• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.40-41
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• 2021

The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2948-2963
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• 2015

In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.

• Safety and Health at Work
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• 제10권4호
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• pp.420-427
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• 2019

Introduction: To prevent and manage the societal and economic burden of occupational diseases (ODs), countries should develop strong prevention policies, health surveillance and registry systems. This study aims to contribute to the improvement of OD surveillance at national level as well as to identify priority actions in Turkey. Methods: The history and current status of occupational health studies were considered from the perspective of OD surveillance. Interpretative research was done through literature review on occupational health at national, regional and international level. Analyses were focused on countries' experiences in policy development and practice, roles and responsibilities of institutions, multidisciplinary and intersectoral collaboration. OD surveillance models of Turkey, Belgium and the Netherlands were examined through exchange visits. Face-to-face interviews were conducted to explore the peculiarities of legislative and institutional structures, the best and worst practices, and approach principles. Results: Some countries are more focused on exploring OD trends through effective and cost-efficient researches, with particular attention to new and emerging ODs. Other countries try to reach every single case of OD for compensation and rehabilitation. Each practice has advantages and shortcomings, but they are not mutually exclusive, and thus an effective combination is possible. Conclusion: Effective surveillance and registry approaches play a key role in the prevention of ODs. A well-designed system enables monitoring and assessment of OD prevalence and trends, and adoption of preventive measures while improving the effectiveness of redressing and compensation. A robust surveillance does not only provide protection of workers' health but also advances prevention of economic losses.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-110
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• 2012

수동적인 보안감시 시스템의 문제점이 계속적으로 제기되면서 실시간으로 공공장소에서의 군중에 대한 관리 및 감독을 지원하는 자동화되고 지능적인 군중 밀도 측정에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 군중의 밀도를 측정하기 위한 많은 연구가 시도되었으나 실시간 혼잡도 정보 취득이 어렵고, 조명변화 등에 취약한 한계가 드러났다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 군중 특징 정보로써 옵티컬 플로우를 검출하고 또한 Sobel 외곽선 추출 알고리즘에 의해 외곽선을 추출하여 각 특징을 입력으로 학습된 다층 신경망을 통해 실시간으로 실외 공공장소에서의 군중 밀도를 측정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.35-41
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• 2015

영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.28-35
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• 2014

국경 GOP(General Out Post)나 해안선 지역에 설치되어 운용되는 국방용 감시카메라는 급변하는 기상 및 조명환경에 의해 영상의 화질이 왜곡되고 열화되는 현상이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 기상 및 조명환경 변화에 적응적인 화질개선 알고리즘을 제안한다. 기존 화질개선 알고리즘은 급변하는 환경조건에서 영상에 따라 극심한 성능편차를 보이는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 레티넥스(Retinex) 모델을 근간으로 환경변화에 적응적인 보정곡선을 이용하여 안개 및 저조도 환경에서 영상의 가시성을 향상시켜 높은 대비와 색상을 자연스럽게 재현하였고 실시간 환경변화에 적응토록 하였다. 또한, HSV 색모델을 가중 혼합하여 색 항상성 (Color Constancy)을 유지시켰으며, 개선과정 중 잡음(Noise)을 제거하여 보다 선명한 영상을 출력토록 하였다. 제안 알고리즘은 실험을 통해 기존 알고리즘 대비 주관적 평가인 MOS 1단계 향상효과 및 객관적 평가인 PSNR 15% 성능향상의 우수성을 입증하였다. 향후 국방감시 카메라 및 시스템에 적용되어 GOP나 해안선 지역의 열악한 기상조건으로부터 열화된 영상을 개선하여 적 침투 및 경계감시 식별에 도움을 주어 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.806-816
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• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1779-1786
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• 2009

최근 테러 및 범죄의 증가로 CCTV를 이용한 보안 감시시스템에 대한 활용이 증가되고 있다. CCTV에는 얼굴이나 행동패턴과 같은 개인의 프라이버시 정보가 기록되는데, 이 정보가 노출될 시 프라이버시 침해뿐만 아니라 범죄에 이용될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV를 이용한 감시시스템에서의 프라이버시 보호에 관한 기존 연구를 분석한 후, 프라이버시 보호가 가능한 RFID 기반 감시카메라 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 스크램블링(scrambling) 기술과 RFID 시스템을 사용하여 개인의 프라이버시를 보호함과 동시에 감시로써의 기능도 유지하게 되는 특징을 지닌다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.273-278
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• 2016

재난은 다양성, 복잡성, 불가측성 등으로 현대사회의 특성과 유기적 관계가 있기 때문에 그 관리의 효율성을 위해 다양한 접근과 복합적인 처방으로 대국민에게 재난의 불안을 해소해 주어야 한다. 이에 따라 본 논문에서는 사회안전을 위한 지능형 영상감시 분석시스템의 구축방안과 이의 응용과 그 활용성의 장단점을 검토하였으며, 향후 제안 서비스가 사회안전을 위한 영상감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.816-818
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• 2017

본 논문에서는 화상인식서버 기반의 감시 카메라 네트워크 시스템에서 프레임 폐기율 및 서버의 활용도에 기반한 성능분석을 수행한다. 각 감시 카메라에 대하여 인식상태 및 유휴상태로 나누어 다른 프레임 전송률을 적용함으로서 서버의 처리용량을 기준으로 한 최적의 화상 프레임 수 및 수용 가능한 카메라 수 등의 파라미터들에 대하여 분석한다. 분석된 결과는 화상 감시 카메라 네트워크의 효율적인 운영을 위하여 유용하게 활용될 것으로 판단된다.