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서정훈 (한국교통대학교) 황지인 (한국교통대학교) 팔 아비쉑 (한국교통대학교) 이하은 (한국교통대학교) 고대식 (목원대학교) 송석일 (한국교통대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.12 No.3
발행연도
2024.6
수록면
62 - 70 (9page)

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최근의 감시 시스템은 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 중복 사용하여 침입 탐지의 정확도를 향상시키려는 노력을 기울이고 있다. 그러나 야간, 악천후, 침입자의 위장 등으로 인해 카메라(RGB, Thermal) 센서를 통한 객체 인식이 정확하지 않을 때도 있다. 이러한 상황에서는 카메라나 레이더 센서를 통해 추출된 객체의 궤적을 활용하여 침입자를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 객체 인식이 어려운 환경에서 궤적 정보만을 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동물, 사람의 정상 및 비정상(침입, 배회) 궤적 데이터를 이용하여 LSTM-Attention 기반 궤적 분류 모델을 학습하고, 이 모델을 이용해서 사람의 비정상 궤적을 찾아내서 침입 탐지를 수행한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 타당성을 실 데이터를 이용한 실험을 통해 입증한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 궤적 분류기반 이상 탐지 방법
Ⅲ. 제안하는 궤적 분류 기반의 이상탐지 성능
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 감사의 글
Ⅵ. 참고문헌

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