• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.468-471
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• 2012

본 연구는 삼척시를 중심으로 행정구역별(읍 면 동) 산불발생 현황과 삼척시 지역에 필요한 산불감시카메라의 적정대수 산정에 관하여 연구를 수행하였으며 결과는, 이미 설치되어 있는 개별 카메라는 중첩되는 곳이 있어 가시권이 확보된 곳으로 이동해야 할 것으로 판단하였다. 또한, 감시가 취약한 지역에 신규로 설치할 경우에는 인접한 기관(지자체 및 지방산림청)간의 감시시설과 감시지역 중복여부, 감시시설 위치의 타당성 등은 물론 어디에 우선하여 설치할 것인지를 광역적이고 과학적으로 판단하며 설치해야하며, 삼척시의 경우 설치 적정대수를 산정한 바, 최소한 32대 이상은 되어야 가장 효율적인 산불감시체계가 가능할 것으로 분석되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1257-1262
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• 2018

본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권6호
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• pp.768-775
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• 2009

In this paper, the sound source localization system in real time which uses the time delay of arrival signal is proposed. This system uses minimum microphones and surveillance camera for estimation of the sound source localization and sound direction. To apply this system to the military field, four models(model1~model4) are derived. Model 1 can be used to evaluate the sound source localization at the long distance. Model2 and model3 can be applied to estimate the sound direction. Model4 is useful for the special purpose and potable device. It is possible for this system to be used for the military guard and surveillance. As a result of experiments, It is shown that this system can estimate the sound source localization and the sound direction using minimum microphones.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.70-74
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• 2015

본 논문은 위성통신 기반의 위성 영상감시 센서 네트워크 적용을 위한 스마트 비젼 센서에 대해 기술한다. 스마트 비젼센서 단말은 현장에서 산불, 연기, 침입자 움직임 등의 이벤트를 자동감지하면서 높은 성능 신뢰도, 견고한 하드웨어 내구성, 용이한 유지보수, 끊김없는 통신유지 기능들이 요구된다. 이러한 요구사항들을 만족시키기 위하여 스마트 비젼 센서가 내장된 초소형 위성통신 단말을 제안하며 위성 송수신 기능과 더불어 고 신뢰도의 임베디드 영상분석 및 영상압축 기능을 처리한다. 제안하는 비젼 센서 알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션과 비젼 센서 시제품 시험을 통하여 영상감시 성능을 검증하였으며 실용성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.79-84
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• 2005

일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기에 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하고 전방향 감시를 위한 투시(perspective) 영상과 파노라마(panorama) 영상을 복원하는 방법을 제시한다. 영상 변환 과정에서 어안 렌즈의 특성으로 인한 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 영상 보간법을 적용하고 결과를 비교하였다. 그리고 ME(Moving Edge) 방법으로 움직임을 검출하여 다중 물체를 추적할 수 있도록 하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.91-96
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• 2014

본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.841-846
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• 2010

본 논문은 지능형 비디오 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 지능형 비디오 감시 시스템은 기존 CCTV를 활용한 비디오 감시 시스템에 비해 운영의 효율성이 뛰어나며 야간, 날씨 등의 운영환경에 무관하게 동작하는 장점을 가지고 있다. 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난 상황을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능을 모두 만족하였으며 시스템의 실용성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-37
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• 2011

본 논문은 FFT를 이용한 적외선 화재 열영상의 주파수 스펙트럼 분석에 관한 것으로 영상처리를 통하여 화재 발생 유무를 주파수 영역에서 판별하기 위한 조건을 도출하는 것이 목적이다. 적외선 열영상의 주파수 스펙트럼 분석은 고속 푸리에 변환을 이용하여 수행하였으며, 화재로 추정되는 고명도의 영역을 화재 후보영역으로 결정한 다음, 연속적인 열영상의 해당영역에 대하여 DC 및 AC 주파수 분포를 분석하였다. 분석된 결과를 기반으로 정적인 오검출 요소와 동적특성을 가지는 화재영역을 구분하는 열영상의 화재 판정 기준을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 실용성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.6018-6033
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• 2018

Fires are a common cause of catastrophic personal injuries and devastating property damage. Every year, many fires occur and threaten human lives and property around the world. Providing early important sign for early fire detection, and therefore the detection of smoke is always the first step in fire-alarm systems. In this paper we propose an automatic smoke detection system built on camera surveillance and image processing technologies. The key features used in our algorithm are to detect and track smoke as moving objects and distinguish smoke from non-smoke objects using a convolutional neural network (CNN) model for cascade classification. The results of our experiment, in comparison with those of some earlier studies, show that the proposed algorithm is very effective not only in detecting smoke, but also in reducing false positives.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1082-1087
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• 2019

영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.