KR20170094022A - 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치 - Google Patents

고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치 Download PDF

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KR20170094022A
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Abstract

본 발명은 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부 객체의 경로 데이터를 추출하기 위한 경로 추출부; 상기 경로 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 상기 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분석부; 및 상기 경로 데이터 및 상기 경로 인덱스를 이용하여 검색 경로, 검색 조건 및 검색 정확도를 설정함으로써 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 경로 검색부;를 포함한다.

Description

고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치{APPARATUS FOR SEARCHING OBJECT TRAJECTORIES IN VIDEO CLIPS CAPTURED BY STATIC CAMERAS}
본 발명은 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하기 위한, 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 관한 것이다.
최근 들어, 고정형 카메라 시스템은 재난·재해, 범죄, 사고 등 개인 및 사회의 안전을 위협하는 주요 거점에 설치하려는 요구가 높아지고 있다. 하지만, 종래에는 고정형 카메라 영상을 효과적으로 분석, 활용하는 방법이 많이 부족한 실정이다.
종래에는 하나 이상의 고정형 카메라 영상을 관리자가 직접 관찰, 감시하는 방식에 의존하기 때문에 효율적으로 활용되기 어렵다. 이러한 방식은 관리자 자신의 기억과 주관에 의존하여 영상을 관찰, 감시하기 때문에 해당 영상에서 중요한 부분을 놓치거나, 착오에 의해 잘못된 결과를 초래할 수도 있다.
특히, 종래에는 고정 카메라 영상 내부의 객체가 어떠한 경로를 따라 이동하는지에 대해 분석하는 기술이 활용되고 있지 않다. 실제로, 고정형 카메라 영상은 특정 경로를 따라 이동한 차량을 검색하거나, 비정상적인 경로를 따라 이동하는 사람을 검출하거나, 미아가 이동하는 경로를 예측하는 다양하게 응용될 수 있다. 이처럼 고정형 카메라 영상은 단순히 외부 상황을 관찰, 감시하는 수동적인 입장에서 활용되어지는 것이 아니라, 보다 적극적으로 해당 영상 내부의 객체의 움직임을 분석하여 이후에 움직일 경로를 예측하는 방법이 제안될 필요가 있다.
본 발명은 상기와 같은 필요에 의해 창출된 것으로서, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하기 위한, 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부 객체의 경로 데이터를 추출하기 위한 경로 추출부; 상기 경로 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 상기 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분석부; 및 상기 경로 데이터 및 상기 경로 인덱스를 이용하여 검색 경로, 검색 조건 및 검색 정확도를 설정함으로써 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 경로 검색부;를 포함한다.
본 발명에 따르면, 본 발명의 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 검색 인터페이스, 검색 조건 설정, 정밀도 설정 등과 같은 필터링 기능도 제공함으로써 경로 기반 응용 서비스를 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 구성에 따라 좀 더 세분화된 계층 구조로 표현할 수 경로 인덱스를 생성함으로써 다양한 경로 탐색 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 대한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경로 분석부에 대한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 대한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치(이하 "객체 경로 탐색 장치"라 함, 100)는, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공한다. 여기서, 객체는 영상 내부에서 움직이는 물체 즉, 자동차, 사람, 미확인 물체 등을 의미한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 객체 경로 탐색 장치(100)는 경로 추출부(110), 경로 데이터베이스(120), 경로 분석부(130), 경로 검색부(140)를 포함한다.
이때, 경로 추출부(110)는 고정형 카메라 시스템(200)으로부터 하나 이상의 고정형 카메라 영상을 제공받는다. 여기서, 고정형 카메라 시스템(200)은 하나 이상의 고정형 카메라 설치지점에서 수집된 영상 즉, 고정형 카메라 영상을 경로 추출부(110)로 전달할 때, 일정 기간 동안 수집된 영상을 저장하여 미리 정한 때에 한번에 전달하거나, 매순간 수집된 영상을 실시간 스트리밍으로 전달할 수 있다. 이때, 고정형 카메라 시스템(200)은 수집된 영상 자체를 수정 없이 전달하거나, 기설정된 관심구간에 해당되는 영상만을 구별하여 전달할 수도 있다.
