보안이 중요시되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.
최근 멀티미디어 기술의 급속한 발달로 인해 개인의 신원 확인, 보안 시스템 등의 영역에서 얼굴과 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있다. 기존의 연구에서는 원거리 추적이 어려우며, 연산시간, 잡음(noise), 배경과 조명등에 따라 추적 효율이 낮은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 얼굴 추적을 위한 차 영상 기법(differential image method)을 이용한 분할영역(segmentation region)에서 움직임(motion)과 피부색(skin color) 특성 기반의 객체분할추적(Tracking Of Object segmentation) 방법을 이용하였다. 객체분할추적은 얼굴을 하나의 객체(object)로 인식하고 제안한 방법으로 얼굴 부분만 분할하는 단계와 얼굴특징추출 단계를 적용하여 피부색 기반의 연구에서 나타난 입력영상(Current Frame)에서의 유동적인 피부색의 노출 대한 얼굴 추적 연구의 문제점을 해결했다. 시스템은 현재 컴퓨터에 일반적으로 사용되는 카메라를 이용하여 구현 하였고, 실시간(real-time) 영상에서 비교적 성공적인 얼굴 추적을 하였다[4].
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
현대인들의 생활수준 향상과 기술의 발전에 따라 보안, 안전 등 미처 고려되지 않던 분야들이 다양한 영역에서 부각되면서 CCTV, IP카메라, 차량용 블랙박스와 같은 영상기반 시스템에 대한 시장수요가 증가하고 있다. 이에 맞춰 다양한 영상기반 시스템들이 개발되고, 개발 단계에서 낭비되는 시간을 줄이기 위해 프로토타이핑의 필요성이 대두되고 있지만 기존의 프로토타이핑을 위한 도구는 비용이나 속도측면에서 제한적이다. 본 논문에서는 영상기반 시스템 중 블랙박스의 하드웨어를 풀 시스템 에뮬레이터를 이용하여 모델링하고 수행되는 명령어 추출을 통해 시스템의 특성을 예측할 수 있는 하드웨어 프로토타이핑 도구를 제안한다. 또한 ARM 시스템용으로 컴파일 된 프로그램의 실행 여부를 확인하고, 프로그램을 구성하는 명령어와 추출도구를 통해 추출된 명령어를 비교하여 동작을 확인한다.
본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.
최근 딥러닝을 이용한 영상 분석은 자율주행, 감시카메라 등 다양한 서비스에 필수적으로 활용되고 있으며 실시간 처리 및 보안 요소를 만족하기 위해 기존의 클라우드 컴퓨팅 방식의 단점을 개선한 클라우드 엣지 컴퓨팅 방식을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 하지만 사용자 및 단말과 가까운 위치에서 딥러닝 추론을 진행하는 클라우드 엣지 서버는 클라우드 서버와 비교하여 컴퓨팅 자원이 충분하지 않을 경우가 많으며 기존의 딥러닝 모델을 그대로 클라우드 엣지 환경에 적용하는 것은 자원 활용 측면에서 여러가지 문제점들을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로서비스 구조를 통해 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있도록 개선된 딥러닝 모델로 대규모의 클라이언트 요청을 처리 가능한 동영상 데이터 추론 서비스인 G-Edge AI 추론 서비스 개발에 대해 설명한다.
현대에 흔히 쓰이는 도어락은 안전과 보안등의 목적과 편리함을 목적에 두고 있다. 실제로 그전에 쓰던 열쇠보다 더 편리하고 분실염려도 없고 복제키 등으로 인한 사건, 사고로 인한 범죄율이 줄어들었다. 도어락은 사용자가 손으로 직접 비밀번호를 입력하여 잠금을 해제하는 방식이고 이 과정에서 도어락에 지문이나 표시가 남으며 비밀번호가 주위에 쉽게 노출될 수 있다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 아두이노로 라즈베리파이와 앱을 무선 통신하여 '원격 제어가 가능한 스마트 도어락'을 고안했다. 아두이노 와이파이 모듈을 통해 스마트폰으로 도어락을 원격으로 제어할 수 있으며 라즈베리파이 카메라 모듈과 초음파 센서를 통해 도어락에 접근하는 사람을 감지하고 확인할 수 있다. 이 기능으로 범죄를 예방할 수 있으며 자녀들의 귀가 여부도 확인할 수 있고 문을 열어줘야 할 상황에 비밀번호 노출없이 문을 열어줄 수 있다.
