• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.99-105
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• 2023

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.523-525
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• 2022

CCTV 시스템은 다양한 목적으로 매우 많은 곳에서 유용하게 활용되고 있으나, 해킹 또는 기타의 이유로 사생활 침해에 대한 우려가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상의 입수 시점에서부터 사생활침해가 발생할 수 있는 영상 정보를 제거하고, 대신 인공지능 기술을 활용하여 이를 대체할 수 있는 인물의 스켈레톤 정보를 추가로 제공함으로써 사생활 정보를 침해하지 않으면서도 상황을 충분히 인식할 수 있는 CCTV 용 카메라 시스템을 여러 인공지능 알고리즘을 비교하여 설계하였다. 또한 카메라 및 인공지능 기술을 쉽게 사용할 수 있으면서도 주변에서 쉽게 구할 수 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 설계를 실제 구현한 후 영상의 각 해상도별 초당 처리 성능 및 스켈레톤 인식률 등의 성능을 평가하여 실제로 제품구현 및 제품화 시 중점을 두어야할 주요 개선점 및 향후 연구과제를 도출하였다.

• 상하수도학회지
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• 제32권2호
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• pp.193-200
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• 2018

Owing to the development in information and communications technologies have improved the technology for high-speed transmission of massive data, which has changed closed-circuit television (CCTV) video transmission technology. In particular, digitization of the CCTV video format and streaming technology has made it possible to minimize transmission loss and integrate video transmission and camera control(pan/tilt). It has also become possible to provide additional services like remote emergency warning broadcasting with just Internet Protocol (IP). However, because of the structural problems of IP, these changes have also brought about the threat of hacking of CCTV monitoring systems. In this study, we propose a methode to optimize network management by examining cases of enhancement of operational efficiency and security by improving the structure of CCTV monitoring network.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.295-303
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• 2008

개개인의 사생활 보호와 인권존중이라는 명분하에 감시시스템에 대한 비판적 시각으로 인해 그동안 침체되었던 CCTV 시장이 911 테러 이후 보안에 대한 중요성 제고와 사회적 범죄 예방에 대한 의식변화로 인해 전 세계적으로 새로운 국면을 맡고 있는 상황에 국내의 첨단 IT기술과의 접목을 통한지능형 감시시스템으로의 변화를 꾀하고 있으며 원격지에서 사각지대 없이 촬영된 영상을 인터넷을 통하여 어느 지역에서도 실시간으로 감시 및 제어할 수 있어 연구하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.120-125
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• 2016

최근 테러와 사건 사고 같은 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 영상 보안 장비들이 많은 장소에 설치되어 운영되고 있다. 영상 보안 장비의 기술도 점진적으로 발전하여, 고품질 고해상도 기반의 제품도 많이 출시되고 있다. 하지만, 보안을 목적으로 만들어진 CCTV 장비가 오히려 개인의 프라이버시 침해를 유발하기도 한다. 본 논문에서는 지능형 IP 카메라의 메타데이터를 이용하여 개인 영상 정보 보호를 할 수 있는 방법에 대해 제안 한다. 메타 데이터로부터 분석된 개인 영상 정보를 마스킹 할 수 있도록 시스템을 설계하였으며 사용자 권한에 따른 영상 정보 접근 방법에 대한 정의, 메타데이터의 저장 방법과 녹화 데이터 검색 시 메타데이터를 활용하는 방법을 기술 하였다. 제안된 시스템을 행정자치부에서 제시한 "공공기관 영상정보 처리기기 설치 및 운영에 관한 가이드라인"에 맞춰 적합성 여부를 비교하였다. 지금까지의 단일 서버 제품에서는 하드웨어적인 성능의 한계와 기술적인 문제로 인해, 실시간으로 개인 영상 정보 보호기법을 적용할 수 있는 방법을 찾기 어려웠다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용한다면 행정자치부에서 제시한 가이드라인을 충족하면서, 서버 비용을 줄이고, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 시스템을 구성할 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.809-813
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• 2004

In this paper, we developed a network camera for CMOS camera module inspection. The design, implementation details including embedded linux porting and CPLD logics, and performance of network camera are described. The network camera consists of SoC(S3C4530A), CPLD and CMOS image sensor. In order to image data of CMOS image sensor we designed capture logics on CPLD by using VHDL program. Embedded Linux such as uClinux is performed on the network camera to utilize development environment and TCP/IP protocol specification. The application is based on socket communication between GUI on PC and Embedded Linux based network camera. When JPEG compression is applied, the transmission speed was improved enough for this system to be used for an alternative of expensive CCTV or remote monitoring system in a power plant and uninhabited places.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권2호
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• pp.109-120
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• 2024

Trash or garbage is one of the most dangerous health and environmental problems that affect pollution. Pollution affects nature, human life, and wildlife. In this paper, we propose modern solutions for cleaning the environment of trash pollution by enforcing strict action against people who dump trash inappropriately on streets, outside the home, and in unnecessary places. Artificial Intelligence (AI), especially Deep Learning (DL), has been used to automate and solve issues in the world. We availed this as an excellent opportunity to develop a system that identifies trash using a deep convolutional neural network (CNN). This paper proposes a real-time garbage identification system based on a deep CNN architecture with eight distinct classes for the training dataset. After identifying the garbage, the CCTV camera captures a video of the individual placing the trash in the incorrect location and sends an alert notice to the relevant authority.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.888-896
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• 2018

In this paper, we report detection and recognition of vehicle logo from images captured from street CCTV. Image data includes both the front and rear view of the vehicles. The proposed method is a two-step process which combines image preprocessing and faster region-based convolutional neural network (R-CNN) for logo recognition. Without preprocessing, faster R-CNN accuracy is high only if the image quality is good. The proposed system is focusing on street CCTV camera where image quality is different from a front facing camera. Using perspective transformation the top view images are transformed into front view images. In this system, the detection and accuracy are much higher as compared to the existing algorithm. As a result of the experiment, on day data the detection and recognition rate is improved by 2% and night data, detection rate improved by 14%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.681-688
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• 2016

In the intelligent video surveillance, recognizing the moving objects is important issue. However, the conventional moving object recognition methods have some problems, that is, the influence of light, the distinguishing between similar colors, and so on. The recognition methods for the moving objects using depth information have been also studied, but these methods have limit of accuracy because the depth camera cannot measure the depth value accurately. In this paper, we propose a recognition method for the moving objects by using both the depth and the color information. The depth information is used for extracting areas of moving object and then the color information for correcting the extracted areas. Through tests with typical videos including moving objects, we confirmed that the proposed method could extract areas of moving objects more accurately than a method using only one of two information. The proposed method can be not only used in CCTV field, but also used in other fields of recognizing moving objects.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-505
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• 2015

본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안중 프라이버시 보호기술에 대해 서술한다. 다중 영상 카메라에서는 단일 CCTV에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 개인 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 논문에서는 다중 영상 카메라에서 프라이버시 보호 방법으로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.