본 논문은 TCP/IP 네트워크 및 암호 프로토콜을 결합하여 CCTV 카메라 영상 데이터를 안전하게 전송하는 시스템에 관한 것이다. 특히, TCP Handshake에서 암호 키를 교환하고, 디바이스의 시그니처 정보를 활용하여 키를 생성하는 키 교환 암호 프로토콜을 도입한다. 이를 통해 CCTV 카메라의 영상 데이터를 암호화하여 전송하고, 수신 시 복호화하여 저장한다. 또한, 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라에 대한 보안 인증과 네트워크 연결 상태를 제어하며, 중간자 공격을 방지하기 위한 안전한 키 교환을 수행한다. 이로써 안전성이 강화된 CCTV 카메라 시스템을 제공할 수 있다.
이러닝은 교실에서 수업이 이루어지는 전통 수업 방식과는 달리 학생들이 각자의 장소에서 온라인으로 수업에 참여 할 수 있는 수업방식이다. 그리고 시험도 온라인에서 이루어지는 경우가 많아 이 경우 시험감독이 어렵다. 감독이 어려운 온라인 시험도 성적에 포함되므로 공정한 학사관리가 중요하다. 본 연구에서는 카메라를 이용한 온라인 시험 공정성 강화 시스템을 제안한다. 온라인 수강생은 매 강의를 학습한 후 출석확인을 위해 카메라로 얼굴을 촬영하고 촬영된 영상은 저장된다. 그리고 시험을 치는 동안 시험 장면을 촬영하고 얼굴을 검출하여 대리시험 등의 부정행위를 방지하고자 한다. 촬영된 영상은 시험이 종료된 후 시험 답안지와 함께 사이버 학사관리 시스템에 전송시키고 시험 성적표와 함께 사진을 인쇄하여 본인을 인증하고 시험 부정을 방지하고자한다.
본 논문은 선박 기관실 내의 효율적인 감시를 위한 팬-틸트-줌(PTZ) 카메라 기반의 모니터링 시스템의 설계 방법을 다룬다. 선박 기관실에는 여전히 전통적인 아날로그 계기들을 사용하는 곳이 많고, 침수나 화재 등 안전과 밀접하게 관련된 사각지대들이 다수 존재한다. 이러한 감시 개소들에 대하여 비교적 빠른 주기로 넓은 범위를 보장하는 카메라 기반 감시 시스템은 선박의 안전을 강화시킬 수 있는 효과적인 대안이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 PTZ 카메라의 기능들을 소프트웨어적 방법으로 더욱 강화시킨 형태의 모니터링 시스템을 제안한다. 보다 구체적으로는 카메라제어 모듈, 위치등록 모듈, 순회제어 모듈, 멀티뷰 영상재구성 모듈로 구성된 모니터링 시스템의 설계 방법을 제안하고, 제안된 방법은 기관실 환경에서의 실험을 통해 그 효용성을 평가한다.
디지털 카메라 시장이 2007년을 정점으로 수량적인 성숙기에 접어들면서 시장 정체기를 가져왔고 올해에는 마이너스 성장으로 돌아설 전망이다. 일찍부터 콤팩트 디카 시장의 포화현상에 따라 카메라업체들의 신규시장을 창출하려는 전략과 새롭고 다양한 기능의 카메라에 대한 소비자들의 기대 등이 맞물리면서 현재 카메라 시장은 '신기술의 경연장'이라 불릴 만큼 각 업체에서 경쟁적으로 신기술 제품들을 선보이고 있다. 특히 올해 화두라면 단연코 콤팩트 디카와 DSLR이 결합된 '하이브리드 디카'라 할 수 있고 보급기종을 중심으로 한 DSLR과 함께 편의성이 더욱 강화된 콤팩트 카메라들이 대거 선보일 것으로 예상되는 가운데 경기불황의 여파로 시장위축에 따른 업체 간 시장 선점 경쟁이 그 어느 때보다 치열할 것으로 전망된다.
