• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.33-38
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• 2012

본 논문에서는 대규모 종합감시시스템 환경에서 비디오의 특징을 분석하여 비디오가 촬영되는 환경에 적합한 지능형 영상분석 알고리즘 선택 기준을 제안하였다. 대규모 종합감시시스템 환경의 예로 도시철도 감시시스템을 사용하였다. 본 시스템에 설치된 카메라에 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도 및 상황별로 분석하였다. 분석을 기반으로 하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택하는 기준을 제시하였으며 상황 처리 시나리오를 제시하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.120-123
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• 2020

The surveillance system to prevent crime and accidents in advance has become a necessity, not an option in real life. Not only public institutions but also individuals are installing surveillance cameras to protect their property and privacy. However, since the installed surveillance camera cannot be monitored for 24 hours, the focus is on the technology that tracks the video after an accident occurs rather than prevention. In this paper, we propose a system model that monitors abnormal behaviors that may cause crimes through real-time video, and when a specific behavior occurs, the surveillance system automatically detects it and responds immediately through an alarm. We are a model that analyzes real-time images from surveillance cameras and uses I3D models from analysis servers to analyze abnormal behavior and deliver notifications to web servers and then to clients. If the system is implemented with the proposed model, immediate response can be expected when a crime occurs.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.40-46
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• 2018

기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.169-177
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• 2014

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.306-309
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• 2008

A system realization for video surveillance with interframe probability distribution analysis is presented in this paper. The system design is based on a high performance DSP processor, video surveillance is implemented by analyzing interframe probability distribution for scanning objects in a restricted area and the video analysis algorithm is decided for forming a different image from the probability distribution of several frames compressed by the standardized JPEG. The algorithm processing time of D1($720{\times}480$) image per frame is 85ms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1064-1069
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• 2008

본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.186-198
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• 2021

Security control using surveillance cameras is established when people observe all surveillance videos directly. However, this task is labor-intensive and it is difficult to detect all abnormal situations. In this paper, we propose a deep neural network model, called AT-Net, that automatically detects abnormal situations in the surveillance video, and introduces an automatic video surveillance system developed based on this network model. In particular, AT-Net alleviates the ambiguity of existing abnormal situation detection methods by mapping features representing relationships between people and objects in surveillance video to the new tensor structure based on sparse coding. Through experiments on actual surveillance videos, AT-Net achieved an F1-score of about 89%, and improved abnormal situation detection performance by more than 25% compared to existing methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.556-557
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• 2019

현재의 영상감시 시스템은 3세대로서 영상장치는 저화질에서 고화질로 발전하였으며, 영상감시 솔루션은 단순형에서 지능형으로 발전함으로써 영상감시 성능이 향상되었다. 그러나 이러한 영상감시 시스템에 대한 장비 및 기술이 복잡해지고 다변화되면서 더 빠른 네트워크 속도, 안전한 전원공급 등 기반 인프라에 대한 의존성이 더욱 높아지고 있는 한편, 전력 및 통신과 같은 기본 인프라가 제한적인 지역에서의 영상 감시 지원에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이렇듯이 기본 인프라가 제한적인 지역에서 지능형 영상감시를 지원할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.63-69
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• 2012

넓은 지역에서의 종합감시시스템 구축은 인력을 효율적으로 관리할 수 있으며 자동화된 감시망을 구축하여 비감시 지역을 줄일 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 넓은 지역에서 적용할 수 있는 지능형 종합감시시스템에서 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도별로 분석하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택할 수 있는 방안을 제시하였다. 7가지 대표적인 상황으로서 침입, 물건 버림/없어짐, 배회, 혼잡도 측정 등이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.273-278
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• 2016

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.