• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권1호
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• pp.52-57
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• 2006

One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.161-169
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• 2011

최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-86
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• 2022

본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.25-37
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• 2024

The objective of this study was to create intelligent rail robots that are optimized for facility management and implement digital twin systems for smart road tunnel management. An autonomous surveillance system is formed by combining the sensing platform consisting of railing robots, fixed cameras and environmental detection sensors with the digital twin data platform technology for tunnel monitoring and early fire suppression. In order to develop mobile rail robots for fire extinguishing, we also designed and manufactured robots for extinguishing & monitoring and fire extinguishing devices, and then we examined the optimization of all parts. Our next step was to build a digital twin for road tunnel management by developing continuous image display system and implementing 3D modeling. After constructing prototypes, we attempted simulations by configuring abnormal symptom scenarios, such as vehicles fires. This study's proposal proposes high-accuracy risk prediction services that will enable intelligent management of risks in the tunnel with early response at each stage, using the data collected from the intelligent rail robots and digital twin systems.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.457-465
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• 2009

Subway system including light-rail transit system is the representative public urban transportation. Accordingly, Nothing is more important than the safety operation as well as passengers' convenience. Due to the fire disaster of Daegu subway on 2003, more strict regulations of detecting fire and of conducting on emergency circumstances. However, regardless of this improved management, it was reported that installations of lots of fire-detection facilities may be harm than good to operate subway system due to frequent malfunction of some fire-detection facilities. It may cause mis-alarm for fire and induces abnormal operation of subway due to the strict regulation; the train shall be stopped on emergency circumstances. Therefore, in this paper, new scheme on surveiling breaking-out-of fire in the station is suggested with new IT technologies, Wireless Sensor Network(WSN) and CCTVs. which were integrated with an intelligent software. This intelligent system enables to surveil breaking-out-of fire in real time through sensor network technology and watch the emergency site on CCTV as well. Through this system, subway organizers could cope with the emergency circumstance rapidly as well as judge precisely whether fire breaks out or not.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.461-468
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• 2003

In a sequence of images obtained by surveillance cameras, facial regions appear very small and their colors change abruptly by lighting condition. This paper proposes a new face detection scheme, robust on complex background, small size, and lighting conditions. The proposed method is consisted of three processes. In the first step, the candidates for the face regions are selected using face color distribution and motion information. In the second stage, the non-face regions are removed using face color ratio, boundary ratio, and average of column-wise intensity variation in the candidates. The face regions containing eyes and mouth are segmented and classified, and then they are scored using their topological relations in the last step. To speed up and improve a performance the above process, a block based image segmentation technique is used. The experiments have shown that the proposed algorithm detects faced regions with more than 91% of accuracy and less than 4.3% of false alarm rate.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-471
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• 2012

In intelligent surveillance systems, it is required to robustly track multiple people. Most of the previous studies adopted a Gaussian mixture model (GMM) for discriminating the object from the background. However, it has a weakness that its performance is affected by illumination variations and shadow regions can be merged with the object. And when two foreground objects overlap, the GMM method cannot correctly discriminate the occluded regions. To overcome these problems, we propose a new method of tracking and identifying multiple people. The proposed research is novel in the following three ways compared to previous research: First, the illuminative variations and shadow regions are reduced by an illumination normalization based on the median and inverse filtering of the L*a*b* image. Second, the multiple occluded and overlapped people are tracked by combining the GMM in the still image and the Lucas-Kanade-Tomasi (LKT) method in successive images. Third, with the proposed human tracking and the existing face detection & recognition methods, the tracked multiple people are successfully identified. The experimental results show that the proposed method could track and recognize multiple people with accuracy.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.737-742
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• 2013

최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.35-41
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• 2012

This paper proposes a moving object detection algorithm for active camera system that can be applied to mobile robot and intelligent surveillance system. Most of moving object detection algorithms based on a stationary camera system. These algorithms used fixed surveillance system that does not consider the motion of the background or robot tracking system that track pre-learned object. Unlike the stationary camera system, the active camera system has a problem that is difficult to extract the moving object due to the error occurred by the movement of camera. In order to overcome this problem, the motion of the camera was compensated by using SURF and Pseudo Perspective model, and then the moving object is extracted efficiently using stochastic Label Cluster transport model. This method is possible to detect moving object because that minimizes effect of the background movement. Our approach proves robust and effective in terms of moving object detection in active camera system.