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.

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.

노이즈를 포함한 시스템식별을 위한 최적화 전략

장성민,백승민,조맹효 한국항공우주학회 2011 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2011 No.4

센서의 수와 실험 장비의 제한으로 인하여 실제 구조물에서는 유한요소 모델의 절점 수에 비해 상당히 적은 수의 센서가 사용되며 그 지점에서의 응답만이 얻어진다. 그러나 실험에서 얻어지는 응답에는 노이즈가 포함되어 있으므로 실험에서 얻어진 응답을 그대로 이용해서는 실용적인 구조 시스템 식별에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 발전된 시스템 축소 기법을 이용하여 실험에서 얻은 일부분의 응답에서 전체 유한요소 자유도의 응답을 추산해 내었다. 또한 실제 구조물과 유한 요소 모델의 구조적 차이가 없는 부분과 상대적으로 적은 노이즈 부분은 효과적으로 설계 변수에서 제외하는 최적화 전략을 제안함으로써 보다 적은 설계 변수만으로도 효과적으로 해를 찾는 시스템 식별을 수행하였다. 제안된 방법은 동적 응답에 노이즈가 포함된 수치 예제를 통해 검증하였다. In real system, the number of sensors to measure system responses is smaller than the number of nodes in finite element (FE) model owing to the limitation of sensors and other equipments. For this reason, it is hard to identify a practical structural system using the direct system responses. Thus, in this paper, the overall system responses are estimated by the system responses obtained from experiments using an advanced system reduction technique. Moreover, the optimization strategy that discards both a number of design variables presenting insignificant noises and the large region without structural change is proposed. Through the proposed method, required computational resources and calculation time are reduced and the solution convergence is improved. Finally, numerical example with pre-assumed noise is presented to demonstrate the efficiency of the proposed method.

고유치 평형방정식과 부구조화 기법을 이용한 대형 구조 시스템 식별 기법

장성민(Seongmin Chang),백승민(Sungmin Baek),조맹효(Maenghyo Cho) 대한기계학회 2011 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2011 No.10

Even with the increased computational capacity and improved FEM techniques, a large amount of computational time and computer resources are still required to identify large and complex structural system. In our previous study, overall system responses are estimated from the limited experimental system responses using an advanced reduction technique to prevent increases of the unknown parameters due to the limited system response and to satisfy the balance eigenvalue equations in the least square sense. Although the previous method reduces calculation time and enhances the convergence of solution, the previous method is not efficient to be applied to large scale-system identification. Thus, in this study, we improve the previous method through applying the sub-structuring technique. In the system identification, employment of reduction methods for efficient computations generates transformation errors and these errors deteriorate the identification results. In order to avoid this trouble resulting from the reduction transformation error, the iterated improved reduced system (IIRS) is now applied in the sub-structuring level. The proposed identification method in the large scale problem is demonstrated through a number of numerical examples.

3-자유도 헬리콥터 시스템의 입자군집최적화 기법을 이용한 시스템 식별

이호운(Ho-Woon Lee),김태우(Tae-Woo Kim),김태형(Tae-Hyoung Kim) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.2

본 연구는 Quanser사의 3-자유도 헬리콥터 시스템에 대한 종래의 선형 수리 모델을 개선한 수리 모델을 제안하고, 실험을 통해 제안된 수리 모델을 기반으로 설계된 제어기의 제어 성능을 종래의 수리 모델을 기반으로 설계된 제어기의 제어 성능과 비교함으로써 그 타당성을 검증한다. 이에 대한 연구 진행 과정은 다음과 같다. 첫째, 3-자유도 헬리콥터 시스템의 동특성을 분석하고, 종래의 선형 수리 모델을 구축한다. 둘째, 종래의 수리 모델의 구축을 위해 수행된 선형화 과정에서 제거된 비선형적 요소들을 파악한다. 그리고 이 제거된 비선형적 요소들에 대응하는 파라미터들을 추가하여 개선된 수리 모델을 구축한다. 이 때, 수리 모델을 구축하기 위해 메타 휴리스틱 전역 최적화 기법인 입자군집최적화 알고리즘을 이용한다. 마지막으로, 제안된 모델을 기반으로 제어기를 설계하고, 이를 종래의 수리 모델을 기반으로 설계된 제어기의 제어 성능을 비교하여 제안된 수리 모델의 타당성을 검증한다. This study proposes the more improved mathematical model than conventional that for the 3-DOF Helicopter System in Quanser Inc., and checks the validity about the proposed model by performance comparison between the controller based on the conventional model and that based on the proposed model. Research process is next : First, analyze the dynamics for the 3-DOF helicopter system and establish the linear mathematical model. Second, check the eliminated nonlinear-elements in linearization process for establishing the linear mathematical model. And establish the improved mathematical model including the parameters corresponding to the eliminated nonlinear-elements. At that time, it is used for modeling that Particle Swarm Optimization algorithm the meta-heuristic global optimization method. Finally, design the controller based on the proposed model, and verify the validity of the proposed model by comparison about the experimental results between the designed controller and the controller based on the conventional model.