• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.919-926
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• 2023

본 논문에서는 주야간 움직임 감지 시스템 개발을 위한 주야간 촬영이 가능한 카메라 시스템을 구현하였다. 이를 위해 CMOS 이미지 센서는 물론 IR-LED를 이용하여 야간에도 선명한 영상 캡처가 가능하도록 설계하였다. 또한 칼라모델 분리를 통해 비교적 단순한 움직임 감지 알고리즘을 제안하였다. 칼라모델에서 H채널만 추출한 후, 영상을 블럭으로 나눈 다음 연속 프레임간의 평균 색상값을 이용하여 블록 매칭방식을 적용함으로써 움직임을 감지할 수 있다. 촬영 중 움직임이 감지되면 자동으로 경보음이 울리면서 화면을 캡처하여 PC에 저장할 수 있는 주야간 움직임 감지 시스템을 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.169-189
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• 2015

Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.53-59
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• 2018

최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.1000-1003
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• 2013

감시카메라를 이용한 모니터링 시스템은 범죄 사각지대를 실시간으로 관찰이 가능한 장점이 있어 장착하는 사례가 증가하고 있다. 하지만 감시카메라는 범죄 발생 전 사전 위험감지 보다 범죄 발생 후 검증의 목적으로 사용된다. 따라서 본 논문은 감시카메라를 이용한 모니터링 시스템에서 취약한 정보수집을 보완하기 위해 스마트폰의 위치정보를 활용하여 감시영역의 사람을 유추하고 이벤트 발생 시 영상정보 외 이동경로 및 유추한 사용자정보를 제공하는 IT융합 모니터링 시스템이다. 실험결과, 제안하는 시스템이 기존의 시스템보다 활용성 및 효율성이 향상됨을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3943-3957
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• 2016

As digital evidence has a highly influential role in proving the innocence of suspects, methods for integrity verification of such digital evidence have become essential in the digital forensic field. Most surveillance camera systems are not equipped with proper built-in integrity protection functions. Because digital forgery techniques are becoming increasingly sophisticated, manually determining whether digital content has been falsified is becoming extremely difficult for investigators. Hence, systematic approaches to forensic integrity verification are essential for ascertaining truth or falsehood. We propose an integrity determination method that utilizes the structure of the video content in a Video Event Data Recorder (VEDR). The proposed method identifies the difference in frame index fields between a forged file and an original file. Experiments conducted using real VEDRs in the market and video files forged by a video editing tool demonstrate that the proposed integrity verification scheme can detect broken integrity in video content.

• Safety and Health at Work
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• 제3권2호
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• pp.92-100
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• 2012

Objectives: The French National Occupational Diseases Surveillance and Prevention Network (RNV3P) is a French network of occupational disease specialists, which collects, in standardised coded reports, all cases where a physician of any specialty, referred a patient to a university occupational disease centre, to establish the relation between the disease observed and occupational exposures, independently of statutory considerations related to compensation. The objective is to compare the relevance of disproportionality measures, widely used in pharmacovigilance, for the detection of potentially new disease ${\times}$ exposure associations in RNV3P database (by analogy with the detection of potentially new health event ${\times}$ drug associations in the spontaneous reporting databases from pharmacovigilance). Methods: 2001-2009 data from RNV3P are used (81,132 observations leading to 11,627 disease ${\times}$ exposure associations). The structure of RNV3P database is compared with the ones of pharmacovigilance databases. Seven disproportionality metrics are tested and their results, notably in terms of ranking the disease ${\times}$ exposure associations, are compared. Results: RNV3P and pharmacovigilance databases showed similar structure. Frequentist methods (proportional reporting ratio [PRR], reporting odds ratio [ROR]) and a Bayesian one (known as BCPNN for "Bayesian Confidence Propagation Neural Network") show a rather similar behaviour on our data, conversely to other methods (as Poisson). Finally the PRR method was chosen, because more complex methods did not show a greater value with the RNV3P data. Accordingly, a procedure for detecting signals with PRR method, automatic triage for exclusion of associations already known, and then investigating these signals is suggested. Conclusion: This procedure may be seen as a first step of hypothesis generation before launching epidemiological and/or experimental studies.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권7호
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• pp.551-562
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• 2013

모니터링 관리자가 상주해야 하는 현재 CCTV와 같은 방범시스템은 음영지역 등에서의 범죄를 인식하고 실시간으로 대응하기에 한계가 있다. 이를 보안하기 위해 주변 환경속에서 보고, 듣고, 생각하는 사람처럼 능동적인 행동이 가능한 유기체와 같은 유비쿼터스 센서 네트워크 컴퓨팅 기술을 사용한 지능형 보안감시 시스템의 필요성이 대두 되고 있다. 이에 본 논문에서는 PSD 센서와, Dual PIR 시스템을 통합하여 응용한 능동적 보안감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 침입자 유/무만 확인하던 기존의 실내 보안감시 시스템을 발전시켜 상황인지 기술을 융합하였으며, 주변상황 및 사용자의 의도를 시스템이 독립적으로 인지하여 상황에 따른 대응환경의 구축이 가능케 하였다. 제안된 시스템의 효율성 검증을 위하여 다양한 형태의 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.233-240
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• 2024

본 연구에서는 5G 네트워크용 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle)를 사용한 산업단지 내의 현장 상황을 실시간 감시하는 시스템에 대해 소개한다. UAV에 장착된 센서(화재, 유해가스 검출, 산업 재해형 인체 사고 감지)에서 모니터링 이벤트가 발생하면 센서의 주요 정보들이 UAS(: Unmanned Aerial System)애플리케이션 서버로 전달한다. 이러한 정보 전달 처리결과로, 산업단지공단의 관리자나 운영자는 사고 위험 상황별 트리거 처리를 통한 산업단지공단 내의 현장에서 인명사고와 화재, 그리고 유해 가스검출에 대한 법적인 근거 자료를 확보할 수 있게 되었다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.901-920
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• 2015

Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used in geographically isolated applications like military border area monitoring, battle field surveillance, forest fire detection systems, etc. Uninterrupted power supply is not possible in isolated locations and hence sensor nodes live on their own battery power. Localization of sensor nodes in isolated locations is important to identify the location of event for further actions. Existing localization algorithms consume more energy at sensor nodes for computation and communication thereby reduce the lifetime of entire WSNs. Existing approaches also suffer with less localization coverage and localization accuracy. The objective of the proposed work is to increase the lifetime of WSNs while increasing the localization coverage and localization accuracy. A novel intelligent unmanned aerial vehicle anchor node (IUAN) is proposed to reduce the communication cost at sensor nodes during localization. Further, the localization computation cost is reduced at each sensor node by the proposed intelligent arc selection (IAS) algorithm. IUANs construct the location-distance messages (LDMs) for sensor nodes deployed in isolated locations and reach the Control Station (CS). Further, the CS aggregates the LDMs from different IUANs and computes the position of sensor nodes using IAS algorithm. The life time of WSN is analyzed in this paper to prove the efficiency of the proposed localization approach. The proposed localization approach considerably extends the lifetime of WSNs, localization coverage and localization accuracy in isolated environments.