대부분의 주거환경은 가전제품이나 전등 등을 수동적으로 제어하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 주거환경을 스마트화함으로써 사용자의 불편함과 번거로움을 줄이고 효율적인 환경관리와 보안을 강화를 할 수 있도록 한다. 본 논문은 아두이노, 여러 센서와 블루투스모듈을 사용하여 집 내부 환경을 자동제어관리하고 사용자가 스마트폰 어플로 집 내부 환경을 파악하고 가전제품을 제어함으로써 편리함을 추구함과 동시에 에너지 절약에 도움이 될 수 있게 한다. 또한 와이파이로 연결된 카메라로 영상을 스트리밍하여 집 내부를 확인하고 대응할 수 있게 하여, 현대인의 집을 스마트하게 관리할 수 있는 "아두이노를 이용한 스마트홈"을 제안한다. 기존의 주거환경과 다르게 집 내부의 환경을 자동제어 및 환경정보를 확인하고 사용자가 직접 가전제품을 제어할 수 있으며, CCTV를 통해 집 내부를 확인 할 수 있도록 한다. 또한 화재가 감지되면 경보와 스프링클러가 작동하여 초기진압을 할 수 있다.
이상유동은 원자력 발전소 내 노심과 석유 수송 등 여러 산업 분야에서 빈번히 관찰된다. 이상유동영역은 두 상의 성질과 유량의 차이, 그리고 유로의 구조에 따라 결정된다. 유동영역의 판별은 시스템 설계 및 안전 해석에 있어 중요하기 때문에 많은 이론과 실험 연구들이 수행되었다. 본 연구는 파이프 내의 이상유동장에서 각 이상유동영역 및 천이경계에서의 특징 파악을 위한 기초 연구로서, 30 mm의 내경을 갖는 수직관의 수직상향류 공기-물 이상유동영역을 고속카메라와 Wire-mesh sensor(WMS)를 이용하여 판별하였다. 또한 유동양식을 정량적으로 판별하기 위해 액막 두께를 적용하였다. 판별한 실험 데이터를 Taitel 외와 Mishima와 Ishii의 유동양식선도와 비교하였다. 실험을 통해 판별한 유동영역은 기존의 유동양식선도와 전체적으로 잘 일치함을 보였다.
서비스 산업의 비중이 날로 높아지는 시기에 마케팅 전략 수립에 있어서 차별화된 서비스 품질 제공이 더욱 중요하게 인식되고 있다. 감시카메라 등으로 사용되면서 문제점만 부각되고 있는 웹카메라를 감시나 보안 등의 목적 외에 차별화된 서비스 품질 제공의 수단으로 활용되기 위한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 유치원/어린이집 학부모를 대상으로 WebCam에 의한 원격모니터링 서비스의 서비스 품질 구성요인에 대한 재구성 및 서비스 품질요인이 고객의 성향에 따라 어떻게 인식되는지에 대한 연구를 실시하였으며, WebCam에 의한 서비스 품질 구성요인이 고객만족 및 고객충성도에 주는 영향요인을 규명하였다. 이러한 변수 간의 상관관계와 영향 현상을 연구하기 위해 WebCam 원격모니터링 서비스를 사용하고 있는 유치원/어린이 집을 대상으로 설문조사를 하였다. 연구결과 WebCam 모니터링 서비스 품질 구성요인을 영상품질 및 전송속도, 편의성, 이동성 및 휴대성, 가시성, 상호작용성, 신뢰성으로 설정하였으며, 그 중 영상품질 및 전송속도, 가시성, 상호작용성, 신뢰성이 고객만족 영향요인으로 나타났다. 고객특성 변수 중에서 불만대처성향, 혁신성, 디지털 기기 숙련도에 따라 서비스 품질 인식에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 이러한 연구결과가 마케팅적으로 어떻게 활용될 수 있는가가 논의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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