.9-12
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• 2019

지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.159-166
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• 2008

최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.21-34
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• 2015

본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.78-84
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• 2017

ICT의 발달과 사물인터넷(IoT), 센서 네트워킹 기술 등이 차세대 산업경쟁력으로 자리잡아감에 따라 각 지자체의 스마트시티 도입이 가속화 되고 있다. 스마트시티를 운영하기 위해서는 도시통합운영센터가 요구되어 지고 그 기반에 통합 플랫폼이 존재한다. 기존 스마트시티 플랫폼은 주로 2차원 지도 기반으로 CCTV정보, ITS 교통카메라 정보 등을 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 보다 고도화된 스마트시티 서비스 제공을 위해 3차원 지도 정보, 건물과 시설물 단위정보, 대민 서비스를 위한 공공데이터포탈과의 연계 등이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 통합 플랫폼과 관련된 국내외 관련 개발 현황을 살펴보고, 현재 개발 중에 있는 BIM/GIS 상호운용 플랫폼과 외부데이터 연계방안을 제시하였다. BIM/GIS 플랫폼은 지도기반 위치정보와 건물정보를 연계하여 실내외의 끊임없는 공간정보서비스를 가능하게 한다. 본 플랫폼에 적용된 외부데이터는 V-World, 서울시 열린 데이터, 건축데이터개방이며, BIM/GIS 플랫폼과 연계하여 국토계획 구역정보, 서울시 대기오염정보, 건축물대장정보 등을 확인하였다. 이를 통해 고도화된 신개념 스마트시티 서비스를 제공할 수 있는 BIM/GIS 통합플랫폼의 개발 방향에 대해 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.423-431
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• 2016

일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3220-3226
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• 2011

지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.