2021년 9월 24일 전신마취 등 의식이 없는 환자를 수술하는 의료기관의 수술실 내 CCTV 설치 의무화 조항(의료법 제38조의2)이 공포되었다. 개정된 「의료법」은 수술실 내에서 발생할 수 있는 불법행위를 효과적으로 예방하고, 의료분쟁 발생 시 적정한 해결 도모를 목적으로 한다. 이로 인해 2023년 9월 25일까지 전신마취 등 의식이 없는 상태의 환자를 수술하는 의료기관은 수술실 내 CCTV를 의무적으로 설치해야 하고, 의료인의 동의 여부에 관계없이 환자와 환자 보호자의 요청만으로도 수술장면을 촬영해야 한다. 해당 법안은 기본권 침해 최소를 위한 입법 장치를 법률에 규정하지 않고 하위법령에 위임하였다(제38조의2 제10항). 정보주체의 기본권 침해를 최소화하기 위한 가장 현실적인 정책방안은 구체적인 규정을 마련하는 것이다. 이에 본 논문에서는 수술실 내 CCTV 설치 의무화 법안의 입법 배경과 개정안의 주요 내용을 살펴보고, 주요 쟁점을 분석함으로써 하위법령 마련 시 검토되어야 할 사안을 제안하였다. 수술실 내 촬영 대상인 정보주체의 기본권 침해 최소화 원칙 준수를 기준으로 촬영 요건, 촬영 거부 정당화 사유, CCTV 설치 위치, 촬영 범위·대상, 영상정보 안전 조치 의무와 처벌의 적절성 등을 검토하였다. 수술실 내 CCTV의 정보주체는 수술에 참여하는 보건의료인과 환자일 것으로 이들의 개인정보자기결정권, 인격권, 인권 등의 침해를 최소화하면서 설치 의무화법의 목적이 달성될 수 있도록 하위법령 마련 시 고려되어야 할 사안을 제안하였다. 본 논문이 하위법령 논의 시 검토되어 정보주체의 기본권 침해 최소화 방안 마련에 기여할 수 있기를 기대한다.
동영상에서 학습을 통한 특정인의 탐지는 한 개의 프레임 당 많은 시간이 소모된다. 따라서 특정인의 위치를 파악하면서도 탐색할 프레임의 수를 줄이는 것이 필요하다. 우리는 관찰되는 장소의 특징을 이용하여 일정 범위를 생략하는 탐색 기법을 제안하고 성능을 측정하였다. 실험결과 제안한 방법에서 어느 정도 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 LEACH-Mobile를 사용하여 병원에서 환자들의 위치와 센서 데이터의 지속적인 수집을 시뮬레이션 하고자 한다. LEACH-Mobile(: Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)은 기존의 LEACH프로토콜에서 mobile노드를 추가하여 이동성을 향상시킨 프로토콜이다. LEACH-Mobile은 LEACH에서 이동성이 개선되었지만, 기존 LEACH보다 소모되는 에너지의 양이 더 많다. 여기서 LEACH-Mobile을 사용하는 이유는 병원의 모니터링시스템은 대체적으로 cctv나 간호사들의 주기적인 확인으로 이루어진다. 하지만 대부분의 병원은 환자수에 비해 간호사의 수가 적다. 그렇기에 간호사가 보지 못한 사이에, cctv의 사각에서 일어나는 사고에 환자가 다칠 가능성이 있다. 그래서 위치와 센서 데이터를 5개의 상황으로 지속적으로 수집하는 시뮬레이션을 하였고, 그 결과는 병원에서의 환자들의 동선 관리를 보다 효율적으로 하였다.
