군사용 전자광학장비는 1970년대 중반부터 국방과학연구소를 중심으로 관련 방산업체들이 협력하여 연구개발한 결과, 비교적 짧은 시간에 선진국 수준의 기술들이 확보되었다. 특히 생산된 전자광학장비는 군의 감시정찰 능력 증대에 활용되었고 대부분의 전술급 감시정찰 영상 장비나 사격통제용 영상센서들이 이제는 독자 개발, 생산되고 있다. 전자광학장비는 선진국에 비해 비용대비 투자 효과면에서 우위를 점하고 있기 때문에 국내 수요 뿐 아니라 세계시장을 겨냥한 수출을 적극적으로 추진해야 할 시점으로 보여지며 기술 확보를 위한 방산전문업체와 우수 중소기업의 참여 확대가 요구되고 있다.
집이나 소점포ㆍ사무실 등을 비울때 저렴한 가격으로 설치할 수 있는 보안장치인 '영상침입자 감지시스템 ESS-700'을 개발한 벤처기업 이젠 텔레콤. 이 제품은 세계 최초로 CCTV와 같은 감시장치와 경보장치를 하나로 묶은 최첨단 무인 보안감시시스템이다. 이 장치는 자동전화와 영상촬영 저장시설을 갖추고 있어 침입사고가 발생할 경우 6곳에 자동으로 전화연락이 되고 42장의 현장사진을 남기는 기능이 있다. 값은 38만5천원.
통합관제센터에서 제공하는 서비스 중에서 주정차 단속, 쓰레기 투기방지 등 일차적인 영상감시 외의 어린이 유괴, 폭행 등의 복합적인 상황에 대한 지능형 영상감시를 위하여 본 논문에서는 폭행이라는 특정 상황을 가정하고 이에 대한 상황 발생 시나리오 및 상황 코드를 정의하여 실제 시스템에 도입할 수 있는 방안을 제안하였다.
도시의 방범 대책의 일환으로 거리감시 카메라의 설치가 진행되고 있다. 이때 가능하면 넓은 범위를 포함하고, 사각을 없애기 위해 다수의 카메라가 필요하기 때문에 기기 도입에 많은 비용이 발생하게 된다. 또한 카메라에 모터를 장착하여, 상하 좌우로 움직이는 기계적인 장치를 추가하여, 기기의 대수를 줄이는 경우에도 많은 유지 보수비용이 필요하다. 그러나 360도를 관찰할 수 있는 어안렌즈 카메라를 이용하면 다수의 카메라 대신 한 대의 카메라로 대응할 수 있어 유지보수 비용을 절약할 수 있다. 그러나 어안 렌즈를 이용할 경우에는 영상이 굴절되어 보이기 때문에 감시 카메라용 렌즈로써는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 굴곡 되어 있는 영상의 개선을 위하여 Forward Warping을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환 중에 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어안 렌즈 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 어안 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 보안 감시를 위한 심층학습 객체 검출과 다중 객체 추적을 위한 확률적 데이터연관 필터를 연계한 영상분석 기법을 제안하고, GPU를 이용하여 구현하는 방안을 제시한다. 제안하는 영상분석 기법은 객체 검출과 추적으로 순차적으로 수행한다. 객체 검출을 위한 심층학습은 ResNet을 이용하고, 다중 객체 추적을 위하여 확률적 데이터 연관 필터를 적용한다. 제안하는 영상분석 기법은 임의의 영역으로 불법으로 침입하는 사람을 검출하거나 특정 공간에 출입하는 사람을 계수하는데 응용할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 약 25fps의 속도로 48채널의 영상을 분석할 수 있음을 보이고, RTSP 프로토콜을 통하여 실시간 영상분석이 가능함을 보인다.
일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 전방위 영상을 활용하여 효과적으로 감시할 수 있는 뷰어 프로그램을 구현하였다. 프로그램은 크게 Normal mode, ROI(Region of Interest) mode, Tracking mode, Auto-rotation mode의 네 가지 모드로 구성되며, 각 모드에 대한 결과 영상을 동시에 표출하도록 구현하였다. Normal mode에서는 광각 영상을 구형 영상으로 렌더링하여 팬, 틸트, 줌이 가능하도록 하며, ROI mode는 보고 싶은 영역을 선택하면 해당 영역이 확장되어 표출된다. 그리고 Auto-rotation mode에서는, Tracking mode를 이용하여 객체 추적 시 객체가 구형 영상의 특정 영역을 이탈하는 경우를 방지하기 위해, 객체의 위치를 구형 영상의 회전각과 맵핑하여 회전함으로써 객체의 지속적인 추적이 가능하게 하였다. 복수의 모드를 동시에 처리하기 위한 병렬프로그래밍을 수행하여 연산 처리 속도를 개선하였으며, 이는 한정된 화각을 가진 종래의 카메라 기반 감시 시스템에 비해 동시에 다양한 각도를 볼 수 있다는 점에서 강점을 가진다.
본 논문에서는 사람이 접근하기 힘들거나 위험한 곳을 카메라가 내장된 무선 로봇을 이용하여 네트워크에서 영상을 감시하고, 제어하는 영상제어시스템을 실현한다. 잡음 제거 회로에 의해 무선 통신에서 발생하는 잡음을 경감시키고, 수은전지를 사용하여 로봇 동작시간을 증가시킨다. 인터넷을 통한 네트워크의 구성에 의해 원격으로 장소에 관계없이 무선 로봇을 제어하고, 영상신호를 감시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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