또한, 고정형 카메라 시스템(200)은 객체 경로 탐색 장치(100)의 내부에 탑재되어 일체형으로 운영되거나, 객체 경로 탐색 장치(100)와 별도로 외부에 설치되어 분리형으로 운영될 수도 있다.
이후에 객체 경로 탐색 장치(100)의 구성 요소에 대해 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 경로 추출부(110)는 하나 이상의 고정형 카메라 영상이 전달되는 고정형 카메라 시스템(200)과 연결된다. 경로 추출부(110)는 고정형 카메라 시스템(200)으로부터 수집된 영상이 전달되면, 통상의 객체 추출 기술 또는 객체 추적 기술을 이용하여 해당 영상 내에 있는 객체가 어느 지점으로 이동하는지에 대한 경로를 추출한다. 이때, 경로 추출부(110)는 고정형 카메라 시스템(200)으로부터 전달된 영상의 매 프레임 혹은 일부 선택된 프레임마다 객체가 이동한 경로 데이터(즉, 시간 및 위치 데이터)를 확인함으로써, 해당화면 내에 있는 객체의 경로(즉, 객체의 위치 변화)를 추출할 수 있다.
예를 들어, 객체의 경로(s)는 시간(t)과 화면 내 객체의 위치(p)의 쌍의 배열로 나타낼 수 있다. 즉, 경로 s1, s2,…,si,…,sk는 각각 시간 ti j와 화면 내 위치 pi j의 쌍의 배열로 표현될 수 있다. 그러면, 경로 추출부(110)는 해당화면 내에 있는 객체의 이동 경로를 시간과 해당화면 내에 있는 객체의 위치의 쌍의 배열로 추출할 수 있다.
경로 데이터베이스(120)는 경로 추출부(110)로부터 각 객체의 이동 경로 데이터 즉, 경로 데이터(121)를 전달받아 저장 및 관리한다. 경로 데이터(121)는 경로 인덱스(122)를 생성하기 위한 입력으로 경로 분석부(130)에 전달될 수 있다. 또한, 경로 데이터(121)는 경로 검색의 대상 또는 결과로 경로 검색부(140)로 전달될 수 있다.
한편, 경로 데이터베이스(120)는 경로 분석부(130)로부터 각 객체의 경로 인덱스(122)를 전달받아 저장 및 관리한다. 경로 인덱스(122)는 경로 검색부(140)의 응용에 맞춰 다양한 용도로 사용될 수 있다. 또한, 경로 인덱스(122)는 경로 검색부(140)의 용도와 검색 조건에 따라 활용 방법이 달라질 수 있다.
이처럼 경로 데이터베이스(120)는 경로 데이터(121)와 경로 인덱스(122)를 저장 및 관리한다.
경로 분석부(130)는 시간 및 위치의 배열로 표현되는 경로 데이터(121)를 기설정된 기준에 따라 분류하여 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스(122)를 생성한다.
이하, 경로 인덱스(122)에 대해 예를 들어 설명하기로 한다.
경로 s1, s2,…,si,…,sk는 각각 시간 ti j와 화면 내 위치 pi j의 쌍의 배열로 표현할 수 있다. 이때, 각 경로는 경로 분석부(130)의 경로 분류부(132)를 통해 객체가 실제로 통과하는 하위 경로 ri j를 얻게 된다. 여기서, 하위 경로라 함은 각 경로를 데이터의 성격상 각 항목의 계층적 관련성을 표시하는 데이터로 표시할 수 있기 때문에(즉, 상위 구조와 하위 구조를 포괄할 수 있는 구조로 표현할 수 있음), 각 경로의 하위 구조의 경로임을 의미한다. 하위 경로 ri j는 인덱스 생성부(133)를 통해 각 경로의 인덱스(경로 인덱스) 구성에 사용된다.
