• TTA 저널
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• 통권171호
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• pp.42-45
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• 2017

• 전자통신동향분석
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• 제35권2호
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• pp.17-27
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• 2020

Predicting where and when a crime may occur in an area of interest is one of many strategies of predictive policing. Multidimensional analysis, including CCTV, can overcome the limitations of hotspot prediction, especially of violent crimes. In order to identify the precursors of a crime, it is necessary to analyze dynamic data such as attributes and activities of people, social information, environmental information, traffic flows, and weather. These parameters can be recognized by CCTV. In addition, it provides accurate analysis of the circumstances of a crime in a dynamic situation, calculates the risk, and predicts the probability of a crime occurring in the near future. Additionally, it provides ways to gather historical criminal datasets, including sensitive personal information.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.247-248
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• 2013

현재 CCTV는 범죄의 예방 목적이 아닌 증거물 확보용으로 많이 활용되고 있으며, 범죄 예방을 위해서는 더 많은 CCTV를 설치해야한다. 하지만 추가적인 CCTV 설치는 사생활 침해를 초래하며, CCTV 관리자는 여러 대의 CCTV 화면을 파악하고 분석해야하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 CCTV와 스마트폰의 GPS기능을 연계하여 범죄 예방 목적을 갖는 지능형 CCTV 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통해 관리자 및 유관기관은 범죄 발생을 빠르게 판단하고 CCTV가 범죄 발생 영상을 보호자에게 전송하여 범죄 발생을 사전에 차단할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.295-303
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• 2008

개개인의 사생활 보호와 인권존중이라는 명분하에 감시시스템에 대한 비판적 시각으로 인해 그동안 침체되었던 CCTV 시장이 911 테러 이후 보안에 대한 중요성 제고와 사회적 범죄 예방에 대한 의식변화로 인해 전 세계적으로 새로운 국면을 맡고 있는 상황에 국내의 첨단 IT기술과의 접목을 통한지능형 감시시스템으로의 변화를 꾀하고 있으며 원격지에서 사각지대 없이 촬영된 영상을 인터넷을 통하여 어느 지역에서도 실시간으로 감시 및 제어할 수 있어 연구하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-68
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• 2024

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.14-16
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• 2019

스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1056-1058
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• 2022

본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.97-105
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• 2020

최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.161-163
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• 2011

최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.524-526
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• 2013

본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV 에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안 기술에 대해 서술한다. 광역영상보안시스템은 단일 CCTV 에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 시스템에서는 광역영상보안시스템 환경에서 요구하는 지능형 영상보안 기술로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.