• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.106-112
• /
• 2007

최근 애니메이션 분야의 군중 환경은 디지털 산업에 필수적인 요소이다. 군중 애니메이션은 가상환경에 존재하는 다수의 캐릭터 움직임을 보다 사실적으로, 보다 효율적으로 보다 쉽게 제공하기 위해 장면의 사실성, 시스템의 성능 그리고 사용자와의 상호작용성 중의 일부를 초점으로 연구되는 캐릭터 애니메이션 기술로 정의한다. 가상환경에서 군중이 이동을 자연스럽게 표현하기 위해서는 군중에 대한 행동 패턴을 설정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 군중 행동 패턴을 설계하고, FSM 군중 행동 시뮬레이터 시스템을 개발하여 메시 수, 프레임 수, 시간 등의 조건을 비교 분석한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.629-641
• /
• 2021

Crowd behavior simulations have been studied to further accelerated and refined by parallelism by inducing agent-interacting forces into the image field representing the forces of attraction and repulsion. However, it was difficult to consider rapidly changing environments such as fire situations in buildings because texture images must be generated in advance simulation starts and simulations can only be performed in 2D spaces. In this paper, we propose a crowd agent behavior simulation method based on agent's 3D affordance field for flexible agent behavior in variable geomorphological environments in 3D space. The proposed method generates 3D affordance field related to agents and sensors in 3D space and defines the agent behavior in 3D space for the crowd behavior simulation based on an image-inducing field to a 3D space. Experimental results verified that our method enables the development of large-scale crowd behavior simulations that are flexible to various fire evacuation situations in 3D virtual spaces.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.770-778
• /
• 2007

Fish schooling or group moving in cyber underwater is a part of beautiful and familiar ecosystem. It is not so easy to present the behavior of fish crowd naturally as a computer animation. Thanks to development of computer graphics in entertainment industry, the numbers of digital films and animations is increased and the scenes of numerous crowd are shown to us. Though there are many studies on the techniques to process the behavior of crowd effectively and the developments of crowd behavioral systems, there is not enough study on the development for an efficient crowd behavioral simulator. In this' paper, we smartly present the types offish behavior in cyber underwater and make up for the weak points of time and cost. We develop the fish schooling behavior simulator for the contents of cyber underwater, automating fish behavioral types realistically and efficiently.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.25-33
• /
• 2007

가상 해저 환경 속에서 군중 행동은 영화, 게임 등의 엔터테인멘트 산업에서 많은 장면으로 연출된다. 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인하여 디지털 영화나 애니메이션이 점차 증가함에 따라 다수의 캐릭터들이 등장하는 장면을 쉽게 접할 수 있다. 가상 환경에서 군중의 행동을 효율적으로 처리하는 기술에 관련해서 군중 장면 처리 및 군중 행동 시스템의 구현에 관한 연구는 있었으나, 자연스러운 군중 행동 시뮬레이터를 개발하는 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 행동유형을 스마트하게 표현하여 시간과 비용이 많이 소요되는 단점을 보완하며 fish 군중행동 유형을 자동화하면서 사실적이면서 효율적인 가상 해저 환경 콘텐츠 제작을 구현하기 위한 fish 군중행동 시뮬레이터를 개발한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2006

가상 해저 환경 속에서 군중 행동은 영화, 게임 등의 엔터테인멘트 산업에서 많은 장면으로 연출된다. 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인하여 디지털 영화나 애니메이션이 점차 증가함에 따라 다수의 캐릭터들이 등장하는 장면을 쉽게 접할 수 있다. 가상 환경에서 군중의 행동을 효율적으로 처리하는 기술에 관련해서 군중 장면 처리 및 군중 행동 시스템의 구현에 관한 연구는 있었으나, 자연스러운 군중 행동 시뮬레이터를 개발하는 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 행동유형을 스마트하게 표현하여 시간과 비용이 많이 소요되는 단점을 보완하며 fish 군중행동 유형을 자동화하면서 사실적이면서 효율적인 가상 해저 환경 콘텐츠 제작을 구현하기 위한 fish 군중행동 시뮬레이터를 개발한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권9호
• /
• pp.2170-2190
• /
• 2012