일례로, 경로 si는 아래 [수학식 1]과 같이 하위 경로 ri j , ri 2 , …, ri mi를 통과하며, 이에 따른 경로 si의 인덱스는 [ri j , ri 2 , …, ri mi]로 생성된다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
한편, 상기 [수학식 2]와 같이 하위 경로의 표현 방법에 따라 경로 인덱스(122)의 표현 방법은 달라질 수 있다.
예를 들어, 하위 경로가 다른 하위 경로로 분할(partition)되는 경우를 가정한다. 만약, 경로 si의 인덱스로 하위 경로 ci가 존재하고, 하위 경로 ci가 다른 하위 경로인 ri j , ri 2 , …, ri mi로 분할될 수 있는 경우에, 경로 si의 인덱스는 분할 중 하나인 ci가 생성될 뿐만 아니라, 분할 중 다른 하나인 ri j , ri 2 , …, ri mi도 생성될 수 있다.
이때, 경로 인덱스 [ri j, ri 2, …, ri mi]와 경로 인덱스 ci 사이에는 계층 구조가 형성될 수 있다. 이때, 경로 인덱스는 하위 경로 구성에 따라 좀 더 세분화된 계층 구조로 표현될 수도 있지만, 계층 구조 없이 다수개의 개별 인덱스로 표현될 수도 있다.
상기 [수학식 2]에서는 경로 인덱스가 '경로 인덱스1'과 '경로 인덱스2'와 같이 2단계 계층 구조로 표현되는 경우를 나타낸다. 경로 si의 '경로 인덱스1'은 경로 si의 분할 중 하나인 si←[ri j , ri 2 , …, ri mi]이고, '경로 인덱스2'는 경로 si의 분할 중 다른 하나인 si←ci이다.
전술한 바와 같이, 경로 분석부(130)는 경로 데이터(121)를 분석 및 정제하여 경로 인덱스(122)를 생성한다. 이를 위해, 경로 분석부(130)는 경로 학습부(131), 경로 분류부(132), 인덱스 생성부(133)를 포함한다.
먼저, 경로 학습부(131)는 기학습된 경로 모델을 경로 분류부(132)로 제공한다. 이때, 경로 분류부(132)는 경로 학습부(131)로부터 제공된 경로 모델을 이용하여 경로 인덱스(122)를 생성하기 위한 경로 분류 작업을 수행할 수 있다. 여기서, 경로 모델은 경로 분류 작업을 진행하기 전에 미리 학습을 수행하여 구축하거나, 경로 분류 작업을 진행하면서 학습을 수행하여 구축할 수 있다. 후자의 경우에는 입력값을 통해 경로 모델을 지속적으로 갱신하는 적응적 경로 학습 모델을 이용하여 구축할 수 있다.
경로 분류부(132)는 경로 학습부(131)로부터 제공된 경로 모델을 이용하여 객체의 경로 데이터(121)에 대한 경로 분류 작업을 수행한다. 여기서, 경로 분류 작업은 각 경로가 어떤 하위 경로를 통과했는지, 각 경로가 어떤 클러스터에 포함되는지 등을 분류하는 작업이다. 경로 분류부(132)는 경로 분류 작업의 분류 결과를 인덱스 생성부(133)로 전달한다.
인덱스 생성부(133)는 경로 분류부(132)로부터 전달된 분류 결과를 이용하여 경로 인덱스(122)를 생성한다. 여기서, 경로 분류 작업의 분류 결과는 경로 인덱스(133)의 키값을 생성하기 위해 사용된다. 이때, 인덱스 생성부(133)는 경로 인덱스(122)를 생성할 때, 각 경로를 하나의 키값 또는 키값의 배열 등과 같은 자료 구조로 표현할 수 있다. 인덱스 생성부(133)는 경로 인덱스(122)를 생성하여 경로 데이터베이스(120)로 전달한다.
