본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.
방범용 CCTV는 지속적으로 증설되고 있으나 설치 위치 결정에 대한 가이드라인의 부재로 범죄 발생 다발지역과 무관한 위치에 CCTV가 설치되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 도시공간빅데이터를 활용하여 CCTV 우선설치지수를 개발하고, 사례지역에 시범 적용하여 적용 가능성을 타진하였다. CCTV 우선설치지수는 범죄취약지수와 감시취약지수로 구성하였으며, 각각 머신러닝 알고리즘을 통해 예측한 그리드별 범죄발생건수, 가시권 분석을 통해 산출한 그리드별 감시불가면적의 비율을 활용하여 산출하였다. 지수를 시범지역에 적용한 결과 CCTV 가시권 분석에 Viewshed 기능을 활용함으로써 기존 버퍼 기능 활용 시 감시면적이 과대 추정되었던 문제를 해결할 수 있었다. 또한 해당 지수를 적용하여 CCTV 설치 위치를 결정할 경우, 감시면적을 효율적으로 개선 가능하다. 본 연구의 CCTV 위치 결정 프로세스에 따라 사례지역에 신규 CCTV를 추가 설치할 경우, 도로면적 대비 감시면적이 43.25%에서 83.73%로 증가하였다. 따라서, CCTV 우선설치지수는 스마트안전도시 조성을 위한 효과적인 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.
사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 위해 정밀위치결정 기술 및 지원서비스와 공간정보 기반 지능형 방범 서비스 기술 개발이 중요시 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 방범 기술 중 다중 CCTV협업 기술에 대한 사례를 분석하고 기술성 평가 방법 중 기술보증기금의 평가 체계를 통해 혁신성, 파급성, 활용성, 전망성, 차별성의 5가지 평가항목을 통해 지속적인 활용과 사업화가 이루어질 수 있도록 기술성 평가를 통해 사업화 방안을 제시하였다. 다중 CCTV 협업 기술을 기술보증기금의 평가 체계를 통해 분석해본 결과 전망성이 5점으로 가장 높은 평가를 받았으며, 이외 파급성, 활용성, 차별성이 4점으로 우수한 평가를 받았다. 혁신성의 경우 3점으로 다른 평가 항목 보다 낮은 점수를 받았으나, 최신 기술의 도입 및 IoT 등의 타 기술과의 융합을 통해 극복해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.
사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 한국의 S시를 대상으로 CCTV 설치로 인한 경제적 및 공간적(범죄전이 및 확산) 차원에서 긍 부정적 효과를 실증 분석하였다. CCTV 설치(2012년, 2013년)로 인한 경제적인 효과측면에서 CCTV 설치 비용, 범죄건수, 건당 범죄비용을 사용하여 비용편익분석을 실시하였다. 분석결과 2012년은 1.34(34%)의 효과가 있는 것으로 분석되었으며, 이 결과는 미국의 사례(비용 효과성 1.49)와 비교하여 다소 낮은 수준이지만 한국의 사례(비용효과성 1.32)보다는 조금 높게 나타나 사례지역의 경우 CCTV신규 설치가 범죄감소를 통해 투입예산 대비 경제적 이윤효과를 얻고 있다는 증거를 보여준다. 하지만 2013년의 경우는 경제적 이윤효과가 없는 것으로 분석되었다. 두 번째로 공간적(범죄전이 및 확산) 차원에서 범죄전이값 WDQ라는 분석도구를 활용하여 분석을 실시하였다. 그 결과 3개 지역의 총범죄는 확산효과가 있으나 직접효과보다 적은편이며, 1개 지역은 전이효과가 있으나 직접효과 보다 적은 것으로 분석되었다. 절도와 폭력의 경우도 1개 지역을 제외하면 CCTV 설치로 인해 긍정적인 순효과가 나타났다. 종합해 보면, 분석결과가 상이하며 이는 범죄종류 및 범죄 장소에 따라서 선택적인 효과를 나타내고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 CCTV 설치 후 범죄전이효과 및 범죄통제 이익의 확산효과에 대한 연구가 부족한 시점에서 CCTV 설치 효과를 과학적이고 합리적인 측정도구를 활용하여 확인 할 수 있었다는 점에서 그 의의가 높다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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