최근 공간정보기술의 발달에 따라, 여러 분야에 공간정보 기반의 관제 시스템이 운영 중이거나 추진 중에 있다. 특히 CCTV관제 시스템은 다양한 분야에서 활용되는 대표적인 관제 시스템이다. 그러나 통신 네트워크와 맞물리고 시스템 자체의 규모가 커짐에 따라 보안 취약에 관한 문제가 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 연구가 진행 중인, 혹은 이미 구축 운영 중인 CCTV 영상관제 시스템에서 발생 가능한 취약점을 분석했다. 또한 CCTV 관제 위치정보에 대한 악의적 변경에 대한 재난/테러 대비를 고려해야 한다. 그래서 현재 운용중인 방범용 CCTV관제 시스템을 실험 대상으로, 악의적인 공격 시뮬레이션을 분석하였다. 또한 이 공격이 관제 운용영역(커버리지)을 감소시켜 어느 정도의 관제 성능이 저하되는지 분석하기 위한, 수식을 작성 했다.
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.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
최근 여성 1인 가구를 대상으로 주거침입 관련 범죄가 꾸준히 발생하고 있다. 이러한 범죄를 예방하기 위한 한 방법으로는 특정 구역, 위치를 감시하기 위한 목적으로 CCTV(Closed-circuit television)를 설치하는 방법이 있다. 하지만 일반적인 가정용 CCTV의 경우 사용자 커스터마이징이 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 저비용의 커스터마이징이 가능한 양방향 통신 기반 침입자탐지 시스템을 제안한다.
객체인식은 지능적이고 다양화된 범죄 예방을 위한 영상 감시 시스템에서 중요한 기술 중 하나이다. 사람의 신체 정보인 키는 그 대상이 가지고 있는 신체적인 특징 중 하나로 신원을 확인하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 CCTV 영상으로부터 보행자를 검출하고 검출된 객체인 보행자의 키를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 방식을 이용하여 움직이는 객체를 분리하고, 분리된 후보 객체들의 가로세로 비율, 크기 등의 조건을 이용하여 보행자를 검출하였다. 제안한 방법을 CCTV 영상에 적용하고 동일 보행자에 대하여 근거리, 중거리, 원거리의 위치에서 키를 추정하고 정확성을 평가하였다. 실험결과 근거리에서 97%, 중거리에서 98%, 원거리에서 97% 이상의 정확도로 키 추정이 가능함을 보였다. 또한 영상내의 보행자는 위치에 따라 크기가 다르지만 실험을 통하여 제안하는 방법이 보행자의 위치에 관계없이 키를 추정하는데 효과적임을 확인하였다.
현대사회는 도시환경의 급격하고 복잡한 변화의 결과로 각종 범죄가 빈번히 발생하고 있어 국민의 생명과 재산보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 도시지역의 치안 담당자들은 경찰 인력의 부족과 과중한 업무 속에서도 효율적인 범죄예방과 감시활동을 위해 경찰의 역할과 기능을 확대하고 있다. 최근에는 24시간 동안 일정한 지역을 집중적으로 모니터링 할 수 있는 CCTV 등의 인위적인 감시도구를 통해 효과적으로 범죄를 감시하고 예방하기 위한 시스템을 도입하고 있으나 감시도구 설치를 위한 체계적인 기준의 미비와 사생활 침해라는 문제가 발생되고 있다. 따라서 이 연구에서는 CCTV 등의 인위적 감시도구와 범죄 발생지점의 공간적 특성, GIS의 공간분석 기법 등을 이용하여 범죄 모니터링이 가능한 인위적 감시지역을 선정하였으며, 그 결과 CCTV 설치대수가 절대적으로 부족하며, 기존에 설치된 위치도 공간적 분포를 충분히 고려하지 못한 것으로 나타났다.
최근 영상 인식 기술의 급격한 발전으로 도로 교통 CCTV영상 내에서의 객체 분석 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 교통 CCTV영상 내의 교통량 분석을 위한 계수선(Counting Line)을 도로의 형태에 따라 적응적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 도로 위의 차량을 검출하고 검출한 차량의 위치를 이차원 가우시안 형태의 함수로 모델링 한 후, 이를 연속된 프레임 상에서 누적하여 차량의 이동 경로를 표현하는 누적 가우시안 지도를 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 누적 가우시안 지도에 군집화 및 선형 회귀를 적용하여 도로의 주방향을 구하고, 이 주방향을 이용하여 최종적으로 교통량 분석을 위한 계수선을 검출한다. 다양한 CCTV상황에서 제안하는 방법을 적용하였을 때 계수선을 효과적으로 검출할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.
이 연구는 초등학교 주변에 설치된 방범용CCTV가 범죄를 감소하는 효과가 있는지를 검증하였다. 이를 위해 춘천시에 설치된 9개의 방범용CCTV의 위치와 종류에 관한 데이터 및 춘천시의 범죄데이터가 수집되었다. 분석단위로 월 단위가 사용되었으며, 날짜, 월평균 온도, 범죄 추이를 통제한 후 포아송 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 초등학교 주변에 설치된 방범용CCTV로 인해 전체범죄와 중범죄가 감소하였음을 보여주었다. 그러나 경범죄에서는 그러한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 방범용CCTV가 초등학교 인근에 설치되었을 때 중범죄율과 전체범죄율을 낮추는 데 도움을 줄 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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