한편, 인덱스 생성부(133)는 하나 이상의 경로 인덱스(122)를 생성할 수 있다. 이때, 인덱스 생성부(133)는 하위 경로의 구성(세분화된 표현 정도)에 따라 계층 구조를 갖는 경로 인덱스(122)를 생성할 수 있다.
경로 검색부(140)는 다양한 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하기 위한 알고리즘 및 인터페이스를 제공한다. 이를 위해, 경로 검색부(140)는 경로 검색 화면(141), 검색 경로 입력부(142), 검색 조건 설정부(143), 검색 정밀도 조정부(144)를 포함할 수 있다.
먼저, 경로 검색 화면(141)은 사용자의 입출력을 용이하게 하기 위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 경로 검색 화면(141)은 경로 데이터(121)나 경로 인덱스(122)를 이용하여 사용자의 필요에 따라 다양한 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 사용자 인터페이스 환경을 제공한다. 이때, 경로 검색 화면(141)은 검색 경로 입력부(142), 검색 조건 설정부(143), 검색 정밀도 조정부(144)와 연동하여 경로 탐색 응용 서비스를 위한 알고리즘을 구현할 수 있다.
여기서, 사용자는 키워드 또는 자연어를 입력할 수 있으며, 이를 위해 음성 입력, 화면 터치 입력, 키보드 입력 등 하나 이상의 입력 방식을 이용할 수 있다. 또한, 사용자는 파일 출력, 화면 표시, 음성 출력 등 하나 이상의 출력 방식을 통해 확인할 수 있다.
검색 경로 입력부(142)는 사용자에 의해 입력된 경로를 검색한다. 이때, 사용자는 확인하려는 경로와 관련된 키워드, 자연어, 직접 그린 경로 등을 입력하여 해당 경로를 검색한다.
또한, 검색 조건 설정부(143)는 사용자에 의해 검색된 결과 중 검색하려는 경로를 보다 구체적이고 세부적으로 확인하기 위한 검색 필터링 조건 설정 기능을 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 사용자는 객체 중심, 시간 중심, 화면상 공간 중심, 특징값 중심 등 하나 이상의 검색 필터링 조건을 설정할 수 있다. 사용자는 이러한 검색 필터링 조건을 개별적 혹은 동시에 설정할 수 있다.
검색 정밀도 조정부(144)는 사용자에 의해 검색된 결과의 검색 정확도 설정 기능을 사용자에게 제공할 수 있다. 일례로, 검색 정밀도 조정부(144)는 빠른 검색을 위해 근사 알고리즘(approximate algorithm)을 이용하여 사용자에 의해 검색된 검색 결과의 정확도를 향상시키는 기능을 제공할 수 있다. 다른 예로, 검색 정밀도 조정부(144)는 경로 인덱스(122)가 계층 구조로 구성된 경우, 높은 정밀도의 검색 결과를 제공하려는 경우 상세 표현 정도가 높은 경로 인덱스(122)를 사용하고, 낮은 정밀도의 검색 결과를 제공하려는 경우 상세 표현 정도가 낮은 경로 인덱스(122)를 사용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경로 분석부(130)에 대한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 경로 분석부(130)는 경로 학습부(131), 경로 분류부(132), 인덱스 생성부(133)를 포함하며, 이에 대한 자세한 설명은 도 1을 참조하여 설명하였으므로 생략하기로 한다. 경로 데이터(121)와 경로 인덱스(122)도 중복하여 설명하지 않기 위하여 자세한 설명을 생략한다.
도 2에서는 경로 분석부(130)의 경로 분류부(132)의 구성요소인 데이터 형식 변환부(132a)와 하위 경로 분류부(132b)에 대해 설명하기로 한다.
도 1에서 전술한 바와 같이, 경로 분류부(132)는 객체의 경로 데이터(121)의 경로 분류 작업을 수행한다. 이를 위해, 경로 분류부(132)는 데이터 형식 변환부(132a)와 하위 경로 분류부(132b)를 포함한다.
