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무아레 현상을 이용한 영상처리 기반의 이상징후 탐지 솔루션
The Anomaly Detection Solution based on Image Processing using Moire 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회, 2016 Apr. 29, 2016년, pp.286 - 288  

이재욱 (백석대학교 정보통신학부) ,  강혁 (백석대학교 정보통신학부) ,  이근호 (백석대학교 정보통신학부) ,  이창준 (씨티아이코리아)

초록
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기존에 카메라는 침입자를 탐지할 때 정확성이 부족하고 열화상카메라는 가격이 비싸고 열 측정이 되지 않는 상황일 경우 감시가 힘들다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 빛의 간섭 및 회절에 의한 무아레 현상을 이용하여 이상징후 탐지 및 활용방안을 제시하려한다. 지형의 높낮이 및 형상을 저장하고 침입자가 탐지되었을 경우 무아레 이미지를 기반으로 처음 설정했던 지형 데이터와 비교하여 외부인의 침입을 탐지한다. 미세한 움직임이나 변화에도 크게 이미지가 변하는 무아레 현상의 성질을 이용하여 이상징후를 탐지하는 것이다. 이상징후를 탐지 했을 경우 보안 담당관에게 알림을 전송하거나 경보를 울리는 이상징후 탐지 솔루션 및 활용방안을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 연구의 목적은 위험을 사전에 방지하기 위한 이상징후 탐지 시스템에 새로운 기법을 제안하고 정확성이 뛰어난 무아레 현상을 이용하여 최신의 융합 기술을 제안하려고 한다. 기존에 이상징후 탐지를 위한 일반 카메라는 어두운 환경 및 일반 환경에서 정확성이 많이 떨어진다.
  • 또한 무아레는 다른 생체인증 장비에 비해 값이 저렴하고 변조가 어려워 최근에는 생체인증으로 무아레를 이용하여 지문 및 얼굴을 측정하여 출입을 통제하기도 한다. 이러한 무아레의 장점인 정확한 측정을 이용하여 침입자를 탐지하고 사전에 위험에 방지 할 수 있는 솔루션을 제안하고자 한다.
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