일반적으로 출입자 정보는 보안서버에서 관리되며, 출입자가 출입카드를 카드리더에 접촉시킬 때 보안서버는 데이터베이스를 검색한 후 출입허용여부를 판단하게 된다 그런데 많은 출입자가 여러 출입문에서 동시 다발 적으로 카드리더에 출입카드를 근접시키면 정보폭주 가 야기된다. 따라서 서버의 과부화로 인해 출입 지연이 생긴다 본 논문에서는 정보폭주를 근본적으로 막을 수 있는 구역식별알고리즘을 제안하였다.
COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.
우리나라의 항만은 수 출입화물의 99.5%를 처리하며, 육로 및 철도 수송 물동량의 기종점 역할을 수행하는 중요한 곳으로서 항만 물동량의 신속한 처리와 자동화 시스템에 의한 비용절감은 엄청난 효과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너를 자동으로 식별할 수 있는 자동화 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt-Mask)를 적용하여 윤곽선을 추출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보영역을 검출한다. 검출된 식별자 후보영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별 식별자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
정보산업사회에서 안전에 대한 욕구가 증가함에 따라 보안에 대한 관심도 증가하고 있다. 그러나, CCTV만으로는 현대사회의 안전 욕구를 충족하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon으로 이루어진 IPS 시스템에 영상 정보를 활용한 처리 기술을 연동하여 기존의 RFID 태그 부착의 불편함과 식별 가능한 영역의 한정된 단점이 보완된 영상 추적 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위해, 스마트 기기와 사물 인터넷 융합 시스템을 설계하고 출입 통제의 정확성과 IPS의 신뢰성을 확보한 시스템을 연구하였다. 최종적으로, 지능형 PTZ 카메라를 이용한 영상 정보를 활용하고 출입자의 관리 정책을 설정하여 출입 통제 및 상황 제어를 수행하였다. 또한, 영상 추적 시스템, 인증 서버, 시각화 시스템을 통합 설계하여 출입자 행동 패턴을 분석하는 효율적인 IPS를 구축하는 기술을 설계하였다.
비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.
무선주파수를 이용해 직접적인 접촉 없이 사물에 부착된 태그를 식별하여 원하는 정보를 처리하는 자동인식기술인 RFID는 빠른 인식속도, 긴 인식거리, 금속을 제외한 대부분의 장애물 투과 기능 등의 특성으로 적용범위가 넓어지고 있다. 현재 125KHz, 134KHz, 13.56MHz, 433.92MHz, 900MHz, 2.45GHz 대의 주파수를 이용하여 물류, 교통, 안전 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 이러한 환경은 보안목적을 위해서도 유용하게 적용할 수 있는 중요한 기술적 요소가 되고 있다. RFID는 전 세계적으로 새로운 성장동력으로 각광받고 있으며, 우리나라에서도 향후 산업적으로 발전 가능성이 매우 높은 것으로 판단하여 정부차원에서 이 기술을 산업에 효과적으로 접목시키기 위하여 연구개발과제와 시범사업 등을 정책적으로 추진하고 있어 그 적용성 향상과 함께 보안업무를 위한 적용성도 높을 것으로 기대된다. RFID는 사람 및 차량에 대해 구역별로 구분하여 출입통제를 할 수 있어 기존의 통제업무를 한층 보완할 수 있을 뿐 아니라 RFID카드에 암호키를 격납하여 본인인증에 사용할 수 있다. RFID는 자기카드에 비해 보안이 강하기 때문에 주민등록증, 여권 등의 불법복제방지를 위해 이용할 수 있는데, 국제차원에서 여권 및 국제운전면허증 등에 RFID 도입을 추진하고 있는 것도 이러한 이유에서이다. 능동형 RFID는 장거리 데이터 전송이 가능하여 실시간 위치정보시스템에 적용하여 위치확인과 모니터링을 통해 사람을 보호하는 기능을 제공할 수 있고, RFID시스템이 지닌 인식 추적기능은 출입통제시스템과 연계하여 특정한 지역을 방문하는 외부인의 등록, 신분확인, 위치 확인 등의 효율적 관리와 방문자자가 불필요한 지역에 진입하는 것을 통제할 수 있으며, 반입되는 장비의 관리와 분실방지 등 체계적 운영을 위해 적용할 수 있다. RFID를 복사기에 적용하여 복사기 사용자, 복사량 등에 대해 효과적으로 관리 통제할 수 있으며, RFID 시스템과 연계된 프린터, 팩스 등의 접근통제 및 복사 내용을 감시할 수 있다. 갈수록 소형화 되고 있는 저장장치에 RFID 태그를 부착하고, RFID의 위치추적기능을 통해 물품의 무단 반출을 방지하고 물품의 반입과 반출을 효과적으로 통제할 수 있다. 기존의 출입통제시스템에서 사용하는 마그네틱 카드나 스마트카드는 출입자를 인식하고 통제하는 기능을 잘 수행했으나 물품의 반입을 통제하는 기능을 수행하지 못했다. 그러나 RFID 시스템의 무선 인식과 추적 기능은 출입통제 기능뿐 아니라 물품의 반출을 감시하고 통제할 수 있어 노트북이나 소형저장장치, 하드웨어와 같은 유형자산의 무단반출을 감시 통제하기 위해 적용할 수 있다.
본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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