본 논문에서는 영상감시 시스템을 위한 감시영역 입력방법을 제안한다. 이동물체의 침입 여부는 감시영역과 비교를 통해 이루어지므로 이를 입력하는 방법은 영상감시의 가장 기본적인 기능이다. 기존의 방법은 각 카메라 별로 획득된 영상을 기반으로 감시영역을 설정하기 때문에 감시영역의 크기. 카메라 수, 카메라 위치 등 감시환경의 변화에 대응하기 어려운 단점이 있다. 제안하는 입력방법은 위성지도를 기반으로 감시영역 전체를 다각형으로 정의하고, 이를 각 카메라 환경으로 변환하는 접근방법을 사용한다. 이 방법의 특징은 감시환경에 독립적이라는 점이다. 다각형의 정점의 수를 n이라 하면 침입탐지 수행시간은 O(n)의 복잡도를 보인다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 3D 시뮬레이션을 수행하였으며, 각 카메라 수와 위치에 무관하게 입력된 감시영역을 재사용할 수 있음을 확인하였다.
현재의 영상 감시 및 기록 시스템은 감시 영역 내 감시대상의 출현여부와 상관없이 감시카메라에 담기는 전체영상을 일관적으로 저장, 기록함으로써 데이터량이 방대한데 비해 그 가운데 정사 필요한 정보에 대한 량은 적다 하겠다. 배경영역 범위가 고정되어 있는 감시영상시스템에서 배경영상이 실제적인 감시대상에 대한 정보가 담긴 관심영역과 동일한 등급의 정보로 취급되어 기록이 됨으로써 데이터량에 비해 현장 감시효과를 제대로 보지 못하고 있는 것이다. 따라서, 감시 영역 내에서 관심영역에 대한 효율적인 정보의 기록과 보다 정확히 감시대상에 대한 영상을 획득하는 것이 감시영상시스템에서의 목표라 하겠다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 감시영상으로부터 관심영역을 구분해내고 그 중요도에 따른 압축효율을 달리 함으로써 이를 구현할 수 있도록 하였다. 중요도를 결정하는 특성으로 관심영역을 무엇으로 할 것인가에 따라 감시영상을 영역별로 몇 단계의 블록으로 나누고 각 블록에 대해 해상도를 달리하여 중요도가 높은 관심영역 일수록 고해상의 영상을 획득하고 중요도가 낮을수록 저해상의 영상으로 처리하고 압축품질 또한 중요도가 놀은 관심영역일수록 압축품질은 높이고 중요도가 낮은 관심영 역일수록 압축률을 높임으로써 감시영상 정보의 감을 최적화 함은 물론 효율적인 감시 및 기록이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위해 센서 노드를 효과적으로 배치하는 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가하게 되면 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 센서 배치 밀도가 높은 네트워크에서 적정한 실행 시간 내에 네트워크의 감시영역을 최대화하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 새로운 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 최대 감시영역과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 감시 시스템의 기록과 검색의 효율성을 높이기 위해 감시 영상이 가지는 특징을 충분히 고려하여 영상 처리를 적용하였으며 이를 위해 배경 영역과 감시할 물체 영역을 분리하여 검색하는 시스템을 설계한다. 제안한 영상 시스템은 CCD 카메라로부터 영상을 입력받아 먼저 감시 대상의 배경화면과 감시할 대상인 물체 영역을 추출하여 카메라에서 이동물체의 생성시 정지 영상으로 기록함으로서 필요시에 즉시 시간별 또는 장소별로 감시 영상을 실시간적으로 효율적인 검색이 가능한 시스템을 구성하였다.
비디오 감시시스템의 영상 기록 및 검색을 위한 고전적 방법은 감시 영상만이 가지는 특징, 즉 감시영상에서 불필요한 배경 영역과 감시 대상을 목적으로 하는 물체 영역을 분리하여 저장하는 시스템을 갖추지 않으므로 감시영상의 저장 및 검색을 하는데 있어서 많은 저장 용량이 요구되기 때문에 매우 비효율적이다. 본 논문에서 제안한 감시 영상 시스템의 기록 및 검색 방법은 비효율적 요소를 해결한 시간별 장소별로 데이터베이스를 활용하여 손쉽게 검색하는 비디오 감시 시스템으로서 기존의 방법에 비해 더욱 효율적인 감시영상의 검색을 가능하게 한다.
본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
요즘 감시카메라 시장은 전 세계적으로 이슈가 되고 있다. 감시카메라는 적은 인원으로 많은 장소를 한 눈에 감시할 수 있고, 문제가 발생했을 때, 녹화 저장된 영상을 통해 그 상황을 다시 볼 수 있다. 이렇게 다양한 기능과 편리함으로 우리에게 도움을 주는 감시카메라이지만, 마스크나 선글라스, 또는 여러 가지 잡음에 의해 얼굴 영상의 부분이 훼손되는 상황에서는 신원 확인을 하기가 어렵다. 때문에 가려진 얼굴을 제대로 인식하기 위해 영상 처리 분야에서 얼굴의 가려진 영역을 찾아 그 부분을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문은 기존 PCA 방법을 이용하여 가려진 영역을 찾아내고, PCA를 반복적으로 사용하여 재구성하는 대신 상관관계를 이용하여 얼굴의 가려진 영역을 자동적으로 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 두 눈의 중심이 고정되어 있는 BioID 데이터로 상관계수를 구하고 얼굴의 특정 부분을 임의로 가려 실험을 수행하였다. 제안된 방법의 결과는 PCA 방법으로 수행한 결과와 함께 비교되어 원본 영상과의 오류 값이 더 작게 나오는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 우리나라 최대 항만인 부산항의 남외항 정박지를 VTS(Vessel Traffic Service)에서 효율적으로 관리하는 방안을 제시하기 위해 정박선간 적정한 영역감시(Domain Watch)를 산정하는 데 목적이 있다. 이를 위해 영역감시 산출 방법을 제시하고 최근 정박지 이용 현황 중 정박선이 가장 많았던 기간에 선박 길이(L), 정박선간 거리($D_{ij}$), 영역감시 반경(R), 선박 길이 대비 영역감시 반경(R/L)을 1시간 간격으로 조사하였다. 조사된 자료에 대해 기술 분석을 한 결과, 정박선 한 척이 다른 정박선과 안전거리를 확보할 수 있는 최소 R/L을 조사된 전체 자료의 70 %ile(백분위수)에 해당하는 2.85를 기준으로 산정할 수 있었다. 이 결과를 부산항 남외항 정박지에 적용하여 이를 '항만 및 어항 설계 기준(2014)과 비교한 결과 상당 부분 일치하였고, 이를 통해 VTS에서 정박선의 영역감시 반경을 최소 2.85L 이상으로 설정하는 것이 타당함을 확인하였다. 본 연구는 정박지 안전 관리를 VTS 차원에서 검토한 것으로, 부산항과 같은 집단 정박지를 운영 중인 타 항만에 적용할 경우 정박지를 이용하는 선박의 안전과 VTS의 안전 관리 방안 마련에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.
지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비주얼 센서기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비주얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시시스템에 적용 가능한 하천 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 최소 신장트리 알고리즘을 이용하여 영상을 세밀하게 분할한다. 그리고 강물 영역과 배경 영역에 대한 사전 정보를 이용하여 초기 영역을 설정하고 유사한 영역을 병합하여 각 영역을 확장함으로써 강물 영역을 분리한다. 실험결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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