• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.92-105
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• 2016

본 연구는 CCTV(Closed Circuit Television) 촬영범위에 영향을 주는 카메라 사양 및 위치 등 설치 요인에 대한 변수를 고려한 3차원 시뮬레이션 개발을 목적으로 한다. 현재 각 지자체는 방범, 교통, 산불감시와 같은 다양한 공공분야에서 CCTV를 운영하고 있다. 그러나 현재로서 CCTV의 설치는 신규입지의 선정을 위한 분석적 기법의 활용보다는 결정권자의 경험에 의존하여 최종 입지가 선정되고 있는 실정이다. 또한 최근에는 여러 기관이 운영하는 개별 CCTV의 다목적 또는 공동 활용의 중요성이 강조되고 있다. 위에 제시된 상황을 해결하기 위한 방법 중 하나로 이용 목적에 적합한 CCTV 사양 선택 및 최적입지분석 방법론의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 기존 연구들의 CCTV 입지점 선정 및 촬영범위 구현 방법의 장단점을 분석하여 이를 보완한 3차원 시뮬레이션 기법을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 CCTV 촬영범위 산정을 위해 기존 연구의 단점을 보완할 수 있는 요인을 도출하고, GIS기법을 활용하여 도출 요인을 적용한 3차원 촬영범위 분석을 하였다. 도출된 요인은 카메라의 화각에 영향을 주는 촬상소자의 크기와 초점거리, 촬영범위에 관련된 설치 높이 및 설치각 등 총 8개이었다. 위 요인들을 적용한 3차원 시뮬레이션 기법을 ArcObject와 Visual C#을 이용하여 자동화하였다. 이를 이용하여 CCTV 사양에 따른 촬영범위를 시뮬레이션 할 수 있었으며, 신규 설치 시 최적 배분된 입지점의 도출 또한 가능하였다. 이에 본 연구의 결과는 CCTV의 사양 선택 및 입지점 도출을 위해 결정권자의 합리적인 의사결정을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.789-795
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• 2011

본 논문에서는 기존의 CCTV 영상을 단순히 상황판에 가시화하여 관찰하는 방법에서 진일보하여 많은 CCTV 영상을 3차원 공간 정보 상에 Mapping하여 운영자로 하여금 건물의 전반적인 보안 상황을 3차원 건물정보모델(BIM, Building Information Model)을 기반으로 직관적으로 이해하게 하고 이를 통하여 즉각적인 대응을 할 수 있는 저작도구와 서비스 풀랫폼 개발을 목표로 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.559-565
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• 2011

본 논문은 CCTV의 카메라의 촬영영상을 통해 주위의 지형정보를 추출하여 3차원 지형도를 제작함으로써 효과적으로 지리정보를 구축할 수 있는 지리 정보 시스템을 제안하였다. 또한 카메라의 촬영영상을 통해 인식되는 객체를 추적하고, 추적의 성공여부에 따라 지형 변화의 여부를 인식하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 산업 현장에 적용하면 실제 지형에 가까운 지리정보를 구축할 수 있을 뿐만 아니라 보안, 감시 및 추적 시스템으로 활용할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.153-162
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• 2014

다양한 분야에서 CCTV가 널리 활용되고 있으며, CCTV의 감시 성능을 개선하기 위한 노력들이 지속되고 있다. 그러나, 정작 감시 성능을 정량적으로 평가하는 방법은 상당히 미비하다. 이에 본 연구는 CCTV 시스템이 대상 공간을 주어진 감시 목적에 부합하게 잘 감시하는가를 정량적으로 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 대상 공간의 특정한 위치에서 특정한 방향을 바라보는 객체가 CCTV로 얼마나 정밀하게 관측되는 가를 정량적으로 나타내는 감시 해상도를 정의한다. 정의된 감시 해상도를 대상 공간에서 관심 있는 모든 위치와 방향에 대해 계산하여 감시 목적에 따라 요구되는 최적의 해상도 이상이 성취되는 비율로써 대상 공간에 대한 감시 성능 지수를 산출한다. 제시된 방법을 적용하여 대형 건물 지하주차장에 설치된 CCTV 시스템의 감시 성능을 평가하고 가시화하여 분석하고 개선하는 사례를 기술한다. 제안된 방법은 대상 공간이 감시 목적에 맞게 효과적으로 감시되고 있는지 정량화하여 평가하고, 대상 영역을 요구 성능으로 감시하기 위한 CCTV 시스템 설계의 최적화에 기여한다.

