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저자정보
김유진 (국립안동대학교) 윤성건 (국립안동대학교) 안상우 (국립안동대학교) 정기현 (국립안동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
310 - 313 (4page)

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본 논문에서는 2000년대 초반부터 증가하는 "묻지마 범죄"에 대응하기 위해 인공지능 기술을 활용한 실시간 영상 분석 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 특히 공공장소에서 발생할 수 있는 흉기 소지 및 폭력적 행위를 실시간으로 탐지하고, 이를 사용자에게 즉각적으로 알리는 기능을 통해 효과적인 대응을 가능하게 한다. 본 연구의 핵심 기술로는 두 가지 인공지능 모델인 SlowFast와 YOLO를 사용하였다. SlowFast 모델은 비디오 내의 미세한 움직임을 정밀하게 포착하여 폭력적인 행위를 감지하는데 특화되어 있으며, YOLO 모델은 빠른 속도로 영상 내의 흉기와 같은 위험 물체를 실시간으로 탐지하는데 사용된다. 이러한 기술의 결합을 통하여 본 시스템은 학교, 쇼핑몰, 공공장소 등 다중 이용 시설에서의 실제 적용 가능성을 실험하며 공공 안전을 강화하고 범죄 예방에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 인공지능 기술의 발전이 어떻게 사회적 문제 해결에 기여할 수 있는지를 보여주며, 특히 실시간 범죄 대응 및 예방 분야에서의 활용 가능성을 높일 것으로 판단된다.
#Detection system #YOLO #Obejct detection #SlowFast #Artificial Intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 설계 및 구현
IV. 결론
참고문헌

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