감시 시스템에서 SVDD와 SRC를 이용한 범죄 용의자 얼굴 식별

이종욱(Jonguk Lee),강봉수(Bongsu Kang),이한성(Hansung Lee),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.2

본 논문에서는 비디오 서베일런스 시스템에서 탐지된 얼굴 이미지를 이용하여 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 제안된 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 시스템은 다음과 같은 시스템 설계 요구사항들을 모두 만족하는 차원에서 설계 및 구현되었다: 1) SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 식별 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 성능을 보장한다; 3) 동일 생체 특징의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 범죄 용의자 얼굴 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 프로토타입 시스템의 성능을 검증한다. In this paper, we propose a suspected criminal face identification on the watch list for video surveillance system via SVDD and SRC. Especially, the proposed criminal identification module is designed in a hierarchical manner via a mixture of support vector data description (SVDD) and sparse representation classifier (SRC). It has the following characteristics (system design requirements): 1) Since SVDD quickly recognizes only criminal suspects, it does not perform the unnecessary operation for the ordinary person; 2) Even in an inhibitory environment against face identification, it ensures a reliable and accurate identification performance via SRC that has been already proven as an excellent robust methodology for a face recognition; 3) Taking majority voting strategy with the repeated use of the same biological characteristics ensures the reliability of the system performance; 4) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, this system can actively adapts itself according to the change of a watch list database. We carried out a feasibility experiment on the proposed prototype system with our KUFD (Korea University Face Database) collected from real experiments on Campus.

경찰수사에서 범인식별시스템의 효율적 운영방안에 관한 연구

이훈재 한국경찰연구학회 2010 한국경찰연구 Vol.9 No.3

범인식별절차에 있어 중요한 것은 범인을 정확하게 지목하는 것 못지않게 죄 짓지 않은 자에게 억울한 형벌이 과해지는 것을 예방하는 것이라고 할 수 있다. 이것은 경찰을 비롯한 수사기관의 노력과 합리적인 절차에 의한 진행이 때로는 진범을 가려내거나, 때로는 정 반대로 무고한 사람을 억울하게 만들 수도 있는 것을 의미한다. 따라서 이 연구에서는 경찰수사에서 범인식별이 정확하게 이루어질 수 있도록 하기 위하여 현행 범인식별시스템 운영상 특징과 문제점을 파악하고, 효율적인 운영방안을 제시하였다. 현행 범인식별시스템 운영의 문제점으로, 먼저 운영 · 절차적 측면에서 수사관들의 행태로 기존 수월했던 관행을 추구하여 증거가치를 확보하지 못하는 점을 들 수 있고, 또한 식별절차에서 부당한 편견이나 부적절한 암시로 인해 범인식별진술의 신빙성을 하락시키고 있으며, 진술자의 상황에 따른 한계로 목격당시의 상황이나 감정 상태 등 증언의 정확성에도 한계를 드러내고 있다. 또한 법 · 제도적 측면에서 범인식별진술에 대한 수사규범이 미비한 점과 식별진술의 오류를 제어할 수 있는 제도의 미비점, 목격자의 처우에 대한 제도의 미비점 등을 들 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방안으로 운영 · 절차적 측면에서는 기존 관행을 탈피하기 위한 교육을 내실있게 꾸준히 진행하여야 할 것과 편견을 배제하고 신빙성을 제고하기 위한 면담기법을 개발하여 수사관 스스로 습득해 이를 실무에 적용할 것을 권고하였다. 또한 법 · 제도적 측면에서는 암시성 배제를 위한 범인식별절차 진행 전문수사관을 육성하여 이들을 범인식별진술절차에서 해당 수사관과 별도로 진행시킬 수 있도록 활용하여야 할 것과 사건의 실체진실 발견과 목격자 진술의 신빙성을 더욱 높이기 위하여 다수목격자를 확보하기 위한 제도가 마련되어야 할 것을 제시하였으며, 특히 현행 불법체류외국인과 같은 지위에 있는 목격자의 처우에도 신경써야 할 것을 주문하였다. 그리고 범인지목의 정확성을 높이기 위하여 식별진술시 사용하는 들러리들을 실물이건, 사진이건 꾸준히 업데이트하여 데이터베이스화 시켜야 할 것을 제시하였다.

