산업 사회가 급속도로 발전함에 따라 전 세계적으로 전쟁, 테러, 강력 범죄가 증가하고 있다. 이러한 위험 요소들은 인명 피해 및 자원에 대한 파괴로 이어지는 주된 원인이 된다. 최근 강력 범죄의 잦은 발생으로 사회적 불안감이 조장되고 있으며 이러한 이유로 더 나은 안전, 보안 시스템 분야를 점검하는 계기가 되었다. 보안 시스템의 대표적인 장비라고 할 수 있는 CCTV카메라 시스템은 각 지역 자체적으로 공공장소 등과 같이 유동인구가 많은 지역에 확대 설치될 계획이다. 이것은 감시의 목적뿐만 아니라 보안 기술의 중요성에 대한 인식이 점차 높아짐에 따라 최소 인력으로 최대한의 감시 효과를 가질 수 있는 지능형 영상 보안 기술의 확대 보급을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능형 감시 카메라의 동향 및 시나리오에 대해서 살펴본다.
시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.
최근 인공지능 기술의 발전으로 한강 교량이나 건설 현장 등 수많은 환경에 지능형 CCTV가 설치 및 운용되고 있다. 한편 사고 및 범죄 유발의 가능성, 재해 시 대피 공간으로의 활용도로 인해 건축물 옥상 개폐 여부에 대한 대립이 존재한다. 법률에서는 지정된 건축물 옥상 출입문의 상시 개방을 원칙으로 하고 있지만, 사실상 방범의 이유로 암묵적으로 폐쇄를 허용하고 있으며 마땅한 법적 조치가 부재하다. 본 연구는 이러한 맥락에서, 지능형 CCTV를 활용하여 옥상에서 발생할 수 있는 비상 상황에 대응하기 위한 감지 시스템을 제안한다. YOLOv5 객체 탐지 모델을 기반으로 한 폭행 및 투신 상황을 실시간으로 감지하는 시스템을 구축하였으며, 새로운 메트릭 IoP(Intersection Over Person)를 도입하여 투신 상황을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 폭행 및 투신 상황을 신속하게 탐지하며 높은 정확도를 보여주었다. 또한, 옥상 출입문 관리에 관한 법제 분석을 통해 옥상 출입문 개방과 CCTV 설치에 대한 제도적 미비점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 기술적·법적인 개선으로 옥상 환경에서의 범죄 및 사고 발생이 감소할 것으로 기대된다.
최근 보안 관제를 위한 인원부족 및 감시 능력의 한계로 자동화된 지능형 관제 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 논문에서는 지능형 감시시스템의 구축을 위하여 자동화된 객체추출 및 추적 시스템, 그리고 이상행위를 인지하는 이상행위 검출 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 모듈은 기존의 연구 결과를 바탕으로 실제 환경에서 적용되고 상용화가 가능하도록 알고리즘의 성능을 높였으며, 구현 후 다양한 테스트를 통해 그 성과를 검증하였다. 특히, 배회 또는 도주와 같은 이상행위의 경우 1초 이내에 검출할 수 있었다.
현재 DB 보안시스템에서 DB 서버의 주요정보 및 개인정보 등의 전체 오브젝트 정보를 파악하여 보안취약 오브젝트에 대한 인지 및 차단을 수행하고, 업무범위를 벗어난 접근 등에 대한 오남용을 방지하고, 보안취약점을 자체 점검해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 현 기술로 제어 불가한 DB의 보안취약 오브젝트에 대한 추출과, 추출 정보의 저장 및 관리, 메모리에 적재 및 오브젝트 명과 정보의 치환 분석 등의 보안 적용방안을 연구한다. 또한 보안 대상 내 주요 오브젝트의 변경이력을 관리하고, 보안 취약 오브젝트의 스캔결과 및 정책의 기본관리, 예약수행관리, 관리자 통보 등의 관리방안을 연구한다. 보안 취약에 대한 사전 차단을 위한 제어가능 시스템과의 연동은 ESM 등 정보수집 모듈과의 연동 및 보안정책 적용결과에 대한 연동 및 정책 재적용 방안을 설계한다. 본 논문의 연구는 지능형 DB보안 기능구현을 가능케 할 자료로 사용될 것이다.
본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
사물인터넷 환경이 발달함에 따라 사물들 간의 상호 정보 교환으로 사용자의 현재 상황 정보를 인지할 수 있는 지능형 가젯이 다시 주목받고 있다. 지능형 가젯은 사물이 지닌 고유 기능 외에 부가적으로 사용자의 정보 수집 및 처리작업을 저전력 무선 네트워크로 이용한다. 최근, 무선 네트워크가 지니고 있는 보안적인 취약점을 통해 지능형 가젯을 이용하여 차량을 탈취하는 피해가 발생하였다. 그 밖에도 추가적인 피해 사례가 발생한 것으로 보아 지능형 가젯에 대한 취약점을 보완할 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 지능형 가젯이 시스템에 접근하는 것을 가젯 등록 인증을 통해 신뢰성 있는 지능형 가젯 방안을 제안한다.
재난정보시스템은 재난에 대하여 예방, 대비, 대응, 복구 단계별 활동을 지원하기 위한 정보시스템이다. 재난정보시스템은 여러 형태의 재난에 대하여 여러 수준의 다양한 정보자원을 이용해야 하고 여러 임무를 맡고 있는 다양한 인적자원과 다양한 물적 자원을 활용하여 준비하고 빠르게 대응해야 한다. 재난은 지역별로 대응하게 되는데 기존의 시스템은 해당 지역에 대한 정보만을 파악할 수 밖에 없으며, 통합적인 상황 분석이 부족하고, 지역재난상황에 따라 표준행동에 의한 자동적 실시간 임무부여와 실시간 보고의 처리, 재난관리자의 경험적 지식을 활용될 수 있는 정보시스템화는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지역단위 홍수대응을 위하여 지역별 재난정보시스템이 P2P 분산연결체제로 재난과 유관한 다른 지역의 재난정보를 공유할 수 있고, 국방, 경찰, 보안 분야에 적용되어온 정보융합(Information fusion)기술과 비즈니스 룰(BRMS)의 규칙기반 지능형 기술을 활용하여 여러 수준의 다양한 정보를 종합 분석하여 통합적인 상황정보를 제공하고, 표준행동(SOP) 요령과 지역 재난관리자의 지식을 활용하여 인적 자원과 물적 자원에 대한 대응계획을 제시하여 대응조치를 선택할 수 있도록 하며, 현장 상황에 따른 실시간 임무 부여와 상황 보고를 처리할 수 있는 지능형 지역 홍수대응 재난정보시스템 프레임워크를 제안한다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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