본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
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.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
영상정보처리기기(CCTV)는 민감 정보를 수집, 전송, 저장하는 데 있어서 관리적, 물리적, 기술적 측면에서 포괄적으로 보안관리가 이뤄져야 한다. 이를 위해 영상정보처리에 관련된 암호기술, 기술인증, 보호기술, 보안장비에 대한 적용 기준이 필요하다. 본 논문에서는 영상정보처리기기에 관련된 다양한 보안기술, 인증제도를 분석하여 영상정보처리기기의 구축 및 운영에 적용하여 포괄적 보안관리를 위한 암호·인증·보호·체계(CCPS; Cryptography·Certification·Protection·System) 모델을 제안한다.
본 논문에서는 움직임 벡터를 이용한 낙상 감지 시스템에 관해 기술한다. 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 낙상 여부를 판단한다. 기존의 영상 기반 낙상 감지 시스템의 경우 특정 방향으로 낙상이 발생하는 경우에만 낙상 감지에 성공하였지만 제안 시스템의 경우 다양한 각도에서 낙상이 발생하여도 상황 판단이 가능하다는 장점이 있다. 실험을 위해서 150개의 상황을 연출하였으며, 약 85% ~ 97.1% 낙상 상황 판단 성공률을 보였다.
본 논문에서는 관성측정장치를 기반으로 블루투스 환경에서의 자율비행을 위한 멀티 로터형 헬리콥터에 대한 설계 및 성능을 제시하였다. 멀티 로터관련 다양한 연구가 진행되어오고 있긴 하지만 최근에는 다양한 서비스를 목적으로 짐벌이 장착된 헥사로터형의 헬리콥터에 대한 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지상의 원격조정 PC나 고성능의 원격제어장치나 영상시스템과 같은 외부보조 시스템 없이 연구와 구조활동, 모니터링 활동을 수행할 수 있는 컴팩트하고 자율비행을 위한 헥사로터(hexa rotor)형 헬리콥터에 대한 하드웨어 및 소프트웨어를 소개하고자 한다. 제안한 시스템은 헥사로터 헬리콥터의 구조와 관성측정장치 관련 하드웨어 구성과 수학적 모델링 및 시뮬레이션 결과를 각각 제시하였다. 또한, IMU 구현을 위하여 MCU(ARM-cortex) 보드를 장착하여 각 로터의 회전과 관성 측정장치의 입력신호에 대한 상태를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 시스템 시뮬레이션과 실험을 통한 시스템의 성능을 각각 검증하였다.
본 연구는 ITS(Intelligent Transport Systems) 기술 중 버스대중교통의 신속성 및 정시성 등 서비스 향상을 위해 구축된 버스정보시스템(BIS: Bus Information System) 운영에 대한 $CO_2$ 저감효과를 분석하였다. IPCC에서는 $CO_2$ 저감효과 분석을 위해 3가지 방법을 제시하고 있으며, 이 중 가장 구체적인 Tier 3 방법을 활용하고자 하였다. 분석은 대전-청주 간 BIS 구축 노선 중 8.3km 구간에 대하여 진행되었으며, Tier 3 방법에 필요한 교통 관련 자료는 ITS 기반으로 수집된 자료를 활용하였다. 분석결과, BIS사업 시행에 따른 $CO_2$ 저감효과는 연간 $39.45tCO_2/km$가 있는 것으로 나타났다. 이러한 $CO_2$ 저감효과는 향후 BIS 사업의 효과척도로 사용 가능할 것으로 판단된다.
한국 육군은 기동화, 지능화, 초연결형 Army TIGER 체계 등 최첨단 미래형 강군 육성을 추진하고 있다. 미래 보병여단은 다영역작전에서 전투수행이 가능하도록 분대 단위 전술차량으로 기동성을 증대시키고, 지상무인로봇, 감시정찰드론 등 다양한 무기체계를 전력화할 예정이다. 또한 무기체계를 통해 수집한 데이터를 초연결 네트워크로 실시간 송·수신하고 학습시키는 지능형 부대를 육성할 것이다. 이러한 군의 발전 계획을 통해 미래의 보병여단은 더 많은 데이터를 유통시킬 것이다. 그러나 현재 육군의 전술정보통신체계는 미래 무기체계의 대용량 정보를 유통하기에 상대적으로 낮은 전송속도와 대역폭, 수동적 네트워크 관리, 기동 간 통신 지원 제한 등 미래의 부대의 전술통신체계로 운용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국 육군의 미래 보병여단의 무기체계를 분석하고, 보병여단의 기동 상황을 묘사하기 위한 공격작전 시나리오를 바탕으로 지상·공중·위성 계층의 통합 전술통신망 M&S를 통해 미래 보병여단이 갖추어야 할 정보유통능력을 제시한다.
본 논문은 Hidden Markov Model을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다. 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하므로써 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력하도록 한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인 하였다.
We proposes a method for improving the identification and tracking of the moving objects in intelligent video surveillance system. The proposed method consists of 3 parts: object detection, object recognition, and object tracking. First of all, we use a GMM(Gaussian Mixture Model) to eliminate the background, and extract the moving object. Next, we propose a labeling technique forrecognition of the moving object. and the method for identifying the recognized object by using the optical flow and EMD algorithm. Lastly, we proposes method to track the location of the identified moving object regions by using location information of moving objects and Kalman filter. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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