• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.8
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• pp.918-931
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• 2013

The conventional object tracking techniques using PTZ camera detects object movements by analyzing acquired image. However, this technique requires expensive hardware devices to perform a complex image processing. And it is occasionally hard to detect object movements, if an acquired image is low quality or image acquisition is impossible. In this paper, we proposes a smart security CCTV system applying to wireless sensor network technique based on IEEE 802.15.4 standard to overcome the problems of conventional object tracking technique, which enables to track suspicious objects by detecting object movements and GPS data in sensor node. This system enables an efficient control of PTZ camera to observe a wide area, decreasing image processing complexity. Also, wireless sensor network is implemented using mesh networks to increase the efficiency of installing sensor node.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.6
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• pp.57-64
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• 2020

Video surveillance is consists of cameras, transmission devices, storage and playback devices, and is used for crime prevention and disaster monitoring. Recently, it has been spreading to a wide variety of fields, and has developed into an intelligent video surveillance system that can automatically recognize or track characteristic objects of people and things. The purpose of this study was to investigate the cases of video surveillance service applying the latest technology by dividing it into the home, public, and private sectors. also this study tried to investigate and research what advantage it brings from a business perspective. By looking at the cases introduced in this study, it was confirmed that the viedo security service is developing intelligently, such as excellent compatibility with CCTV, multiple video surveillance, CCTV screen motion detection, and alarm through automatic analysis.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.415-420
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• 2009

For the emergency detecting in general CCTV environment of our daily life, the monitoring by only images through CCTV information occurs some problems especially in cost as well as man power. Therefore, in this paper, for detecting emergency state dynamically through CCTV as well as resolving some problems, we propose our advanced speech recognition system. For the purpose of it, we adopt HMM(Hidden Markov Model) in our system to do a feature extraction. Also, we adopt Wiener filter technique for noise elimination in many information coming from on CCTV environment. In this paper, our system send only the emergency speech information to a manager to deal with emergency state effectively.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.1336-1339
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• 2012

최근 공공기관을 통해 CCTV 영상을 통합관리 하려는 움직임이 활발히 발생하고 있다. 하지만, CCTV의 수가 증가하고, 해상도가 높아지면서 통합관리시 저장비용, 검색비용 등의 문제가 예상되고 있다. 이러한 문제의 해결책으로 클라우드 컴퓨팅 기술을 들 수 있는데, 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라이언트 디바이스에서 필요한 시점에 인터넷을 이용해 공유 풀에 있는 서버, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 등과 같은 IT 리소스에 쉽게 접근할 수 있는 것을 가능하게 하는 모델이다. 또한 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 다양한 모바일 기기를 결합하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. CCTV와 같은 영상을 생산하는 클라이언트를 모바일 클라우드의 단말로 보고, 영상 데이터를 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 관리하면, 저가의 비용으로 대용량의 영상을 저장하는데 비용을 절감 할 수 있으며, 간단한 방법으로 병렬 처리로 검색을 할 수 있어, 검색 시간을 절감 할 수 있는 효과가 있다. 본 논문에서는 모바일 클라우드를 이용한 범용 영상 통합 관리 시스템 모델을 제안하고 이를 토대로 차량용 블랙박스 분야에 한정한 시스템 설계하고 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.615-618
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• 2023

최근 computer vision 기술 발달이 가속화되고 있으나, 특정 산업의 경우 산업 적용의 어려움과 데이터적 특성으로 인하여 기술 발전의 속도를 따라가지 못하고 있다. 특히, CCTV 는 대부분 실외 환경에 운영되어 다양한 환경의 변화 및 데이터 고유 특성상 노이즈가 많기 때문에 데이터 산포가 커서 기술의 현장 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CCTV 데이터의 특성을 고려하여 CCTV 운용 환경에 강건한 객체탐지(object detector) 학습을 위한 데이터 설계 방안을 제안한다. 제안 기법은 대용량의 CCTV 영상에서 객체탐지에 효과적인 샘플링을 유도하는 방안과 소수의 CCTV 레이블 데이터 외 MS COCO 등 다수 오픈 레이블 데이터를 혼합학습 하여 일반화 성능을 높이는 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 입증하였으며, 특히 mAP 기준 13.39%의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 선보였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.143-146
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• 2011

2009년 11월 14일 발생한 부산 실내사격장 화재와 관련하여 조사내용을 토대로 화재 시뮬레이션용 전선유체역학 모델인 FDS를 이용하여 재현하였으며, 시뮬레이션 결과와 화재당시 녹화된 CCTV 영상을 비교하였다. 2층 발사실에서 시작된 화재는 급격히 연소가 진행되어 약 3초 후에 휴게실로 확산되며, 약 7초 후에는 계단 및 1층 홀을 지나 사람들이 통행하는 인도에까지 연기가 분출되는 것으로 나타났다. 시뮬레이션 결과는 2층 발사실과 휴게실에 녹화된 CCTV 영상 및 1층 홀 옆의 귀금속가게에 녹화된 CCTV 영상과 거의 일치하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.939-940
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• 2014

본 논문에서는 CCTV설치 증가로 많은 양의 영상정보 데이터가 저장되고 있지만 활용되지 못하고 있는 문제를 해결하기 위해서 빅데이터 분석 동향과 기술을 조사 및 분석하였다. 이를 통해 영상정보 빅데이터 분석을 하고 소상공인 창업지원 서비스와 도시 인프라 개 보수 지원 서비스를 제공하는 도시고도화 지원 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.301-302
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• 2019

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.323-323
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• 2021

본 연구는 국지적으로 발생하는 침수상황을 빠르게 감지하고 대처하기 위하여 다채널 실시간 CCTV 영상을 무인 모니터링하고 자동으로 감지하기 위한 영상분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이에 다양한 공간에서 촬영된 학습 및 검증을 위한 데이터를 구축하였고, 대표적인 CNN 계열 분류모델을 중심으로 딥러닝 모델을 개발하였다. 5가지 CNN 알고리즘으로 시험결과, ResNet-50 모델의 분류 정확도가 87.5%로 가장 우수한 성능을 보였다. 공간적으로는 실외, 도로공간에서 82% 이상의 분류성능을 보였고, 실내공간에서는 양질의 학습데이터 부족으로 분류성능이 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구성과는 지능형 CCTV 기술 발전과 방재 목적의 다목적 활용으로, 향후 홍수피해 저감을 위한 보조적인 수단으로 활용되길 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.691-694
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• 2023

본 논문은 CCTV 화면에서의 다양한 이상상황 중 교량 데이터에 특화된 자세 추정 기반 이상탐지 알고리즘을 소개한다. 교량은 크게 도로, 인도 이렇게 두 구역으로 나눠지며, 사람들의 이동방향이 한정적이라는 특징을 가지는 장소 중 하나이다. 이러한 장소적 특징을 이용하고자 사람 자세 추정을 통해 이상의 기준을 잡고 교량 데이터에 특화된 이상탐지 알고리즘을 제안한다. CCTV 영상은 이상을 정하기 어렵고 이상에 대한 레이블이 없는 데이터가 대부분이며 이상에 대한 레이블 생성시 많은 비용 발생이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고자 영상 데이터를 이미지 단위가 아닌 영상 단위로 레이블이 담긴 weakly label 을 가지는 데이터를 활용한 이상탐지 모델을 이용하였다. 특히, 교량에서의 이상상황의 특징인 사람 자세 추정으로 추출한 특질을 추가하여 기존 알고리즘의 이상탐지 예측 성능을 개선하였다.