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Convergence of Internet, Broadcasting and Communication

An Abnormal Worker Movement Detection System Based on Data Stream Processing and Hierarchical Clustering

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.14 No.4 (2022.11)바로가기
  • 페이지
    pp.88-95
  • 저자
    Dat Van Anh Duong, Doi Thi Lan, Seokhoon Yoon
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A421035

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Detecting anomalies in human movement is an important task in industrial applications, such as monitoring industrial disasters or accidents and recognizing unauthorized factory intruders. In this paper, we propose an abnormal worker movement detection system based on data stream processing and hierarchical clustering. In the proposed system, Apache Spark is used for streaming the location data of people. A hierarchical clusteringbased anomalous trajectory detection algorithm is designed for detecting anomalies in human movement. The algorithm is integrated into Apache Spark for detecting anomalies from location data. Specifically, the location information is streamed to Apache Spark using the message queuing telemetry transport protocol. Then, Apache Spark processes and stores location data in a data frame. When there is a request from a client, the processed data in the data frame is taken and put into the proposed algorithm for detecting anomalies. A real mobility trace of people is used to evaluate the proposed system. The obtained results show that the system has high performance and can be used for a wide range of industrial applications.

목차

Abstract
1. Introduction
2. The Abnormal Worker Movement Detection System
2.1 Transmitting Location Information by Using the MQTT Protocol
2.2 Handling Data Stream in Apache Spark
2.3 The Anomaly Detection Algorithm
2.4 Client’s Request Handler
3. Experimental Results
3.1 Experimental Setup
3.2 Experimental Results
4. Conclusion
References

키워드

Location Data Anomaly Detection Streaming System Data Frame.

저자

  • Dat Van Anh Duong [ Postdoctoral Researcher, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Korea ]
  • Doi Thi Lan [ Ph.D Student, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Korea ]
  • Seokhoon Yoon [ Professor, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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