장단기 메모리 네트워크와 최소 평균 제곱 적응 필터를 활용한 능동 진동 제어 기법의 시스템 식별 성능 비교 연구

정호진,김혜진,김형모,조해성,김중관 한국항공우주학회 2023 韓國航空宇宙學會誌 Vol.51 No.7

This paper presents a comparative study of active vibration control methods through system identification. The focus is on optimizing the transfer function coefficients of the Least Mean Squares (LMS) adaptive filter and the data-based identification and prediction algorithm for hidden state with Long-Short Term Memory (LSTM). To compare the performance of the two system identification methods, a simple low pass system is used, and both methods show appropriate system identification and prediction performance with 0.005, 0.008 RMSE value with training data and 21dB, 27dB PSD reduction compared to original test data, respectively. This paper also shows system identification and data prediction performed for the rotor hub and control surfaces of a medium-sized rotary-wing aircraft, Using ABAQUS data. The results showed that the LMS adaptive filter achieved a 0.035 RMSE value with training data and a 8.78dB PSD decrease compared to the original test data, indicating appropriate system identification and prediction performance. However, the long-term memory structure experienced overfitting during training, indicating the need for network structure optimization. 최소 평균 제곱 (least mean squares, LMS) 적응형 필터의 전달 함수 계수 최적화와 장단기 메모리의 데이터 기반 hidden state 식별 및 예측 알고리즘을 활용하여 시스템 식별을 통한 능동 진동 제어 방법에 대한 비교 연구를 수행하였다. 두 시스템 식별 방법의 비교를 위해 단순 저역 통과 시스템을 먼저 고려하였으며, 두 방법 모두 적절하게 시스템 식별을 수행하여 훈련 데이터는 각각 0.005, 0.008의 RMSE 값을 보였으며 시험 데이터는 원 신호 대비 21dB, 27dB의 PSD 감소 효과를 보여 적절한 예측 성능을 보였다. 마지막으로 ABAQUS를 활용하여 중형 회전익 항공기의 로터 허브와 조종석에 대한 시스템 식별 및 데이터 예측을 수행하였다. 그 결과 LMS 적응형 필터는 0.035의 RMSE 값, 원 신호 대비 8.78dB의 PSD 감소를 보여 적절한 시스템 식별과 예측 성능을 확인하였으나 장단기 메모리 구조는 훈련 중 과적합 현상이 발생하여 네트워크 구조 최적화가 필요함을 확인하였다.

감시 시스템에서의 비정상 소리 탐지 및 식별

오승근(Seunggeun Oh),이종욱(Jonguk Lee),이한성(Hansung Lee),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.2

In this paper, we propose a prototype system for abnormal sound detection and identification which detects and recognizes the abnormal situations by means of analyzing audio information coming in real time from CCTV cameras under surveillance environment. The proposed system is composed of two layers: The first layer is an one-class support vector machine, i.e., support vector data description (SVDD) that performs rapid detection of abnormal situations and alerts to the manager. The second layer classifies the detected abnormal sound into predefined class such as 'gun', 'scream', 'siren', 'crash', 'bomb' via a sparse representation classifier (SRC) to cope with emergency situations. The proposed system is designed in a hierarchical manner via a mixture of SVDD and SRC, which has desired characteristics as follows: 1) By fast detecting abnormal sound using SVDD trained with only normal sound, it does not perform the unnecessary classification for normal sound. 2) It ensures a reliable system performance via a SRC that has been successfully applied in the field of face recognition. 3) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, it can actively adapt itself to the change of a sound database. The experimental results with the qualitative analysis illustrate the efficiency of the proposed method. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시 카메라 환경에서 실시간으로 유입되는 소리 정보를 이용하여, 비정상 상황을 탐지 및 식별하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 첫 번째 계층에서는 단일 클래스 SVM인 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 'gun', 'scream', 'siren', 'crash', 'bomb' 등으로 세분화 식별하여 관리자에게 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처 능력을 돕는다. 본 논문에서 제안하는 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조는 다음과 같은 특성을 갖는다. 첫째, 정상 소리 데이터만으로 학습한 SVDD를 이용하여 비정상 소리를 빠르게 탐지함으로써, 정상 소리에 대한 불필요한 비정상 소리 식별 연산을 수행하지 않는다. 둘째, 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 강인한 SRC를 이용하여 비정상 소리를 식별함으로써, 안정적인 보안 감시 시스템 운용을 보장한다. 셋째, SRC 고유의 특성상 새로운 비정상 소리가 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요가 없는 시스템의 점증적 갱신이 가능하다. 정성적 분석을 포함한 실험 결과로 제안된 시스템의 효능을 밝힌다.

