지능형 영상감시 환경은 CCTV 등에서 실시간으로 수집한 영상데이터의 분석을 통해 영상 객체에 대한 다양한 정보를 추출하고 이를 기반으로 자동화된 처리를 가능하게 하는 기술이다. 그러나 지능형 영상감시 환경에서는 프라이버시 노출 문제가 발생할 수 있어 이에 안전한 대책이 필수적이다. 특히, 영상 메타데이터에는 빅데이터 기반으로 분석된 다양한 개인정보가 포함될 수 있어 높은 위험성을 안고 있으나, 효율성의 문제로 영상메타에 암호화 방식을 적용하는 것은 적절하지 않다. 본 논문에서는 영상메타를 안전하게 보호할 수 있는 COP-변환 기법을 제안한다. 제안한 방식은 메타 변환을 통하여 원본 메타정보를 복원할 수 없도록 하며, 변환된 데이터에 직접적으로 질의를 가능하게 하므로 영상 메타데이터 처리과정에서의 안전성과 효율성을 크게 높인다는 장점이 있다.
본 논문은 서울시 지하철범죄의 특성을 분석한 후, 영국과 미국의 지하철범죄 통제전략 및 제도를 바탕으로 지하철범죄에 효과적으로 대응할 수 있는 정책적 제언을 제시하고자 하였다. 지하철 내에서의 범죄는 기본적으로 공간적 특성으로 인한 기회형 범죄의 성격이 강하며, 최근 우리나라 지하철범죄 통계에 따르면 특히 성범죄가 급격히 증가하고 있다는 사실을 알 수 있다. 고로 이러한 범행기회를 제거하기 위해서는 근본적으로 지하철 내에서의 공식적인 감시기능을 강화하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은, 공식적 감시기능 및 지하철 이용객의 대응능력 강화의 측면을 중심으로, 첫 번째 지하철경찰인력의 증원, 두 번째 CCTV 설치확대와 효율적 활용, 세 번째 지하철이용객의 방어능력 강화, 네번째 무관용경찰활동에 기반한 지하철 내 무질서행위 단속, 마지막으로, 지역사회와의 협력 강화라는 정책적 방안을 제시하였다. 논문에서 제시된 제안점이 지하철범죄의 원인이라 할 수 있는 과밀화 문제에 대해서는 근본적인 해결책이 될 수 없지만, 최소의 비용으로 최대한의 범죄통제효과라는 측면에서는 충분히 실행가능한 방안이라고 생각된다.
본 논문에서는 YOLO v3를 이용한 CCTV 저장공간 확보 모델을 제안한다. CCTV는 방범, 화재예방, 감시 등 재난·재해 및 안전을 위해 사회 곳곳에 설치·운영되며, 개수의 증가와 화질의 개선이 함께 이뤄지고 있다. 이로 인해 영상파일의 개수와 크기가 증가하면서 기존의 저장공간으로는 이를 감당하기 어려움을 느끼고 있다. 이를 해소하기 위해 CCTV 영상 속의 특정 객체를 YOLO v3를 이용하여 탐지하여 해당 프레임만을 저장하여 불필요한 프레임을 삭제하는 모델을 제안하여 영상파일의 크기를 줄임으로써 저장공간을 확보하고, 그로 인해 더 오랜 기간 영상을 저장·관리할 수 있도록 하였다. 제안 모델 적용 후 평균 94.9% 영상파일의 크기가 절감됨을 확인하였으며, 제안 모델을 적용하기 전보다 약 20배의 보관 기간이 증가했음을 확인할 수 있었다.
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.
다수의 CCTV(Closed Circuit Television)로 광범위한 지역을 관리하는 보안 감시 시스템에서 시간과 장소에 구애받지 않고 CCTV를 원격으로 실시간 모니터링 할 수 있도록 어플리케이션을 설계 및 구현했다. Xcode를 사용하여 개발된 어플리케이션은 폐쇄적인 중앙 관제 시스템으로부터 안전한 관리자 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 효율적이며 직관적인 인터페이스를 통해 어플리케이션은 중앙관제 시스템에서 제공하는 실시간 상황 알림보고 및 상황 인지 추론 결과를 원격의 관리자에게 전달한다. 사용자의 편의를 위해, 어플리케이션은 이벤트 발생시의 push 알림, SNS(Social Network Service) 연동을 포함한 다양한 기능을 제공한다. 실시간 모니터링을 위해 카메라의 화면을 스트림 해줄 서비스는 Wirecast와 Wowza media server를 이용한다. Wowza stream engine은 실시간 스트리밍을 돕는 개발규격에 맞춘 URL을 제공한다. 이를 통해 모바일에서 실시간 스트리밍 결과를 받아 볼 수 있으며, 그 과정에서 발생되는 자원 소모에 관련된 성능분석을 보였다.