• 한국안광학회지
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• 제13권1호
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• pp.31-35
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• 2008

목적: 본 논문은 CCTV 카메라용 렌즈 설계를 triplet형으로 광학 설계를 하였다. 방법: 초점거리를 56 mm, 유효경을 20 mm 그리고 화각을 $5^{\circ}$로 한 망원 렌즈 형태이고, 설계하고자 하는 카메라의 CCD array detector의 크기를 2/3인치로 하였다. 결과: 광학계의 성능은 ray-fan과 spot diagram 그리고 회절 광학적인 MTF를 계산하여 평가하였고, 파장은 Fraunhofer C, d 및 F-line에 대해 achromat 되었으며 MTF 값도 tangential과 sagittal MTF 모두 50 line pairs/mm의 공간 주파수에 70% 정도가 나왔다. 결론: triplet형으로 비교적 저가 보급형 감시용 목적 CCTV 카메라를 설계하였고 충분히 실용적이라 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.7-9
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• 2020

기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하였기 때문에, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있어 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 C3D에 광학 흐름을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 75.83의 AUC를 얻어 기존에 연구되었던 행동 값만을 사용한 모델보다 높은 정확도를 달성하였다. 또한 이상 탐지 모델 설계 시 객체의 행동에 다양한 측면을 고려할 수 있는 여러 특징 값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.664-670
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• 2018

현대 사회는 감시의 눈이라 하는 CCTV가 일상생활 속에서 다양한 방법으로 영상데이터를 수집하기 위해 사용되고 있다. 치안 및 감시, 방범용으로 CCTV를 활용할 뿐만 아니라 자동차에 블랙박스 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 STM32F407 ARM 칩을 기반으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 카메라 시스템을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 카메라 시스템 개발을 위해 솔리드 웍스 환경에서 전체적인 구조를 3D를 기반으로 카메라 시스템을 모델링을 진행하였다. PCB 보드 설계는 카메라 시스템 모델링 파일에서 PCB 부품을 iges 파일로 추출하여 Altium Designer 툴에서 3D와 2D 보드로 변환하여 PCB 설계 진행함으로써 완성도 높은 조립성을 가질 수 있도록 진행하였다. 카메라 시스템 회로 및 PCB를 설계한 후, TRM(Thermal Risk Management) 툴을 활용해서 보드에서 발생하는 발열 시뮬레이션을 진행을 통해 대처할 수 있도록 함으로써 안정적인 시스템 구현에 관한 연구를 진행하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.95-103
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• 2009

전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.115-119
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• 2020

Recently, CCTV installations are rapidly increasing in the public and private sectors to prevent various crimes. In accordance with the increasing number of CCTVs, video-based abnormal behavior detection in control systems is one of the key technologies for safety. This is because it is difficult for the surveillance personnel who control multiple CCTVs to manually monitor all abnormal behaviors in the video. In order to solve this problem, research to recognize abnormal behavior using deep learning is being actively conducted. In this paper, we propose a model for detecting abnormal behavior based on the deep learning model that is currently widely used. Based on the abnormal behavior video data provided by AI Hub, we performed a comparative experiment to detect anomalous behavior through violence learning and fainting in videos using 2D CNN-LSTM, 3D CNN, and I3D models. We hope that the experimental results of this abnormal behavior learning model will be helpful in developing intelligent CCTV.