황주성 뉴엔탄하이 강수경 김영규 김주용 정명석 이주연 2022-08 2289-0238 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37818 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002870956 정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. <br>하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다. Kor 한국인터넷방송통신학회 공공 다중CCTV 기반에서 재식별 기술을 활용한 특정대상 탐지 및 추적기법 구현 Implementation of Specific Target Detection and Tracking Technique using Re-identification Technology based on public Multi-CCTV Article 57 4 49 한국인터넷방송통신학회 논문지 22 한국인터넷방송통신학회 논문지, Vol.22 No.4, pp.49-57 10.7236/JIIBC.2022.22.4.49 AI Deep Learning Re-identification Algorithm CCTV Article