초고층 빌딩, 복합상가, 대형 지하시설물 등과 같은 도시 대형 구조물에서 화재가 발생한 경우에는 거주자들에 대하여 신속한 긴급피난유도를 제공해야 인명피해를 최소화할 수 있다. 따라서 대형 화재가 발생한 경우에 긴급피난유도를 제공하는 것이 필수적이다. 이러한 긴급피난유도를 효과적으로 지원하기 위해서는 화재발생 위치, 거주자 위치, 탈출경로 등과 같은 주요 항목들을 파악하는 것도 중요하지만, 거주자들이 화재로부터 안전하게 대피할 수 있는 피난구역을 신속하게 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 안전한 피난대피구역 파악을 위하여 CCTV 영상을 분석하여 화재 발생에 따른 연기로부터 피난구역의 가시도를 측정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 연기로 인한 특정 구역의 가시도 측정을 위하여, 연기가 발생하고 있는 영상으로부터 배경 영상을 추출한다. 그리고 추출된 배경 영상에 대하여 에지를 추출한 영상을 생성한 후에, 연기로 인한 에지 강도의 변화를 계산하여 가시도를 측정한다.
본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.
목 적: 본 연구에서는 선형가속기 갠트리 헤드에 부착된 무선 CCTV 카메라를 이용한 영상처리를 통하여 환자 고정과 치료에 있어서의 정확성과 재현성 향상 방안을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 선형가속기의 유사-빔 방향상(semi-beams eye view, semi-BEV)을 얻기 위하여 무선 CCTV 모듈을 자체 제작된 아크릴 어플리케이터를 이용하여 갠트리 헤드에 부착하였다. CCTV 카메라의 영상은 2.4 GHz의 고주파를 통해 치료실 벽면의 수신기로 전송된다. 선형가속기 작동 시 발생하는 무선 주파수에 의한 간섭현상(RF interference)과 누설 방사선으로 영상에 잡음이 발생하는데, 구리 호일로 카메라를 차폐하고 미디안 필터링과 같은 영상처리 기법을 이용하여 이러한 잡음을 최소화할 수 있었다. 스테레오 정합 기법과 Gauss-Newton 최적화 방법론을 기반으로 자체 제작된 소프트웨어를 통해, 환자의 고정 상태를 나타내는 3차원적 위치, 이동, 회전 정도를 정량적으로 평가하였다. 시스템의 정확도를 평가하기 위하여 팬톰 실험을 수행하였다. 또, 환자 호흡에 대한 실시간 영상분석을 통해 호흡 동기 시스템(respiratory gating system)을 구현하기 위한 방법론을 개발하였다. 결 과: 구리 호일 차폐와 영상처리를 통해 잡음을 80% 이상 줄일 수 있었다. 3차원 위치정보의 오차는 팬톰 실험을 통해 $1.5{\pm}0.7\;mm$로 나타났고, 이동 및 회전량에 대한 오차는 각각, 1 mm, $1^{\circ}$ 미만으로 나타났다. 환자 호흡에 따른 호흡 동기 시스템을 구현한 결과, 0.2초의 오차 범위 내에서 실시간 모니터링이 가능한 것으로 나타났다. 결 론: 선형가속기에 부착된 CCTV를 이용한 환자 고정 보조기술은 기존의 높은 비용을 필요로 하는 타 IGRT 기법에 비하여 설치와 이용이 간편하다. 시스템이 선형가속기와 근접해 있기 때문에 야기되는 문제점은 본 연구에서 제시된 방법을 통해 해결될 수 있었다. 시스템의 정확도를 평가해 볼 때, 임상적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.
최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.
일반적으로 대형 지붕구조나 초대형 보와 같은 대형 구조물을 양중하는 방법은 유압잭이 이용된다. 또한, 양중시 안전을 위하여 CCTV를 이용하여 각 포인트에 설치된 줄자를 모니터링하여 레벨체크를 수행하고, 상대 변위가 기설정된 한계를 벗어나면 유압잭을 정지하고 상대변위를 수동으로 조정한 후에 양중을 수행하였다. 그러나, 이러한 종래의 양중 방법은 CCTV를 육안으로 확인하여 레벨을 체크하기 때문에 정확도가 높지 않았고, 실시간 계측은 현실적으로 불가능하였다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 자동추적형 토탈스테이션, 레이저 거리계, 데이터로거, 변형도게이지 등을 이용하여 대형 구조물 양중시 적용할 수 있는 계측-평가 시스템 구축하였다. 시스템을 구현하기 위한 프로그램 작성 후 실험실에서 시연을 통해 계측-평가 데이터의 정확성 및 활용 가능성을 평가하였으며, 안정적인 데이터 취득 및 연산을 통해 적용성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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