압전세라믹이 작동기로 부착된 외팔보 진동 시스템의 식별과 능동제어

황동환,송병근 국제차세대융합기술학회 2024 차세대융합기술학회논문지 Vol.8 No.2

이 논문은 시스템 식별 기법을 이용하여 외팔보 진동제어 시스템의 수학적 모델을 구한 후 PID 제어기를 장착하여 효과적인 진동제어 결과를 제시하였다. 압전세라믹(piezo-ceramic)은 작동기로서 가장 기본적인 유연 구 조물의 형태인 외팔보의 진동을 억제하는데 사용되었으며 레이저 센서가 보의 굽힘 변위를 측정하는데 사용되었 다. 압전 세라믹의 입력 전압으로부터 레이저 감지기의 출력 전압까지의 전달함수를 계단입력에 대한 응답 실험데 이터에 시스템 식별 기법을 적용하여 구하였다. PID제어기는 산업현장에서 널리 사용되고 있으나, 적절한 이득 값 을 결정하는 것은 간단하지 않아, 본 연구에서는 Ziegler-Nichols 기법을 통해 PID 제어기를 튜닝하여 압전 세라 믹을 작동기로 사용하는 외팔보 시스템의 진동 제어에 적용하였고 시뮬레이션과 실험적 결과를 통하여 시스템식 별 기법을 통해 구한 수학적 모델의 유용성과 설계된 제어기의 효과적인 진동 제어 성능을 확인하였다. In this paper first we obtained a mathematical model for a cantilever beam vibration control system with a piezoceramic actuator using system identification techniques and then implemented a PID controller for active vibration control. A piezoceramic is used as an actuator to control the vibration of a cantilever beam which has been used in many real structures, and a laser sensor is used to measure tip displacement of the cantilever beam in transverse motion. A transfer function from piezoceramic’s input voltage to laser sensor’s output voltage is obtained using system identification techniques utilizing experimental data from step response of the open-loop cantilever beam control system. The PID controller is tuned by Ziegler-Nichols technique and implemented to the beam control system. The result exhibits good performance in terms of vibration reduction, which validates the identification of the system and tuning of the PID controller.

UCI/ICN과 국제표준 식별체계간의 연계방법과 시험모형개발에 대한 연구

김윤호(Yoonho Kim) 한국전자거래학회 2014 한국전자거래학회지 Vol.19 No.4

국내에서는 한국저작권위원회 주관으로 디지털콘텐츠 식별을 위한 국가디지털콘텐츠식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)와 통합저작권관리를 위한 ICN(Integrated Copyright Number) 식별체계를 운영하고 있다. 그러나 UCI나 ICN은 국제표준 식별체계인 ISRC (International Standard Recording Code)나 ISWC(International Standard Works Code), ISAN (International Standard Audiovisual Number) 등과 같은 국제적인 표준 식별체계와의 연계가 되어있지 않다. 따라서 국내 콘텐츠의 해외시장 진출을 위해서는 해당되는 국제표준의 식별체계와 연계를 위한 추가의 별도 작업이 요구되고 있으며, 외국에서 판매되는 콘텐츠에 대한 정산을 포함한 통계자료는 국내시스템으로는 통합관리가 불가능하다. 본 논문에서는 UCI/ICN과 국제표준의 식별체계와의 연계를 위해 국내/외 식별체계 동향을 조사하고, 조사한 국제표준 식별체계들의 메타데이터와 표준을 분석하여 UCI/ICN과의 연계 방안을 제시한다. 또한 시험 모형을 개발해 봄으로써, UCI/ICN과 국제표준 식별체계와의 연계방법에 관한 연구 방향을 제시하였다. UCI (Universal Content Identifier) as a national digital content identification system for identifying digital content and ICN (Integrated Copyright Number) for copyright management are operated by Korea copyright commission. However, They are not interoperable with international standard identification system such as ISRC (International Standard Recording Code), ISWC (International Standard Works Code), and ISAN (International Standard Audiovisual Number) due to lack of linkage system. Hence, extra works with international standard identification system are needed for international market entry and integrated management of statistical information including content settlement in international market is impossible. In this paper, the domestic/international identification systems are surveyed, and by metadata analysis of identification systems, linkage method with UCI/ICN is proposed. And also by developing the prototype model, research direction to UCI/ICN with international standard identification system is proposed.

