본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.
본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
다른 응용분야에 비하여 개략적인 성능을 요구했던 해양 분야에서도 최근 들어 항만 영역에 따라 수치적으로 구체화된 성능을 요구하고 있고, 측위 정확도뿐만 아니라 무결성, 연속성, 가용성 면에서도 보장을 요구하고 있다. 현 DGPS 기준국의 서비스를 사용하는 사용자 입장에서, DGPS 서비스는 아직 IMO에서 요구하는 성능을 모두 만족시키기에 불충분하다. 특히, HEA 영역에서 요구하는 측위 정확도 수준은 대부분 만족하나 무결성 측면에서는 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 기존 DGPS 기준국의 감시, 보장, 공지 기능을 강화하여 무결성 측면에서 보강하기 위한 향상된 감시 개념을 제안하고자 한다. 이를 위하여 현재 DGPS 서비스 감시 기능의 취약점을 제시하고 이에 대한 영향을 분석하였으며 이를 토대로 대책을 마련하였다. 본 연구결과는 추후 DGPS 서비스 개선을 위한 기초연구로 활용할 수 있을 것이다.
영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 멀티 스레드 기반 병렬 프로그램의 동적 분석을 통한 자료경합 탐지를 위해 효율적인 감시 필터링 기술을 제시한다. 제시하는 감시 필터링 기술은 자료경합과 같은 동시성 오류를 탐지하기 위해 프로그램의 수행 중에 발생하는 공유 메모리에 대한 스레드들의 접근 분석 시에 동일한 코드영역을 단순 반복하는 스레드들을 감시대상에서 제외시킴으로써 동적 분석을 위한 추가적인 오버헤드를 최소화한다. 제시하는 필터링 기술을 수행 중 자료경합 탐지 도구에 적용한 실험적 평가를 통해 개선된 수행시간 오버헤드의 제공이 가능함을 보인다.
본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.
오늘날 Wireless Sensor Network(WSN)은 보안 감시 시스템의 주요 부분으로 자리 잡고 있다. 이러한 WSN 기반 보안 감시 시스템에서는 감시 대상 영역 내에서 특정한 이벤트의 발생이나 대상체(object)의 발견 및 그 위치를 파악하는 것이 중요하다. 특히 허가받지 않은 외부인의 침입을 감시하는 시스템에서 애완동물이나 설치류 등으로 인한 거짓 경보(false alarm)의 발생은 시스템의 신뢰도를 떨어뜨리게 된다. 따라서 본 논문에서는 감지된 대상체가 사람인지 여부를 판단하기 위하여, 감지된 대상체의 높이를 예측하는 메커니즘을 제안한다. 또한 제안한 메커니즘의 성능분석을 위하여 여러 가지 시나리오에서 예측 정확도를 측정하였다.
본 논문에서는 영상 감시 시스템을 위한 이동물체 추적 및 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째의 이동 물체 감지 단계에서는 각각의 입력 프레임에 대하여 화소값의 변화를 기반으로 한 세 종류의 특징값들을 추출한 다음, 그 값들에 의하여 입력 프레임을 다섯 종류의 클래스로 분류한다. 분류 결과 현재의 프레임이 이동물체를 포함하고 있다면 두 번째의 얼굴 영역 분리 단계에서 컬러 정보와 프레임간의 차이를 이용하여 그 얼굴 영역을 추출하게 된다. 제안된 알고리즘은 광류등 계산시간이 많이 걸리는 특징값들에 의존하지 않으므로 실시간 처리에 적합하다. 또한 여러 테스트 영상시퀀스에 대하여 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성이 입증되었다.
본 연구에서는 방사성 폐기물을 처리하는 원통형 회전 분리기를 감시하기 위해 전기 저항법을 제안하고 수학적 모델을 연구하였다. 회전형 방사성 폐기물 분리기에서 관 벽에 설치된 한 쌍의 전극의 전기 저항은 표면을 따라 형성된 불용해성 입자의 환상 영역의 두께와 그 영역의 불용해성 입자의 농도와 관련이 있다. 본 연구는 전위 방정식에 대한 2차원 해와 실험적인 전도도-농도 관계를 기반으로 전술한 인자들 사이의 해석적 관계를 기술하였다. 또한, 원통형 회전 분리기를 감시하기 위한 전기 저항법의 적용 가능성을 논의 하였다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역 내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지 영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우97.4%, 정차해 있는 차량의 경우91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6%이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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