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자료유형
학술저널
저자정보
이현주 (동국대학교 기술창업학과) 이승엽 (동국대학교 기술창업학과) 성창수 (동국대학교 기술창업학과) 김대진 (동국대학교 영상문화콘텐츠연구원)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
5 - 17 (13page)
DOI
10.33097/JNCTA.2024.08.1.5

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본 연구에서는 보안과 범죄 예방 강화의 하나로 공공 CCTV와 보안 카메라의 영상 데이터를 사용하여주거 및 공용 공간에서 이상행동을 탐지하기 위한 AI 학습 데이터 세트의 구축과 이를 활용한 모델을 시범 개발하였다. AI 학습 데이터 세트와 모델은 민간 기업의 AI 기술 발전과 AI 프로젝트 개발을 촉진하기 위해 설계되었다. 데이터 세트 구축 시 비디오 프레임에서 특징을 추출하기 위하여 ResNet50을, JSON 파일에서 스켈레톤 포인트를처리하기 위하여 3D-CNN을 사용하여 모듈화 하였다. 이 데이터를 사전에 정의된 이상행동에 따라 Labeling 하였다. 또한 GridCV를 사용하여 SVM 분류기와 비디오 시퀀스 처리를 위한 GRU를 활용하였다. 모델의 학습 성능평가에서는 주요 정확도(main accuracy)가 지속해서 향상되었으며, 상세 손실(detailed loss) 또한 감소하는 추세를 보였다. 이를 바탕으로 학습된 모델은 주어진 비디오 시퀀스에서 나타나는 행동의 범주를 예측할 수 있다. 본연구에서 구축된 AI 학습 데이터 세트와 모델 시범 개발로 즉각적인 이상행동 감지를 통한 범죄예방 및 범인 검거를 위해 인공지능 학습에 필요한 데이터 확보, 구축 및 배포하여 민간기업의 AI 기술 발전 및 인공지능 사업의발전을 도모하고자 이상행동 탐지 기능 개발의 실용성에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 공공 안전 분야에서AI 애플리케이션의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
#이상행동 탐지 #AI 학습 데이터 #ResNet50 #3D-CNN #GridCV #GRU #Anomaly Detection #AI Learning Data #ResNet50 #3D-CNN #GridCV #GRU

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