최적 구조 신경 회로망을 이용한 선박용 안정화 위성 안테나 시스템의 모델링

김민정(Min. Jung. Kim),황승욱(Seung. Wook. Hwang) 한국항해항만학회 2004 한국항해항만학회지 Vol.28 No.5

This paper deals with modelling and identification of a shipboard stabilized satellite antenna system using the optimal neural network structure. It is difficult for shipboard satellite antenna system to control and identification because of their approximating ability of nonlinear function. So it is important to design the neural network structure using genetic algorithm is optimized. And genetic algorithm is also used for identifying a shipboard satellite antenna system. It is noticed that the optimal neural network structure actually describes the real movement of ship well. Through practical test, the optimal neural network structure is shown to be effective for modelling the shipboard satellite antenna system. 본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출 하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 근거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로망 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.

고소장 자동 작성 및 분석 시스템 구축에 관한 법적 쟁점과 개선 방안

이정우 ( Lee Jeong-woo ),배시웅 ( Bae Si-woong ),최우철 ( Choi Woo-chul ),문요준 ( Moon Yo-jun ),서형국 ( Seo Hyung-goog ),노승국 ( Roh Seung-kook ) 한남대학교 과학기술법연구원 2024 과학기술법연구 Vol.30 No.1

OpenAI의 ChatGPT 공개 이후 생성형 AI에 대한 관심이 증가함에 따라, 이 기술을 공공분야에 적용하는 논의가 활발해졌으며, 특히 법률 분야에서의 AI 활용은 고소장 작성과 같은 법률문서 생성에 중요한 영향을 미치고 있다. 생성형 AI기술을 활용한 고소장 자동 작성 및 분석 시스템 구축은 서비스 대상자인 국민과 경찰뿐만 아니라, 법률시장에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 국내외 리걸테크 현황을 분석하고, 경찰청이 추진하는 고소장 자동 작성 및 분석 시스템의 개발과 관련하여 주요 쟁점들을 검토하였다. 쟁점 사항은 형사사법정보시스템 데이터의 활용, 변호사법 및 법무사법 위반 여부, 그리고 개인정보 보호와 비식별화의 딜레마에 관한 것이다. 본 연구는 이러한 쟁점들에 대한 개선안을 제시한다. 첫째, 형사사법정보시스템 데이터 활용을 위한 형사절차전자화법 개정을 통해 법적 기반을 명확히 하고, 데이터 활용 시 공공의 이익과 개인정보 보호의 균형을 유지해야 한다. 둘째, 경찰청이 민원인에게 고소장 자동 작성 시스템을 서비스하는 것은 현행 변호사법 및 법무사법을 직접적으로 위배하지 않으나 예상되는 법률단체의 부정적 반응을 고려하여, 법령 개정을 통한 입법적 해결 방안과 경찰청 및 법률단체간의 업무 협약(MOU)을 통한 비입법적 해결 방안을 모색해야 한다. 셋째, 비식별화의 딜레마를 해결하기 위해 비식별화 기술을 고도화하고, 정기적으로 개인정보 영향평가(PIA)를 수행해야 한다. 이처럼 고소장 자동 작성 및 분석 시스템의 구축과 운영은 법률, 기술, 사회적 책임이 복합적으로 상호 작용하는 과정이다. 따라서, 이 시스템의 성공적인 구축과 운영을 위해서는 다각적인 제도적 접근과 공공 및 민간 부문 간의 협력이 필수적이다. Following the release of OpenAI's ChatGPT, interest in generative AI has increased, spurring discussions on its application in the public sector. In particular, the use of AI in the legal field, such as in drafting legal documents like complaint forms, is having a significant impact. The development of an Automated Complaint Drafting and Analysis System using generative AI technology is expected to have a considerable effect not only on the citizens and the police department, but also on the legal market. Therefore, this study analyzes the current state of legal technology both domestically and internationally, and examines the main issues related to the development of the Automated Complaint Drafting and Analysis System promoted by the police department. The issues include the utilization of the Korea Information System of Criminal Justice Services data, compliance with the Attorney-at-Law Act and the Certified Judicial Scriveners Act, and the dilemma of personal information protection and de-identification. This study proposes solutions to these issues. First, to clarify the legal foundation and maintain a balance between public interest and personal information protection, the Act on Promotion of the Digitalization of the Criminal Justice Process needs to be amended for the utilization of the Korea Information System of Criminal Justice Services data. Second, while the Automated Complaint Drafting System provided by the police department does not directly violate the current Attorney-at-Law Act and Certified Judicial Scriveners Act, the anticipated negative reaction from legal organizations should be considered. Therefore, it is necessary to explore both legislative solutions through amendments to the law and non-legislative solutions through a Memorandum of Understanding (MOU) between the police department and legal organizations. Third, to address the dilemma of de-identification, it is necessary to advance de-identification technology and regularly conduct Privacy Impact Assessments (PIA). The construction and operation of the Automated Complaint Drafting and Analysis System is a complex process involving legal, technical, and social responsibilities. Therefore, a successful implementation and operation of this system require a multifaceted institutional approach and cooperation between the public and private sectors.

