본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.
최근 딥러닝 기술의 발전으로 CCTV 카메라를 통해 획득한 영상 정보에서 객체의 이상행동을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 AI 기술들이 연구되었다. 위험 지역이나 보안 지역에는 범죄 예방 및 경계 감시를 위해 감시카메라가 설치되어 있는 경우가 다수 존재한다. 이러한 이유로 기업들에서는 감시카메라 환경에서 침입, 배회, 낙상, 폭행 같은 주요한 상황을 판단하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추적 방법을 사용한 실시간 이상 행위 분석 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
지능형 감시 분야에서 이상행위를 검출하는 것은 오랫동안 연구되어온 주제로 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 많은 연구가 움직이는 객체의 개별적인 추적이 가능하다는 것을 전제로 하여 찾은 가려짐이 발생하는 실생활에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 객체 추적이 어려운 복잡한 환경에서 장면의 주된 움직임을 분석하여 비정상적인 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력영상에서 움직임 정보를 추출하여 Visual Word와 Visual Document를 생성하고, 문서 분석 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation 알고리즘을 이용하여 장면의 주요한 움직임 정보j위치, 크기, 방향, 분포)를 추출한다. 이렇게 분석된 장면의 주요한 움직임과 입력영상에서 발생한 움직임과의 유사도를 분석하여 주요한 움직임에서 벗어나는 움직임을 비정상적인 움직임으로 간주하고 이를 이상행위로 검출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.
Background: Many strategies are required for cervical cancer reduction e.g. provision of education cautious sexual behavior, HPV vaccination, and early detection of pre-invasive cervical lesions and invasive cancer. Basic health data for cervical cytology/ HPV DNA and associated factors are important to make an appropriate policy to fight against cervical cancer. Aims: To assess the prevalence of abnormal cervical cytology and/or HPV DNA and associated factors, including sexual behavior, among Bangkok Metropolitan women. Materials and Methods: Thai women, aged 25-to-65 years old, had lived in Bangkok for ${\geq}5$ years were invited into the study. Liquid-based cervical cytology and HPV DNA tests were performed. Personal data were collected. Main Outcomes Measures: Rates of abnormal cytology and/ or high-risk HPV (HR-HPV) and factors associated with abnormal test (s) were studied. Results: Abnormal cytology and positive HR-HPV were found in 6.3% (279/4442 women) and 6.7% (295/4428), respectively. The most common abnormal cytology was ASC-US (3.5%) while the most common HR-HPV genotype was HPV 16 (1.4%) followed by HPV 52 (1.0%), HPV 58 (0.9%), and HPV 18 and HPV 51 at equal frequency (0.7%). Both tests were abnormal in 1.6% (71/4428 women). Rates of HR-HPV detection were directly associated with severity of abnormal cytology: 5.4% among normal cytology and 13.0%, 30.8%, 40.0%, 39.5%, 56.3% and 100.0% among ASC-US, ASC-H, AGC-NOS, LSIL, HSIL, and SCC, respectively. Some 5% of women who had no HR-HPV had abnormal cytology, in which 0.3% had ${\geq}$ HSIL. Factors associated with abnormal cytology or HR-HPV were: age ${\leq}40$ years, education lower than (for cytology) or higher than bachelor for HR-HPV), history of sexual intercourse, and sexual partners ${\geq}2$. Conclusions: Rates for abnormal cytology and HR-HPV detection were 6.3% and 6.7% HR-HPV detection was directly associated with severity of abnormal cytology. Significant associated factors were age ${\leq}40$ years, lower education, history of sexual intercourse, and sexual partners ${\geq}2$.
Activity monitoring has been widely recognized as important and critical tools in system monitoring for detection of abnormal behavior. In this research, we propose a data-driven activity monitoring method to measure relative sales performance which is not sensitive to special event which frequently occur in marketing area. Moreover, the proposed method can automatically updates the monitoring threshold that accommodates a drastically changing business environment. The results from simulation and practical case study from sales of electronic devices demonstrate the usefulness and applicability of the proposed activity monitoring method.
한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part 1
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pp.525-526
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2006
Calcium-hexaluminate phase $(CA_6)$ is known to be effective for the crack shielding due to the spinel block crystal structure. In this study, we focused to the control of $CA_6$ morphology for good damage tolerance behavior in alumina and zirconia/calcium-hexaluminate $(CA_6)$ composites. Calcium-hexaluminate $(CA_6)$ composites were prepared from zirconia, alumina and calcium carbornate powders. Calcium-hexaluminate $(CA_6)$ phase was obtained by the solid reaction through the formation of intermediate phase $(CA_2)$. $CA_6$ phase showed the column type abnormal grain grown behavior composed of small blocks. Due to the typical microstructure of $CA_6$, alumina and zirconia/calcium-hexaluminate composites provide a well controlled crack propagation behavior.
Abnormal grain growth behavior of BaTiO3 ceramics with controlling of particle size distribution of calcined powder was investigated. The particle size distribution was controlled by changing the calcining temperature or by using of classification and regrinding process. With broadening of the normallized size distribution in calcined powder, it showeda normal grain growth behavior in sintered body due to an increase of volume fraction of seed grain in the calcined powder. It was supposed that the seed grains could easily contact each other for the rapid grain growth during sintering process and resulted in fast switching-over from abnormal to normal grain growth stage.
Changes in a person's health affect one's lifestyle and work activities. According to the World Health Organization (WHO), abnormal activity is growing faster in people aged 60 or more than any other age group in almost every country. This trend steadily continues and expected to increase further in the near future. Abnormal activity put these people at high risk of expected incidents since most of these people live alone. Human abnormal activity analysis is a challenging, useful and interesting problem among the researchers and its particularly crucial task in life and health care areas. In this paper, we discuss the problem of abnormal activities of old people lives alone at home. We propose Convolutional Neural Network (CNN) based model to detect the abnormal behaviors of elderlies by utilizing six simulated action data from daily life actions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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