The present study aims to apply a surface image velocimetry(SIV) system to video images captured with CCTV and estimate the flood discharge. The CCTV was installed at the Hancheon Bridge of the Han Cheon in Jeju Island for disaster surveillance, and seven flood events occurred in 2012 were used. During the image analyses, input parameters, interrogation areas and searching areas were determined with proper calibration procedures. To check for accuracy and applicability of SIV, the velocities and flood discharges estimated by SIV were compared with the measured ones by an electromagnetic surface velocimeter, Kalisto. The comparison results showed fairly good agreements. The RMSE(Root Mean Square Error) values between two instruments showed a range of 4.13 and 14.2, and the determination coefficients reached 0.75 through 0.85. It means that the SIV could be used as a good alternative method for other traditional velocity measuring instruments in measuring flood discharges.
Frequent accidents occur when workers at construction sites leave the safety zone, and particularly in the past 5 years, 9 fatal accidents occurred at the Korea Railroad Corporation due to train accidents on other tracks during track work. With the Severe Accident Punishment Act taking effect in January 2022, it is a priority to secure a safe work environment for workers at industrial (construction) sites. Therefore, there is a need to manage workers' departure from the safety zone (construction zone) and to facilitate communication within the construction zone. In this study, a mobile edge computing CCTV system is proposed that uses geofencing to determine whether workers are working in the danger zone, which can judge and respond in real-time to the ever-changing field environment. The proposed system is mobile and flexible, rather than server-based fixed CCTV. However, since it is designed mainly based on images, it has limitations in recognition rate depending on the environment such as distance, viewing angle, and illumination. As a way to compensate for this, it is required to develop more reliable equipment by combining technologies such as LiDAR and Radar.
보안구역 내의 외곽울타리지역의 경비체제를 인적경비에서 과학화경비로 전환함에 따라 안정된 보안설비의 적정관리를 위한 조명개선이 요구되어진다. 본 논문에서는 효율적인 외곽 감시를 수행할 수 있도록 경비과학화시스템에 적합한 등기구 선정과 균일한 조도환경을 조성하기 위하여 조명설비의 부적절한 적용으로 모니터에 눈부심이 심한 울타리 지역을 선정하여 LED 등의 용량을 변화시키며 등기구의 각도, 등주간의 거리, 등기구의 취부높이 등의 조정에 따른 현장 모의실험으로 감시모니터에 발생하는 눈부심을 해소시키고자 하였다. 또한 모의실험 조건에 따른 CCTV 화면분석과 조도값을 바탕으로 공항 외곽지역과 유사한 조건으로 조명 모델링하고 소비전력이 다른 LED 광원을 이용한 시뮬레이션 실시로 공항 외곽보안설비의 적정운영 위한 조명설계안을 제시하고자 한다.
오늘날 공공기관이나 은행 등 각종 범죄 예방 및 보안을 요하는 곳에서는 손쉽게 CCTV와 같은 감시용 카메라를 발견할 수 있다. 이런 감시용 카메라는 각종 범죄를 예방하고 범죄사건을 해결하는데 결정적인 단서를 제공해 주는 중요한 역할을 한다. 하지만 덜리 떨어져 있는 사람을 촬영하였을 경우, 그 사람이 누구인지 확인하기 위해서는 원 영상을 확대하여야만 하는데 영상을 확대하는 기법은 단순히 영상을 키우는 것이 중요한 것이 아니라 원 영상과 가깝게 양질로 확대 복원하는 것이 중요하다. 이처럼 영상의 확대 복원을 위해서 보간법이라는 기법을 이용하는데 지금까지 알려진 보간법으로는 확대 배율이 크면 클수록 식별이 불가능할 정도로 영상품질이 많이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 SNHC FBA그룹에서 표준화한 FDP(Facial Definition Parameter)를 이용하여 얼굴영상의 얼굴윤곽을 벡터화하여 복원함으로써 기존의 보간법으로 복원된 영상보다도 더 좋은 품질로 복원할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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