제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.83-86
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1996
We propose a mathematical model which describes the walking behavior of a person and to analyze the effect of the personality on the dynamics of the crowd. The fundamental assumption is that the human behavior is not a random process but a deterministic process with several basic mechanisms and each fundamental mechanism is common and only the parameter is different from person to person. The proposed model is based on the servomechanism which drives a person along the planned path from point to point. This model has been applied to simulate the walks of people in a crowd and the simulated results have a good coincidence with actual measurement.
컴퓨터 애니메이션을 이용한 군중 장면은 영화나 게임에서 자주 등장한다. 군중의 보행동작을 생성하기 위해 기존의 기술들은 주로 군중의 각 개체들의 행동을 모델링하여 접근하였다. 하지만, 군중의 규모가 커질수록 모든 개체를 개별적으로 제어하기는 어려워진다. 따라서 대규모 군중의 경우 개체별로 행동을 모델링하기보다 집단별로 모델링하여 보다 직관적으로 군중을 제어할 수 있다. 본 논문에서는 집단의 경로 추적 행동을 시뮬레이션하기 위한 집단 역장 모델을 제안한다. 집단은 같은 목적, 즉 같은 경로를 따라 무리지어 행동하는 개체들의 모임으로 정의된다. 또한 집단의 무리짓는 행동은 정렬, 응집, 분리의 세 가지 특징으로 규정지을 수 있다. 집단 역장 모델을 통해 이러한 집단의 특징들을 보존하면서 개체 간의 충돌을 자연스럽게 회피할 수 있다. 제안한 기술을 통하여, 사용자는 나란히 늘어선 집단에서 동그랗게 뭉쳐진 집단까지 원하는 형태의 경로 추적 애니메이션을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.
사이버 공간 및 게임 콘텐츠 상에 존재하는 수많은 캐릭터의 행동을 표현하기 위하여 개개의 움직임을 수작업으로 일일이 제작하여 제공하는 것이 거의 불가능하고 비효율적이기 때문에 이를 자동화하여 보다 사실적이고 효율적으로 표현하기 위해서는 군집 애니메이션 기술이 필요하다. 본 논문에서는 프로그래머가 가상현실이나 게임 응용 프로그램에서 군집행동을 프로그래밍 하는데 직접 활용하기 위한 군집행동 라이브러리로 사이버 아쿠아리움을 구현하고, 사람이 사이버 아쿠아리움으로 접근하는 것을 거리로 측정하는 센서 보드를 제작하여 물고기들의 능동적인 군집 행동을 유발하는 센서 기반의 유비쿼터스 사이버 아쿠아리움을 구축한다
군중 애니메이션을 위한 연구분야는 동작의 사실성 제공과 속도향상의 두 가지 측면으로 구분된다. 최근 엔터테인먼트 산업의 발달로 군중 애니메이션은 디지털 콘텐츠 제작의 필수요소로 자리 잡았으며, 애니메이션의 속도향상을 위한 노력이 계속되고 있다. 이러한 추세에 맞춰, 본 논문에서는 군중 애니메이션의 속도저하에 영향을 미치는 요인들을 실험을 통해 검증하고, 실험 분석을 토대로 전처리 시스템을 설계한다. 동작 전처리 모듈은 제시된 애니메이션 시스템의 핵심 모듈로서 관절의 개수를 동작의 상세도에 따라 다양한 레벨(level-of-detail)의 동작들로 재구성한다. 실제 애니메이션 과정에서는 카메라와 가상환경 내부에 존재하는 캐릭터의 관계를 토대로 적절한 레벨의 동작을 적용하여 전체 시스템의 속도를 향상시킨다. 동작전처리 방법(motion level-of-detail)은 동작분석과 동작단순화 과정으로 분류되는데, 비선형 최적화 방법의 하나인 SQP를 활용하여 다양한 상세도 레벨의 동작들을 계산한다. 본 논문에 제시한 전처리 방법은 동작편집 등 캐릭터 애니메이션의 다양한 분야에 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 인간의 행동과 유사하게 군중을 재편성하는 행동패턴 모델을 제안하고, 그 모델을 가상 환경의 캐릭터에 적용하여 구현하였다. 게임과 같은 가상환경에서 군중을 표현하는 군중 시뮬레이션의 사실감을 높이기 위하여 군중의 행동 패턴을 결정함에 있어 인간의 감정에 기반을 두었다. 이러한 모델을 바탕으로 인간의 감정을 캐릭터에 적용하고자 몇 가지 규칙을 정의하였고, 이를 바탕으로 군중에 속해있는 캐릭터들의 군중간의 이동을 사실적으로 구현하였다. 본 연구를 적용하여 보다 자연스러운 군중의 행동을 시뮬레이션 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 감시 카메라 환경에서 발생할 수 있는 군중의 비정상 행동 검출 방법을 제안한다. 군중들의 비정상 행동을 산발적으로 퍼지면서 뛰는 행동, 한쪽 방향으로 갑자기 뛰는 행동 두 가지로 정의하였다. 이를 검출하기 위하여 영상에서 움직임 벡터를 추출하여 군중의 비정상 행동 검출에 적합한 서술자 MHOF(Multi-scale Histogram of Optical Flow)와 DCHOF(Directional Change Histogram of Optical Flow)제안하였으며, 이를 이진 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 검출하였다. 제안한 방법은 공개 데이터셋인 UMN 데이터와 PETS 2009 데이터를 이용하여 성능을 평가하였고 다른 방법론과의 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.131-139
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2021
In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.
군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.
본 연구는 국내의 급격한 고령화추세와 그에 대응하기 위해 증가하고 있는 고령자시설의 피난안전설계를 위한 기초연구로서 일반인과 고령자의 군집형성시의 보행속도를 고령자의 위치와 비율에 차이를 두어 조사하였다. 조사결과 고령자가 전방에 배치되었을 때 평균 0.81m/s로 가장 감소하였으며, 고령자의 비율이 50%인 10명 배치되었을 때 0.85m/s로 가장 감소하였다. 국내의 경우 피난행통특성에 관한 연구는 전무하며 또한 실제적인 성능설계나 피난계획이 미홉한 실정이므로 향후 피난안전설계틀 위하여 고령자의 피난행동특성을 고려한 다양한 연구를 통한 DATA 확보가 시급할것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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