Park, Ha-Yan;Kim, Deok-Hun;Kim, Jae-Yeong;Kwon, Ki-Tae
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.16-17
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2016
주로 방범용으로 사용하는 폐쇄회로 TV(CCTV : Closed Circuit Television)는 범죄 발생 시 범인검거와 증거 확보에 유용하게 사용된다. 하지만 CCTV는 지형지물로 인해 영상 확보가 어려운 영역, 즉 사각지대가 존재하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 증강현실(AR : Augmented Reality)을 이용하여 CCTV 카메라의 방향을 주기적으로 변경한다. 변경된 카메라의 방향에서 확보한 영상으로, 기존 CCTV와 달리 보다 넓은 반경의 영상을 확보하여, 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
Sanggi Nam;Younshik Chung;Hoekyoung Kim;Wonggil Kim
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.38-50
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2023
Recent advances in artificial intelligence (AI) technology have enabled the integration of AI technology into image sensors, such as Closed-Circuit Television (CCTV), to detect specific traffic incidents. However, most incident detection methods have been carried out using fixed equipment. Therefore, there have been limitations to incident detection for all roadways. Nevertheless, the development of mobile image collection and analysis technology, such as image sensors and edge-computing, is spreading. The purpose of this study is to estimate the reducing effect of the incident detection time according to the introduction level of mobile image collection and analysis equipment (or connected vehicles). To carry out this purpose, we utilized data on the number of incidents collected by the Suwon branch of the Gyeongbu expressway in 2021. The analysis results showed that if the market penetration rate (MPR) of connected vehicles is 4% or higher for two-lane expressway and 3% or higher for three-lane expressways, the incident detection time was less than one minute. Furthermore, if the MPR is 0.4% or higher for two-lane expressways and 0.2% or higher for three-lane expressways, the incident detection time decreased compared to the average incident detection time announced by the Korea Expressway Corporation for both two-lane and three-lane expressways.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.157-159
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2016
최근 학교폭력 및 묻지마 범죄가 꾸준히 증가추세에 있다. 2011년 12월 학교폭력에 의한 대구중학생 자살사건, 2010년 2월 김길태 사건과 6월 김수철 사건, 2016년 5월 강남역 노래방 살인사건과 6월 섬마을 여교사 사건 등 사회적 약자인 소년, 여성 대상범죄 및 묻지마 범죄가 사회문제로 대두되고 있다. 이에 따라 범죄예방 도구이자 전략으로써 CPTED가 하나의 대안으로 부각되고 있다. 국토교통부는 건축물, 건축설비 및 대지에 관한 범죄예방 기준인 '범죄예방 건축기준 고시'를 2015년부터 시행하고 있는데 적용대상 건물 등은 이 기준에 따라 설계하고 건축해야 한다. 현대 위험사회에서 강력범죄 및 경범죄의 사전예방을 위해서는 사회 안전시스템 구축이 요구되며 그 대안으로 환경설계를 통해 범행기회를 심리적, 물리적으로 차단하는 정책을 모색함으로써 환경범죄학 입장에서 범죄예방에 접근할 필요가 있다.