먼저, 데이터 형식 변환부(132a)는 경로 데이터(121)가 전달되면, 경로 분류를 위한 데이터 형식으로 변환한다. 이때, 데이터 형식 변환부(132a)는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT), 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA), 벡터 양자화(Vector Quantization) 등의 데이터 형식 변환 방식을 사용한다. 일례로, 데이터 형식 변환부(132a)는 이산 푸리에 변환의 계수들, 주성분 분석중 벡터 양자화 중 어느 하나의 방식을 통해 화면 내 위치 정보와 속도 정보들을 사용할 수 있다. 이와 같이, 데이터 형식 변환부(132a)는 전술한 데이터 형식 변환 방식을 통해 가공된 정보들을 하나 또는 그 이상의 조합으로 사용할 수 있다. 필요에 따라, 데이터 형식 변환부(132a)는 별도의 데이터 형식 변환 없이 경로 데이터(121) 자체를 사용할 수도 있다.
다음으로, 하위 경로 분류부(132b)는 데이터 형식 변환부(132a)에 의해 변환된 데이터를 이용하여 해당 경로가 통과한 하위 경로 또는 하위 경로의 배열 정보를 구할 수 있다. 이때, 하위 경로 분류부(132b)는 시계열 분석(Time Series Analysis), 클러스터링(Clustering), 확률 모델링(Probability Modeling) 중 어느 하나 이상을 사용하여 하위 경로 분류를 수행한다.
또한, 하위 경로 분류부(132b)는 분석 결과를 인덱스 생성부(133)로 전달하고, 인덱스 생성부(133)는 하위 경로 분류부(132b)로부터 전달된 분석 결과를 이용하여 경로 인덱스(122)를 생성한다.
한편, 하위 경로 분류부(132b)는 이 과정에서 분류에 필요한 정보 또는 경로 모델을 경로 학습부(131)로부터 제공받을 수 있다. 또한, 하위 경로 분류부(132b)는 경로 모델의 자가학습을 수행하는 경우 데이터를 경로 학습부(131)로 전달할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 본 발명의 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 검색 인터페이스, 검색 조건 설정, 정밀도 설정 등과 같은 필터링 기능도 제공함으로써 경로 기반 응용 서비스를 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 구성에 따라 좀 더 세분화된 계층 구조로 표현할 수 경로 인덱스를 생성함으로써 다양한 경로 탐색 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
이상 바람직한 실시예와 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 관해 구체적으로 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 객체 경로 탐색 장치 110 : 경로 추출부
120 : 경로 데이터베이스 121 : 경로 데이터
122 : 경로 인덱스 130 : 경로 분석부
131 : 경로 학습부 132 : 경로 분류부
133 : 인덱스 생성부 140 : 경로 검색부
141 : 경로 검색 화면 142 : 검색 경로 입력부
143 : 검색 조건 설정부 144 : 검색 정밀도 조정부
200 : 고정형 카메라 시스템

Claims (1)

  1. 고정형 카메라 영상 내부 객체의 경로 데이터를 추출하기 위한 경로 추출부;
    상기 경로 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 상기 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분석부;
    상기 경로 데이터와 상기 경로 인덱스를 저장 및 관리하기 위한 경로 데이터베이스 및
    상기 경로 데이터 및 상기 경로 인덱스를 이용하여 검색 경로, 검색 조건 및 검색 정확도를 설정함으로써 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 경로 검색부;
    를 포함하는 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200062065A (ko) * 2018-11-26 2020-06-03 한국전자통신연구원 이동 경로 예측 방법 및 장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140098959A (ko) * 2013-01-31 2014-08-11 한국전자통신연구원 증거 영상 생성 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140098959A (ko) * 2013-01-31 2014-08-11 한국전자통신연구원 증거 영상 생성 장치 및 방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
the information processing society treatise 16 Keown 3 call" and 2009.06. 30 *
The The Korea Information Science Society workshop presentation file 31 (1B)" and 2004.04. 30 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200062065A (ko) * 2018-11-26 2020-06-03 한국전자통신연구원 이동 경로 예측 방법 및 장치

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