The recent steep increase in the minimum hourly wage has increased the burden of labor costs, and the share of unmanned stores is increasing in the aftermath of COVID-19. As a result, theft crimes targeting unmanned stores are also increasing, and the "Just Walk Out" system is introduced to prevent such thefts, and LiDAR sensors, weight sensors, etc. are used or manually checked through continuous CCTV monitoring. However, the more expensive sensors are used, the higher the initial cost of operating the store and the higher the cost in many ways, and CCTV verification is difficult for managers to monitor around the clock and is limited in use. In this paper, we would like to propose an AI image processing fusion algorithm that can solve these sensors or human-dependent parts and detect customers who perform abnormal behaviors such as theft at low costs that can be used in unmanned stores and provide cloud-based notifications. In addition, this paper verifies the accuracy of each algorithm based on behavior pattern data collected from unmanned stores through motion capture using mediapipe, object detection using YOLO, and fusion algorithm and proves the performance of the convergence algorithm through various scenario designs.
Electronic devices in railway vehicle perform various functions such as not only braking and propulsion but also monitoring of vehicle condition, on-line diagnosis, and passenger information service, etc. These devices, distributed in vehicle, should be efficiently connected so as to properly perform the functions. IEC (International Electro-Technical Commission) standardized train communication network (TCN) as IEC 61375-1, -2. TCN can reduce the interconnecting work load by reducing the number of wire-line, compared with existing hard-wire connection, and it brings the efficient control by enabling various devices to share the information. But existing TCN can not satisfy the increasing service demands like passenger internet access and CCTV surveillance, etc. In this paper, we investigate ECN (Ethernet Consist Network) and ETN (Ethernet Train Backbone) which are proposed to satisfy these demands and in the process of standardization by IEC TC9 WG43.
9.11 사태 이후, 세계 각국은 개인 및 공공의 안전을 위한 국토보안에 대한 중요성을 한층 더 실감하고 이에 대한 노력을 더욱 강화하고 있으며, 이러한 과정에서 지능형 영상보안 기술의 개발 및 활용에 대한 중요성이 날로 증대되고 있다. 아날로그 CCTV에서 디지털 저장장치, IP 기반기술과의 결합과 지능형 영상인식에 이르기까지 영상보안 기술은 지속적인 진화를 거듭하고 있다. 이에 따라 기존의 시설물과 출입자에 대한 수동적인 녹화 및 감시에서 실시간으로 상황을 인지하고 자율대응할 수 있는 네트워크 기반의 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 또한 공항, 군사, 항만, 도로, 교량 등 주요 국가시설, 지하철, 버스, 사무실, 카지노에서 산불감시에 이르기까지 매우 다양한 분야로 그 응용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 본 고에서는 이러한 배경을 토대로 영상 보안 기술의 현황과 시장동향, 지능형 영상보안 및 Human ID 기술, 최근 이슈와 발전 방향에 관하여 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.330-331
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2017
최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.42-45
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2010
This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.
인구 및 차량 증가에 따라 날로 심각해지는 교통문제를 해결하기 위해서는 도로를 건설하는 방법만으로는 한계가 있음을 인식하여 새로운 도로의 건설보다는 도로의 교통효율을 높이고 안전성을 확보하는 것이 더욱 중요한 문제로 대두됨에 따라 저비용 고효율의 교통관리방안인 지능형교통체계(ITS)를 추진하였다. 이에 국가기간망인 국도의 ITS 구성과 차량검지기(VDS), 차량번호인식장비(AVI), 폐쇄회로텔레비전(CCTV), 도로전광표지(VMS) 등 주요장비의 구성을 통한 국도 ITS를 이해하고, 국도 ITS 구축 현황 및 계획, 그 효과를 살펴보고 비전을 제시함으로서 향후 추진해야할 개선방안을 제안하였다.
Recently, converging Big Data and IoT(Internet of Things)has become mainstream, and public sector is no exception. In particular, this combinationis applicable to crime prevention in Korea. Crime prevention has evolved from CPTED (Crime Prevention through Environmental Design) to ubiquitous crime prevention;however, such a physical engineering method has the limitation, for instance, unexpected exposureby CCTV installed on the street, and doesn't have the function that automatically alarms passengers who pass through a criminal zone.To overcome that, this paper offers a crime prevention method using Big Data from public organizations along with IoT. We expect this work will help construct an intelligent crime-prevention system to protect the weak in our society.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.8
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pp.95-103
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2019
According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.5
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pp.59-66
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2019
According to the KT telecommunication statistics, people stayed inside their houses on an average of 11.9 hours a day. As well as, according to NSC statistics in the united states, people regardless of age are injured for a variety of reasons in their houses. For purposes of this research, we have investigated an abnormal event detection algorithm to classify infrequently occurring behaviors as accidents, health emergencies, etc. in their daily lives. We propose a fusion method that combines three classification algorithms with vision pattern, audio pattern, and activity pattern to detect unusual user events. The vision pattern algorithm identifies people and objects based on video data collected through home CCTV. The audio and activity pattern algorithms classify user audio and activity behaviors using the data collected from built-in sensors on their smartphones in their houses. We evaluated the proposed individual pattern algorithm and fusion method based on multiple scenarios.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1547-1550
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2013
현재 우리나라에서 사용되는 대부분의 교통신호 체계는 교통량의 변화와 상관없이 규칙적인 신호주기를 반복하는 방식으로 교통 패턴이 안정되어 변동량이 적은 경우에는 적합하나, 현장교통상황에 능동적으로 조정되지 못하고, 소방차나 구급차와 같이 긴급을 요하는 차량에 대한 대처가 힘들다는 단점이 존재한다. 따라서 유기적인 현장교통상황에 능동적으로 대처하고, 긴급차량에 대한 합리적인 대처 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 기 설치된 신호 후방 CCTV를 이용하여 지능적으로 신호체계를 제어하고, 긴급차량에 대해 신호우선권을 부여함으로써, 위급상황에 유기적으로 대처할 수 있는 지능형 교통신호 제어 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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