The Public Address and Passenger Information System of Rolling Stock should be able to perform automatic announcements in connection with TCMS(Train Control and Monitoring System), common announcements and emergency announcements for safe operation and the passengers. CCTV(Closed Circuit Television) System also should be able to watch passenger compartment for safety. Those equipments are very important thing for train service and safety. but the installation of equipment is restricted by space, weight, modulation. therefore, Passenger Information Intergrated System(PIIS) is required to consider economical efficiency, technical trend, expansion and space insufficiency. and system based on IP network has to be considered as new PIIS. so PIIS could meet economical efficiency and expansion. and it could go further and share network with TCMS and others.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.234-237
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2009
많은 건설 현장에서 카메라와 CCTV(Closed-circuit Television)와 같은 장비를 활용하여 건설 현장의 상황을 모니터링 하고 있다. 하지만 많은 작업이 실외에서 이루어지는 토목 건축공사의 특성상 적절한 수준의 영상 데이터를 축적하는 것은 쉽지 않은 일이다. 특히, 이미지 프로세싱기법을 사용 하여 자동화된 건설 관리의 수행 시, 영상 데이터의 품질에 따라 에러가 발생하여 건설 관리자가 잘못된 정보를 얻게 될 경우도 발생하게 된다. 본 연구에서는 케니엣지(Canny Edge) 인식기법과 워터쉐드(Watershed) 변환, 그리고 3D CAD Mask를 이용한 건축 구조물 기둥의 시공 상황 분석 기법에 근거하여, 영상 데이터 분석 시 오류를 최소화하기 위한 에러 제거 알고리즘을 제시한다. 실제 데이터와 비교를 통하여 그 활용 가능성 또한 검증한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.3
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pp.153-163
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2016
Local feature extraction methods for images and videos are widely applied in the fields of image understanding and computer vision. However, robust features are detected differently when using the latest feature detectors and descriptors because of diverse image environments. This paper analyzes various feature extraction methods by summarizing algorithms, specifying properties, and comparing performance. We analyze eight feature extraction methods. The performance of feature extraction in various image environments is compared and evaluated. As a result, the feature detectors and descriptors can be used adaptively for image sequences captured under various image environments. Also, the evaluation of feature detectors and descriptors can be applied to driving assistance systems, closed circuit televisions (CCTVs), robot vision, etc.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.14-16
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2019
스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.
Face Recognition assumes much significance in the context of security based application. Normally, high resolution images offer more details about the image and recognizing a face from a reasonably high resolution image would be easier when compared to recognizing images from very low resolution images. This paper addresses the problem of recognizing faces from a very low resolution image whose size is as low as $8{\times}8$. With the use of CCTV(Closed Circuit Television) and with other surveillance camera-based application for security purposes, the need to overcome the shortcomings with very low resolution images has been on the rise. The present day face recognition algorithms could not provide adequate performance when employed to recognize images from VLR images. Existing methods use super-resolution (SR) methods and Relation Based Super Resolution methods to construct from very low resolution images. This paper uses a learning based super resolution method to extract and construct images from very low resolution images. Experimental results show that the proposed SR algorithm based on relationship learning outperforms the existing algorithms in public face databases.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.356-359
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2010
CCTV(closed-circuit television) 시스템은 현재 도로 교통감시, 아파트 방범, 차량 번호판 인식 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 사용되는 여러 분야에서 실제 물체와 감시 영상의 오차를 줄이기 위해 좀 더 향상된 화질의 영상을 필요로 하고 있다. 디지털 카메라가 보편화 되고 또한 급속한 영상 압축 기술의 발전으로 인해 고화질의 영상을 지원하는 카메라가 빠르게 출시되고 있다. 현재 보편화된 영상 압축 기술 중 가장 뛰어난 성능을 발휘하는 H.264를 지원 하는 카메라를 사용한 CCTV 감시 시스템이 늘고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 H.264를 이용하여 고화질의 영상을 지원하는 여러 카메라를 동시에 원격으로 감시할 수 있는 Client Viewer 를 구현 하였다. 구현한 Client Viewer 는 실시간 재생 기능 및 녹화 기능을 지원 하며 녹화된 영상을 검색하고 재생하는 DVR 기능도 지원한다.
The CCTV, closed circuit television, system is the most popular method to monitor some specific area. The CCTV-based monitoring system is composed of a lot of cameras installed the areas, and monitors to display the vision through the cameras. However, these systems have limitations to prevent some problems or to cope with the problems promptly, because they can carry out only the function that shows us the analogue images of the cameras. Especially, urban transit service area is the space where many people crowd in all at the same time and the space is not only wide but also distributed sporadically. This paper presents the efficient plan for video-based monitoring system to monitor urban transit service area. To build the efficient monitoring system, it is necessary to devide the monitoring area to appropriate sectors that should be composed to be displayed at a time. If the proposed method is used to construct the video-based monitoring system, the operating officers in the urban transit have the more direct and real images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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