가정용 전력 모니터링 시스템 및 장치식별 알고리즘 개발

박성욱(Sung-Wook Park),서진수(Jin Soo Seo),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.4

본 연구에서는 가정용 전력 모니터링 시스템을 구현하고 실험가구에 적용하여 평가하였으며, 평가과정에서 확보한 기기별 전력 사용 패턴 정보를 이용하여 자동 기기 식별 알고리즘을 개발하였다. 실험가구에 적용해본 결과, 기기별 전력사용 정보와 월별 예상 사용량 정보가 전력 소비 절감에 도움이 된다는 응답을 얻을 수 있었다. 그리고 시스템을 보다 편리하게 사용하기 위해서는 설치의 편의성과 UI를 개선해야한다는 응답을 얻었다. 본 연구에서는 UI 개선을 위하여 일반냉장고, TV, 전기밥솥, 김치냉장고, 세탁기를 자동으로 식별하는 알고리즘을 구현하였다. 자동 장치 식별 알고리즘은 전력 모니터링 과정에서 수집한 전력 소비 패턴을 관찰하여 Zero-Crossing Rate(ZC), Variation of On State(VO), Slope of On State(SO), Duty Cycle(DC)등 4가지 특징을 규정하여 이용하였으며, 특징을 적용하는 시간 구간은 기기가 동작하는 시간이 25% 이상이 되는 2시간 길이의 구간을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 테스트 set에 동일한 기기를 포함하는 경우 82.1%의 성능을 얻을 수 있었다. This paper presents an electrical power monitoring system for home energy management and an automatic appliance-identification algorithm based on the electricity-usage patterns collected during the monitoring tests. This paper also discusses the results of the field tests of which the proposed system was voluntarily deployed at 13 homes. The proposed monitoring system periodically measures the amount of power consumption of each appliance with a pre-specified time interval and effectively displays the essential information provided by the monitored data which is required users to know in order to save power consumption. Regarding the field tests of the monitoring system, the households responded that the system was useful in saving electricity and especially the electricity-usage patterns per appliances. They also considered that the predicted amount of the monthly power consumption was effective. The proposed appliance-identification algorithm uses 4 patterns: Zero-Crossing Rate(ZC), Variation of On State(VO), Slope of On State(SO) and Duty Cycle(DC), which are applied over the 2 hour interval with 25% of it on state, and it yielded 82.1% of success rate in identifying 5 kinds of appliances: refrigerator, TV, electric rice-cooker, kimchi-refrigerator and washing machine.

제조원가개선을 위한 회계정보시스템 적용 효과에 대한 연구

이지영,김경일 중소기업융합학회 2017 융합정보논문지 Vol.7 No.4

본 연구는 회계정보시스템의 적용 정도가 국내 중소제조기업들의 제조원가개선에 미치는 영향을 파악하는 데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 중소기업청이 시행하는 정보화 지원 사업을 통하여 정보시스템을 도입한 바가 있는 국내 중소제조기업의 회계담당자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 경험적 연구를 진행하였다. 연구결과에 의하면 기업은 회계정보시스템을 효율적이고 효과적으로 구현하고 있으며, 회계정보시스템이 제조원가의 편차를 상 당 부분 파악하고 있다는 것으로 나타났다. 또한, 회계정보시스템의 효율성 및 제조원가의 향상에 회계정보시스템의 채택 및 구현이 긍정적인 영향이 있음을 보여주었다. 본 연구는 회계정보시스템의 효율성을 증대시켜 국내 중소제조 기업들의 제조원가 향상에 많은 도움을 주는 것에 기여할 것이다. The purpose of this study is to investigate the effect of application of accounting information system on the manufacturing cost improvement of domestic small and medium - sized manufacturing companies. For this study, we conducted an empirical study on the accounting officers of small and medium-sized manufacturing companies in Korea. According to the results of the study, companies use accounting information system to understand the variation of manufacturing cost much and show positive effect. This study will contribute to improving the manufacturing cost of domestic small and medium - sized manufacturing companies by increasing the efficiency of accounting information system.