• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.442-445
• /
• 2020

인터넷 및 IT 기술의 발전과 더불어 미디어산업에도 큰 변화가 일어나고 있다. TV 를 대신하여 스트리밍 서비스를 이용하는 사람들이 늘고 있으며 SNS 를 활용하여 서로의 경험을 간접적으로 공유하는 형태의 새로운 문화 컨텐츠가 자리잡아가고 있다. 하지만 이러한 컨텐츠를 소비하는 주요 계층 중에는 초중고 학생들도 포함되어 있다. 인터넷 혹은 SNS 에서 소비되는 컨텐츠들을 관리 감독하는 컨트롤 타워가 부족하거나 전무하기 때문에 폭력, 음주, 흡연 등 사회적으로 악영향을 줄 수 있는 영상 또는 사진이 무분별하게 생산되어 청소년들에 의해 소비되고 있으며 더 나아가 이것이 사회적 문제로까지 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 여러 다양한 감시 시스템 개발을 위한 연구가 한창이다. 본 연구에서는 SNS 및 스트리밍 서비스에서 제공되는 영상 및 사진을 Pose Estimation 및 표정 인식 기술을 활용하여 폭력을 자동적으로 감지할 수 있는 폭력 감지 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.16 no.10
• /
• pp.588-597
• /
• 2016

According to an annual industrial accident report from Ministry of Employment of Labor, among the various types of accidents, the number of accidents from construction industry increases every year with the percentage of 27.56% as of 2014. In fact, this number has risen almost 3% over the last four years. Currently, among the industrial accidents, heavy machinery causes most of the tragedy such as collision or narrowness. As reported by the government, most of the time, both heavy machinery drivers and workers were unaware of each other's positions. Nowadays, however when society requires highly complex structures in minimal time, it is inevitable to allow heavy construction equipments running simultaneously in a construction field. In this paper, we have developed Approach Detection System for excavator in order to reduce the increasing number. The imaged based Approach Detection System contains camera, approach detection sensor and Around View Monitor (AVM). This system is also applicable in a small scale construction fields along with other machineries besides excavators since this system does not require additional communication infra such as server.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.1133-1136
• /
• 2017

폐쇄회로 텔레비전(CCTV, Closed Circuit Television)은 범죄 예방을 위해서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만, CCTV의 경우 주로 영상에 기반하기 때문에 사각지대가 존재할 수 있으며 범죄 발생시 즉각적인 대처보다는 후속 조치에 주로 활용된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 비명을 탐지할 수 있는 치안 향상을 위한 비명 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 비명을 감지하면 경보음을 제공해주며, 중앙 시스템에 알림을 주어 관리자가 확인하고 즉각적인 대응이 가능할 수 있도록 할 수 있는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.621-624
• /
• 2010

전통사회가 근대화 되면서 정치 경제 사회 문화 등의 전반적인 발전이 이루어졌다. 농촌지역들이 도시화 되면서 새로운 건물들이 지어지고 기존의 건물들이 증축되면서 건물은 점점 높아지고 대형화 되었다. 또한 건물들이 밀집되면서 한 곳에서 발생한 화재가 건물 내에서 번지거나 또는 주변 건물 등에 옮겨 붙어 대형화재로 이어질 수 있는 위험이 증가되고 있다. 대형 화재를 예방 하고 화재사고의 인명 및 재산 피해를 최소화하기 위해서 화재를 조기에 감지하는 화재감지 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 화재가 발생 될 때 나타나는 화재의 특징들을 살펴보고 이를 통해 화재를 조기에 판단하기 위한 조건을 알아본다. 또한 이러한 조건들에 부합되는 최근의 연기 및 화염 감지 시스템의 연구 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.07a
• /
• pp.443-444
• /
• 2019

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.23-26
• /
• 2023

In the past, in observing the sea fog on the major sea route and providing real-time information for the safe operation of ships, a visibility sensor or a fog detector with similar operating principles was installed to observe local fog near the place where it was installed. However, it was somewhat unreasonable to immediately provide sea fog observation information to ships and users because the reliability of real-time observation information was somewhat low due to pollution caused by dust, salt, and pollen, or malfunctions of detection sensors by organisms such as spider webs. From 2019 to 2022, the Korea Meteorological Administration and the Ministry of Oceans and Fisheries collaborated to build a more reliable real-time image-based sea fog observation system in 100 regions of the Lighthouse on major sea routes across the country to collect reliable sea fog observation information every 10 minutes and perform real-time public service(webpage).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.1010-1012
• /
• 2017

본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.54 no.4
• /
• pp.50-58
• /
• 2017

Recently, some methods of converging heterogeneous fire sensor data have been proposed for effective fire detection, but the rule-based methods have low adaptability and accuracy, and the fuzzy inference methods suffer from detection speed and accuracy by lack of consideration for images. In addition, a few image-based deep learning methods were researched, but it was too difficult to rapidly recognize the fire event in absence of cameras or out of scope of a camera in practical situations. In this paper, we propose a novel fire detection system combining a deep learning algorithm based on CNN and fuzzy inference engine based on heterogeneous fire sensor data including temperature, humidity, gas, and smoke density. we show it is possible for the proposed system to rapidly detect fire by utilizing images and to decide fire in a reliable way by utilizing multi-sensor data. Also, we apply distributed computing architecture to fire detection algorithm in order to avoid concentration of computing power on a server and to enhance scalability as a result. Finally, we prove the performance of the system through two experiments by means of NIST's fire dynamics simulator in both cases of an explosively spreading fire and a gradually growing fire.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.01a
• /
• pp.257-260
• /
• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
• /
• v.45 no.10
• /
• pp.66-74
• /
• 2008

Surveillance system using active tracking camera has no distance limitation of surveillance range compared to supersonic or sound sensors. However, complex motion tracking algorithm requires huge amount of computation. Compared to conventional methods using DSPs or embedded processors, this paper proposes and implements a novel motion tracker unit that detects and extracts motion information of moving objects by using picture difference of consecutive frames. The proposed motion tracker unit was implemented in FPGA with about 13,000 gates. It processes NTSC format video and was verified by embedding it into the active surveillance camera system. We also propose and implements a motion estimator unit linkable to video codec by embedding the proposed motion tracker unit into ready-made motion estimator unit. The implemented motion estimator unit is about 17,000 gates in $0.35{\mu}m$ process.