디지털 영상제작 환경의 변화가 제일 먼저 뿌리를 내린 곳은 바로 1인 제작방식(One Man Producing System)을 취하고 있는 VJ(Video Journalist) 분야다. 6mm 소형 디지털 카메라와 디지털 편집기술의 등장 이후 VJ를 중심으로 급속도로 확산되고 있는 1인 제작시스템은 영상물 제작의 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 특히 VJ시스템의 고효율성은 기존의 방송영상물 시장에 기여할 수 있는 높은 잠재력과 가능성을 내포하고 있다. 그러나 현재 VJ시스템은 단지 값싼 영상제작 시스템정도로 왜곡되어 관습화 되어가고 있는 실정이다. 이런 맥락에서 본 논문은 VJ시스템의 특성을 중심으로 그 경쟁력 강화를 위한 지향점을 논한다.
컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.
디지털 카메라를 이용한 영상 취득은 일반적으로 한 픽셀에서 세 가지 색상(적색, 녹색, 청색)의 값을 얻는 것을 목표로 한다. 하지만, 비용의 문제로 한 픽셀에서 한 가지의 색상만을 얻어 나머지 두 색상을 복원하는 방식을 널리 사용한다. 이를 demosaicking이라 하는데, 이 과정에는 1)각 색상 영상 내의 상관관계와 2)세 가지 색상 사이의 상관관계가 동시에 이용된다. 본 논문에서는 이 두 가지 상관관계를 이용하여 각 채널의 고주파 성분과 밝기 성분의 고주파 성분을 반복적으로 향상시키는 방법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 밝기 성분을 이용하여 각 채널의 고주파 성분을 강화하고, 두 번째 단계에서 관측값을 이용하여 밝기 성분의 고주파 성분을 복원한다. 제안된 방법이 기존 방법과 주관적인 방법과 객관적인 방법으로 비교하여 우수함을 보인다.
이 논문에서는 현대 도시 관리에 필수적인 요소로 자리 잡은 비디오 감시 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 블록체인과 IPFS를 활용하여 데이터의 무결성과 프라이버시 보호를 강화하고, 객체 탐지 기술을 통해 이상 행위 탐지 및 영상 자동 저장함으로써 도시 안전과 보안을 향상시킬 수 있다. 이 통합 접근법은 감시 시스템의 효율적인 관리 방법론이 되어 도시 관리자와 시민들에게 더 안전하고 효율적인 감시 환경을 제공할 것이다.
하천 수위 측정을 위해서 우물통을 기본으로 하는 부자식, 초음파식, 기포식, 압력식, 레이다식 등 다양한 장비가 사용되고 있다. 이와 같은 장비는 모두 간접적인 방법으로 수위를 측정하기 때문에 기준값을 바탕으로 보정이 필요하며, 장비의 특성에 따라 여러 가지 장단점을 지니고 있다. 부자식의 경우 오래 전부터 사용되어 안정적으로 수위를 측정할 수 있는 것으로 평가되고는 있으나 우물통 막힘 등으로 인해 오측 혹은 결측이 발생하는 경우가 있다. 최근에 많이 사용되고 있는 센서식 장비의 경우에는 센서에 대한 정기적인 보정이 필요하며, 일부 장비의 경우 온도에 따라 측정값이 변화하는 단점이 있다. 수위 측정 방식은 접촉식과 비접촉식으로 나누어 볼 수 있다. 접촉식의 경우 물속에 센서가 위치하고 있기 때문에 홍수시 센서 유실 및 고장의 우려가 있으며, 잦은 고장의 원인이 되기도 한다. 비접촉 방식인 초음파나 레이다 수위계의 경우 온도에 따라 보정이 필요하거나 수면과의 거리에 커지면 오차가 커지는 경향을 지니고 있다. 또한 이와 같은 간접방식에 의한 수위측정 방법은 수위가 많이 변화하는 경우 실제 수위와 측정되는 수위가 일치하는지를 확인하는 것이 불가능한 단점도 있다. 본 연구에서는 최근에 많이 일반화되고 있는 영상처리 기술을 이용하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비인 영상수위계를 개발하였다. 영상수위계는 카메라(CCTV 포함)에 의해서 수위표를 촬영하여 직접 수위값으로 변환하는 원리를 사용하고 있어서 기존 수위측정 시설과는 달리 수위표를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 수위표를 육안으로 확인할 수 있기 때문에 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확성을 한층 높일 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 수위표 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.
드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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