최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
전자정부 서비스 중 지능형 CCTV 관제 플랫폼은 인공지능을 활용하여 사람, 자동차 등 주요 객체가 CCTV상에 나타났을 경우, 관제요원에게 표출해 주는 선별 관제 서비스이다. 지능형 CCTV 관제 플랫폼을 운영할 경우 비상 상황 발생 시 신속한 대처가 가능하고 민원 해결 증가로 시민들의 삶의 질 제고가 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 이에 본 연구는 비(非)시장재화인 지능형 CCTV 관제 플랫폼의 편익을 선택실험기법인 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 가구당 평균 지불의사액을 추정하고, 이를 토대로 사회적 편익을 계산하였다. 분석 결과 가구의 평균 지불의사액은 연간 6,908원, 국가 전체의 경제적 편익은 연간 약 1,504억 원으로 추정되었다. 본 연구는 그간 환경·공공재의 적용되던 CVM의 적용 범위를 지능형 전자정부 서비스 분야로 확장한 점에서 학술적 의의가 있다. 나아가, 지능형 CCTV 관제 플랫폼 도입이 활발하게 논의되는 현 상황에서, 이에 대한 편익을 화폐가치로 추정하였다는 점에서 실무적 시사점을 지닌다.
본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주 야간 95%이상의 성능을, 떨림 안개 저조도 등 자연환경에서 가장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.
본 논문에서는 방범용 CCTV 시스템의 빈번한 장애를 처리하는데 원격지 방문으로 소요되는 시간과 인력의 소모를 개선하기 위해 모니터링 및 단순장애 자가 처리 기능을 탑재한 방범용 CCTV를 위한 지능형 모니터링 시스템을 제안한다. 지능형 모니터링 시스템은 센서 모듈에서 측정된 값을 지능형 모니터링 모듈에서 취합하고 모니터링 하여 자가 처리 여부를 판단하고, 이에 따라 제어모듈과 통신하거나 상황실에 알림 등의 여부를 판단하여, 네트워크를 통해 원격으로 방범용 CCTV의 상태를 모니터링하고 장애발생을 예측하여 자가 처리 하거나 원격 처리할 수 있다.
물리적으로 넓은 구역을 모니터링하기 위해서는 많은 CCTV가 필요하다. 실내에서 CCTV를 구축할 때는 배선 환경이 충분하여 많은 CCTV를 설치할 수 있다. 그러나 실외에서는 상대적으로 배선이 어렵다. 또 먼 거리를 모니터링할 때는, 모니터링 장소까지 배선 비용이 발생한다. 그러므로 물리적으로 먼 거리에 CCTV를 설치할 때, 무선 기술을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 CCTV 시스템의 구성을 확인하고 이를 무선 환경으로 전환하기 위한 요구사항을 도출하였다. 그리고 요구사항에 따라 무선 기반 지능형 CCTV 시스템을 제안하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 무선 기반 지능형 CCTV는 무선 환경에서도 정상 동작함을 확인하였다. 본 연구는 Wifi 환경을 기준으로 연구하였으며, 이동통신 환경으로 확장하기 위한 추가 연구가 필요하다.
최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.
영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.
The construction industry is a hazardous environment in which many field workers work. Therefore, there is a limit to the safety manager's grasp of all situations. In order to solve these problems, the application of automatic control technology in connection with AI and CCTV is being introduced, and the development of intelligent CCTV to reduce the safety accident rate is actively progressing. This study seeks to present future directions by identifying the current status of intelligent CCTV developed to reduce the safety accident rate at construction sites and analyzing its limitations. Through this, the range of accident prevention types of the safety control system at the construction site will be confirmed and the need for future intelligent CCTV function development will be suggested.
최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.
영상감시, 특히 CCTV는 이미 보안에서 없어서는 안 될 큰 중심이 된지 오래지만 지속적인 기술 성장 못지않게 또 다른 첨단기술 및 기능 요구가 증가되고 있으며 그중에 하나가 CCTV 영상의 사각지대이다. CCTV는 다양한 목적을 위해 24시간 영상을 녹화하지만 현재 시스템으로 사각지대 없는 CCTV시스템은 다수의 카메라를 설치하여만 한다. 이는 높은 비용과 유지관리가 필요하게 되어 적재적소에 CCTV시스템 설치가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구개발에서는 사각지대가 없는 CCTV 개발에 필요한 지능형 영상분석 시스템에 필요한 통합 관리 시스템을 설계하여 전체적인 시스템 개발 완료에 목표를 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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