KCI등재
비전기술 기반 방역수칙 모니터링 시스템 개발 연구 = A study on the development of a system for monitoring quarantine rules using vision technology
저자
이선훈 (한국기술교육대학교) ; 정준욱 (한국기술교육대학교) ; 오흥선 (한국기술교육대학교) ; 김선호 (KIST 안전증강융합연구단)
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
10-16(7쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
소장기관
This study is on a system for monitoring quarantine rules using vision technology. The system proposed in this paper automatically determines whether people are properly following quarantine rules with information extracted from videos. The system extracts three-dimensional information and the elements of a violation of quarantine rules of people monitored from a video using deep learning. It then visualizes compliance with quarantine rules through newly defined social distance. Since the problem of the existing social distance definition is calculated only based on only physical distance, if the distance is small, social distance is also calculated as close. This has a problem of causing overly sensitive alerts because it warns people when they are just physically close, even though they pass without any interaction, such as in a subway station or shopping mall. To alleviate this problem, we propose a concept of social distance that integrates relative distance and physical distance after integrating individually determined factors of quarantine rule violations into relative distance that can be compared. In addition, there is a problem of poor mask detection performance due to differences between the training dataset and the actual environment in detecting masks for calculation of the relative distance. We propose methods to alleviate this problem through mosaic and multi-aggregation in training and inference time.
더보기본 연구는 비전기술을 이용한 방역수칙을 모니터링하는 시스템에 관한 논문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 영상에서 추출한 정보로 사람들이 방역수칙을 제대로 준수하고 있는가를 자동으로 판별하는 것이다. 시스템의 구성은 딥러닝 모델을 이용하여 영상에서 모니터링되는 사람들의 3차원 정보와 방역수칙 위반요소를 추출한 후, 새롭게 정의한 사회적 거리를 통해 방역수칙 준수 여부를 시각화한다. 기존 사회적 거리 정의의 문제점은 물리적 거리 기반으로만 계산하기 때문에 물리적으로 거리만 가깝다면 사회적 거리도 가깝다고 계산된다. 이는 지하철역, 쇼핑몰과 같이 사람들이 상호작용없이 단순히 지나치는 상황에 대해서도 거리가 가깝다는 이유만으로 알람을 발생하기 때문에 지나치게 민감한 경고를 야기하는 문제가 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 개별적으로 판별하던 방역수칙위반 요소들을 크기 비교가 가능한 상대적 거리로 통합한 후, 상대적 거리와 물리적 거리를 통합한 사회적 거리 개념을 제안한다. 또한 상대적 거리계산을 위한 마스크 검출에 있어 기존 학습 데이터셋과 실제 환경 간의 차이 때문에 마스크 검출 성능이 떨어지는 문제가 존재하는데 학습과 추론에 있어 mosaic과 다중 크기 어그멘테이션을 통해 이 문제를 완화하는 방법을 제시한다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |
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