장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
감시림프절 검사에는 $^{99m}Tc$-ASC, $^{99m}Tc$-Tin colloid, $^{99m}Tc$-HSA 등이 사용되었으나 공급 제한으로 간 스캔에 사용되고 있는 $^{99m}Tc$-phytate를 대체 방사성의약품으로 사용하고 있다. 이에 저자들은 phytate의 입자 크기 분포를 알아보고 200 nm 필터 사용유무에 따른 영상을 획득 분석하여 감시림프절 검사 시 필터 사용의 적절성을 판단하고자 하였다. Photal사의 ELS-8000 장비를 이용하여 phytate kit의 입자크기 분포를 측정 하였다. 동물 실험은 생후 12~15주령, 체중 250~300 g 암컷 백서를 사용하였으며, 전신 마취 후 앙와 위로 고정시켜 영상을 획득하였다. 비교군으로 여과시키지 않은 $^{99m}Tc$-phytate를 실험군으로는 200 nm 필터를 이용하여 여과시킨 $^{99m}Tc$-phytate를 백서의 발가락 사이에 피하주사 하였다. 6마리의 백서를 3~4일 간격으로 비교군과 대조군으로 그룹을 나누어 2회씩 실시 하였으며, 주사 후 1시간 지연영상을 얻은 후 서혜부에 관심영역을 설정하였으며 비정상적인 집적이 없는 부위를 선별하여 픽셀당 카운트를 얻었다. 세포 실험은 RAW 264.7 세포를 이용하여 비교군과 실험군에 $^{99m}Tc$-phytate를 넣어주고 30분 동안 배양시켜 감마카운터를 이용하여 각각의 분 당 카운트 값을 측정하였다. 이 값들은 SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 통계 검정하였다. Phytate를 생리식염수에 용해시킨 후 측정 결과 평균 직경은 130~650 nm가 $85{\pm}5%$ 정도였으나 200 nm 필터를 이용하여 여과시킨 후의 입자 크기는 용매 내 phytate 입자의 농도가 너무 낮아 측정할 수 없었다. 획득한 영상을 분석한 결과 비교군에서는 $60.2{\pm}4.88$ count/pixel, 실험군에서는 $58.3{\pm}5.97$ count/pixel 값을 보였다. 세포 실험에서 실험군의 카운트 값은 $17,152{\pm}1,165$ cpm이고 비교군은 $16,908{\pm}1,075$ cpm을 보였다. 동물 실험과 마찬가지로 세포 실험에서도 통계적 차이는 보이지 않았다. 이번 실험을 통하여 phytate의 사이즈가 매우 분산적이며 균일하지 못 하다는 사실을 확인하였으며, 동물 실험과 세포실험을 통한 필터 사용의 적절성을 판단한 결과 phytate를 이용한 감시림프절 검사에서 필터를 사용하는 방법은 결과에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 확인하였다.
해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.
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.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
현재 산업보안의 패러다임은 단순한 보안장비 설치에서 효율적인 운영 관리로 바뀌어 가고 있다. 물리적 보안시스템(출입통제시스템, 영상보안시스템 등)과 IT 통합보안관제시스템이 융합하면 기업의 위험관리 및 보안관리를 통하여 내부자의 정보유출을 획기적으로 예방, 차단하고, 사후 추적등을 가능케 해준다. 즉, 기존의 물리적 보안과 IT 보안인력의 추가적인 확충이 없어도 단시간 내에 체계적인 융합보안관리 프로세스 확립이 가능해져 전문 조직 체제를 상시 운영하는 효과를 기대할 수 있게 된다. 이제 개별 기술로 IT보안 및 물리보안 영역의 보안이벤트 수집 및 통합관리, 보안사고 발생시 사후 연계 추적 관리, 정보유출 보안위반 사항에 대한 패턴 정의 및 실시간 감시, 보안위반 정보유출 시도에 대한 신속한 판단 및 대응/조치, 단계적 체계적 보안정책 수립 및 융합보안의 통합보안관리체계 확립이 필요하다.
자전거는 무공해 교통수단으로서 레저용 외에도 친환경 대체 교통수단으로 사용량이 증가하고 있다. 이에 따라 자전거에 따른 사고 또한 증가하는 추세이다. 본 연구는 자전거 사고발생시 사고 상황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 한다. 현재 자전거 블랙박스 제품들은 주로 영상카메라에 의한 것으로 고해상도 카메라를 중심으로 여러 가지 기능을 추가하여 시판되고 있으며 고가로 판매되고 있다. 자전거 사고가 발생하면 사고 당시의 사고 위치와 사고 당시 자전거 상태에 대한 정량적인 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System: 위성항법장치)에 의하여 시간, 좌표 데이터를 확보하고, IMU(Inertial Measuring Unit : 관성측정장치)센서를 통해 사고 당시의 자전거 가속도와 기울기의 정량적인 데이터를 취득하여, 이를 블랙박스 내부의 메모리 카드에 저장하며, 동시에 블루투스를 이용하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 실시간 전송하여 사고예방 및 운전 상태를 감시하도록 하였다.
Purpose: To propose a new infusion rate monitoring technique based on the 2D image marker tacking to improve patient safety by preventing syringe pump-related medication accidents due to decreased infusion rate control accuracy. Materials and Methods: The infusion rate of the syringe pump and drug residue in the pump-equipped syringe were monitored in real time by tracking the movement of the 2D image markers attached to the syringe pump. Results: The error rate between the set and the estimated infusion rates was 1.03, 0.66, 1.95, 0.23, and 1.05% when the infusion rate setting was 10, 20, 30, 40, and 50 mL/H, respectively. In addition, the error rate between the actual and the estimated drug residues was 1.04, 0.47, 0.60, 3.66, and 0.00% when the infusion rate setting was 10, 20, 30, 40, and 50 mL/H, respectively. Conclusion: Experimental results demonstrated that the proposed technique can increase the efficiency of the safety management system for seriously ill inpatients by decreasing a possibility of syringe pump-related medication accidents in hospitals.
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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