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다시점 영상에 대한 이상 물체 탐지 기반 영상 시놉시스 프레임워크
팔라시잉글 ( Palash Yuvraj Ingle ),유진용 ( Jin-yong Yu ),김영갑 ( Young-gab Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
There has been an increase in video surveillance for public safety and security, which increases the video data, leading to analysis, and storage issues. Furthermore, most surveillance videos contain an empty frame of hours of video footage; thus, extracting useful information is crucial. The prominent framework used in surveillance for efficient storage and analysis is video synopsis. However, the existing video synopsis procedure is not applicable for creating an abnormal object-based synopsis. Therefore, we proposed a lightweight synopsis methodology that initially detects and extracts abnormal foreground objects and their respective backgrounds, which is stitched to construct a synopsis.
안전한 국방 빅데이터 프레임워크를 위한 Learned MAPE-K 기반 자료교환 시스템
조준하 ( Jun-ha Cho ),유진용 ( Jin-yong Yu ),김영갑 ( Young-gab Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
국방 각급 부대는 망연계 자료교환 시스템에 의해 인터넷과 국방망을 연계하여 데이터를 수집하고 있다. 또한, 안전한 국방 데이터수집과 빅데이터 환경조성을 위해 악성코드를 내재한 데이터들을 차단 및 분류하는 데이터 검열을 수행한다. 그러나 수집되는 데이터들이 새로운 악성코드를 내재할 경우, 현재 운용되고 있는 국방 시스템으로 식별하는 것이 불가능하여 외부로부터의 보안위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 새로운 악성코드 위협에도 대응할 수 있는 Learned MAPE-K 기반 자료교환 시스템을 제안한다.