There are nowadays strong demands for intelligent surveillance systems, which can infer or understand more complex behavior. The application of crowd density estimation methods could lead to a better understanding of crowd behavior, improved design of the built environment, and increased pedestrian safety. In this paper, we propose a new crowd density estimation method, which aims at estimating not only a moving crowd, but also a stationary crowd, using images captured from surveillance cameras situated in various public locations. The crowd density of the moving people is measured, based on the moving area during a specified time period. The moving area is defined as the area where the magnitude of the accumulated optical flow exceeds a predefined threshold. In contrast, the stationary crowd density is estimated from the coarseness of textures, under the assumption that each person can be regarded as a textural unit. A multilayer neural network is designed, to classify crowd density levels into 5 classes. Finally, the proposed method is experimented with PETS 2009 and the platform of Gangnam subway station image sequences.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권8호
• /
• pp.3769-3789
• /
• 2018

Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.

• 한국강구조학회 논문집
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2012

군중하중을 받는 현행 바닥진동 설계절차의 한계를 극복하기 위해서는 개인별 운동의 시간차와 운동성분에 내재된 위상의 불확실성이 고려되어야 한다. 개인의 운동에 관한 연구는 통계적 자료를 토대로 많은 연구가 진행되고 있는 반면, 군중 행동패턴에 관한 연구는 그 복잡성으로 인해 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 다양하고 복잡한 군중의 행동패턴을 개인 간의 위상을 반영한 하중모형을 제안한다. 모의실험을 통해 개인의 시간지연 값들을 난수로 발생시킨 후, 기준시간에 대한 시간 지연효과를 합산하였다. 본 연구에서 제안하는 위상의 합산으로 이루어진 계수는, 완전히 동기화된 군중의 경우에 대한 동기화 정도의 비를 나타낼 수 있다. 정의된 계수를 바탕으로 실제 일어날 수 있는 군중의 행동패턴을 분석하여 각각의 경우에 대한 계수 값을 제안하였다. 본 연구의 결과를 토대로 기존의 설계방식이 다룰 수 없었던 군중의 운동시 바닥구조의 응답을 합리적으로 반영할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.157-162
• /
• 2007

The goal of researching a proper crowd animation is to design system that is satisfied with the reality of scenes, performance of system, and interaction with users to show the crowd vividly and effectively in virtual underwater world. In this paper, we smartly expressed the behavior patterns for flocks of fish in virtual underwater and we made up for the weak points in spending time and cost to produce crowd animation. We compared with the number of mesh, the number of fish, the number of frame, elapsed time, and resolution and analyzes them with the fish behavior simulating system. We developed a virtual underwater simulator using this system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권2호
• /
• pp.912-928
• /
• 2019

Crowd behavior analysis research has revealed a central role in helping people to find safety hazards or crime optimistic forecast. Thus, it is significant in the future video surveillance systems. Recently, the growing demand for safety monitoring has changed the awareness of video surveillance studies from analysis of individuals behavior to group behavior. Group detection is the process before crowd behavior analysis, which separates scene of individuals in a crowd into respective groups by understanding their complex relations. Most existing studies on group detection are scene-specific. Crowds with various densities, structures, and occlusion of each other are the challenges for group detection in diverse crowded scenes. Therefore, we propose a group detection approach called Collective Interaction Filtering to discover people motion interaction from trajectories. This approach is able to deduce people interaction with the Expectation-Maximization algorithm. The Collective Interaction Filtering approach accurately identifies groups by clustering trajectories in crowds with various densities, structures and occlusion of each other. It also tackles grouping consistency between frames. Experiments on the CUHK Crowd Dataset demonstrate that approach used in this study achieves better than previous methods which leads to latest results.