본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.
기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 감시 영상 시스템에서 영상처리 기법을 적용함으로써 효율성을 높인 디지털 비디오 영상의 기록 및 검색 시스템을 구현하였다. 일반적으로 기존 감시영상 시스템은 영상 전체를 저장하므로 데이터의 증가 및 검색 효율이 저하되었다. 그러나 제안된 시스템은 배경부분을 제외한 목표 물체 영역만 데이터베이스에 저장되므로 저장장치의 효율뿐만 아니라 검색 시간의 단축 및 목표 영상의 확대를 통한 명확한 물체 확인이 가능하다.
본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.
최근 감시카메라의 사용률이 증가하고 있다. 개인 사업체, 전문 감시업체, 일반 기업 및 공공기관 등 감시카메라는 폭넓게 사용된다. 하지만 현재 설치된 감시카메라는 녹화된 감시영상이나 카메라 컨트롤을 관리자가 언제 어디서나 확인하고 조절할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 TCP/IP기반의 네트워크에서 PDA로 Wi-Fi를 이용하여 접속한 후 감시카메라를 제어하거나 영상을 확인하는 방법을 제안하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 서버 컴퓨터는 카메라의 영상을 받고 팬틸트 컨트롤을 하게한다. 클라이언트 컴퓨터는 PC와 PDA를 이용하여 서버에 접속한 뒤 실시간으로 영상을 받아오고 카메라 팬틸트를 컨트롤 한다. 본 논문에서 제안한 내용은 Wi-Fi가 사용가능한 곳에 있는 사용자가 언제 어디서나 감시카메라의 영상을 보고 컨트롤 하는데 유용할 것이다.
통합관제센터에서 실제 운용 중인 시나리오에 따라 다양한 지능형 영상감시 기술이 적용될 수 있다. 그러나 일반화된 시나리오에 맞는 영상감시 기술은 잦은 오경보로 효율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합관제센터의 서비스별 시나리오를 도출하고, 현재 사용하고 있는 지능형 영상감시 기술을 분석하여 시나리오에 최적화된 지능형 영상감시 기술 적용 방안을 제안하였다.
최근 IT분야에서 주목받고 있는 부분은 정보가전분야이다. 특히, 홈오토메이션(HA Home Automation)에서 중심이 되는 시스템은 홈서버라 할 수 있다. 즉, 가정내에 홈서버가 설치되어 이를 중심으로 내부적으로는 정보가전기기들이 네트워킹되어 있고, 밖으로는 인터넷을 기본 통신 환경으로 구성되는 것이 현실이다. 이러한 환경에서 홈시큐리티 방면의 영상감시기능은 핵심분야 중 하나이다. 영상감시기능을 수행하고자 가정의 홈서버상에 영상감시 모듈이 탑재되어진다. 이때, 홈서버는 임베디드 시스템으로 Qplus라고 하는 임베디드 리눅스 계열의 운영체제를 기본으로 하며, 영상감시 모듈은 SIP(Session Initiation Protocol)기반으로 수행된다. SIP은 VoIP(Voice over IP) 분야의 핵심기술로 최근 많이 부각되어 널리 활용되고 있는 응용 계층의 시그널링 프로토콜이다. 한편, 영상코덱은 ITU-T의 H.261표준을 따르고 있으며, 이러한 영상감시기능은 홈서버 뿐만 아니라, PDA와 같은 핸드헬드 장치를 통해서도 제공된다. 본 논문에서는 임베디드 영상가미 시스템의 설계 및 구현에 대해 기술하고 있다.
원거리 사람 인식은 영상 분석의 주요 연구 분야로서, 많은 연구자들이 CCTV 영상에서 사람 추적이나 행위를 분석하여 얼굴인식, 보안 상황 추출 등을 연구하고 있다. 이러한 연구와 관련하여 지능형 영상 감시 알고리즘의 성능을 측정하고 평가하기 위한 테스트 데이터베이스가 있어야 한다. 본 논문은 국외에서 소개된 지능형 영상감시를 위한 원거리 사람 인식용 영상 데이터베이스를 분석하고, 국내 상황을 고려한 테스트용 영상 데이터베이스 조건을 간략하게 제안한다.
CCTV(closed-circuit television) 시스템은 현재 도로 교통감시, 아파트 방범, 차량 번호판 인식 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 사용되는 여러 분야에서 실제 물체와 감시 영상의 오차를 줄이기 위해 좀 더 향상된 화질의 영상을 필요로 하고 있다. 디지털 카메라가 보편화 되고 또한 급속한 영상 압축 기술의 발전으로 인해 고화질의 영상을 지원하는 카메라가 빠르게 출시되고 있다. 현재 보편화된 영상 압축 기술 중 가장 뛰어난 성능을 발휘하는 H.264를 지원 하는 카메라를 사용한 CCTV 감시 시스템이 늘고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 H.264를 이용하여 고화질의 영상을 지원하는 여러 카메라를 동시에 원격으로 감시할 수 있는 Client Viewer 를 구현 하였다. 구현한 Client Viewer 는 실시간 재생 기능 및 녹화 기능을 지원 하며 녹화된 영상을 검색하고 재생하는 DVR 기능도 지원한다.
본 논문에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 검출했으며, 감시영상은 모바일 환경에서 실시간 모니터링을 통해 유무선 연동의 감시 시스템을 구축하였다. 기존에 사용되던 화소 값을 이용하여 동작 검출을 수행하는 방법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 연구에서는 블록 단위의 특징 값을 비교하는 기법을 사용하였다. 검출된 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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