본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 물체를 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하고 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 비디오에서 물체기반 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. 이렇게 검색된 키프레임에 대한 카메라별, 시간별 통계를 통해서 감시지역의 물체기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.
본고에서는 미래창조과학부, 정보통신기술진흥센터 (IITP)에서 2016년도 대학ICT연구센터(ITRC) 신규과제로 선정한 다차원 감시정찰 정보자산 통합, 지능형 경계체계 기술 및 지능형 국방 ICT연구센터에 대해 알아본다. 첫째, 다차원 감시정찰 정보자산 통합 기술은 시대의 발전과 함께 국가 안보에서 정보자산의 중요성은 날로 증가하고 있다. 현재 군에서 운영되고 있는 다차원적인 영상정보수집자산으로부터 수집되는 비정형의 고용량 영상데이터에 대한 자동화된 통합화 및 분석기술이 반영되어 있지 않아, 이를 자동화 처리하는 표준화된 플랫폼 개발이 시급한 실정이다. 둘째, 디지털화된 CCTV 영상은 여러 IT 정보 가운데 가장 복잡한 데이터 중 하나이며, 이상 징후를 사전에 파악하여 범죄와 사고를 예방하거나 저장된 영상 정보에서 특정한 사람을 자동으로 찾아내는 지능형 시스템으로 발전해 왔다. 최근에는 특히, 국방분야의 현 경계 및 관제 시스템에 대한 연구 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다.
지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.
최근에 IT 기술의 발전과 비용을 절감하는 방식으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 무인감시설비는 효율적이고 경제적인 측면으로 장점이 있지만, 무인감시설비의 고장, 오작동이 발생하면서 감시 공백과 침입자로 인한 시설 파손 및 정보 유출 등 피해가 발생 되는 단점이 있다. 그리고 무인감시설비의 점검 차원에서 담당자의 상시 방문이 필요하고 이에 따른 관리 비용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 무인감시설비의 상태를 실시간 점검하여 오작동과 같은 문제를 감시설비의 상태 확인 및 자동복구하고 담당자에게 실시간으로 상황을 문자메시지로 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계할 시스템은 영상, 음향, 조명 등의 무인감시설비의 주요 장비의 작동 상태에 관한 정보를 수신하고 판단하는 통합형 네트워크 비디오 서버(NVR)와 무인감시설비의 상태를 감지하고 전원 복구하는 제어장치와 SMS 서버를 이용한 실시간 문자메시지로 구성되어 있다.
도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
보안과 감시에 대한 사람들의 관심이 높아지면서 무인화에 초점을 맞춘 CCTV(Closed-circuit Television) 시장이 형성되었고, 디지털 영상 압축 기술과 인터넷이 급격히 발전함으로써 인터넷 기반의 웹 카메라가 새롭게 등장하였다. 웹 카메라의 특징은 기존의 CCTV와 다르게 장소에 구별 없이 네트워크가 이루어지는 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 볼 수 있는 것이다. 그러나 시스템 관리자에게는 웹 브라우저에서 웹 카메라 서버로 접속된 사용자에게만 해당 카메라의 영상을 보여주는 웹 카메라의 방식은 불편한 단점이다. 이에 본 논문에서는 여러 영상을 단일화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 시스템 관리의 효율성을 높이기 위해 영상을 저장하는 기능 및 특정 시간에 저장이 이루어지는 스케줄링 기능을 구현 및 설계하였다.
본 연구는 자기공명검사실 내 전자기파가 나오는 부속장치를 대상으로 새로운 차폐방법을 적용하여 전자기파로 인한 인공물의 발생을 방지하고자 하였다. 연구방법은 차폐 기술이 적용되지 않은 환자 감시용 CCTV에 metal plating fiber 섬유로 제작된 새로운 차폐체를 적용하여, CCTV의 전원을 차단한 경우(type I)를 기준으로 전원을 차단하지 않은 경우(type II)와 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 기술을 적용한 경우(type III)를 noise map을 획득하여 비교평가 하였다. 연구 결과, 유의한 차이가 존재하는 집단이 하나 이상 존재함을 알 수 있었으며 이를 바탕으로 사후분석을 시행한 결과 type I과 type III는 집단 1로 type II는 집단 2로 나타나 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 새로운 차폐 기술을 적용한 경우가 동일집단 임을 알 수 있었다. 결론적으로 검사실 내에서 추가적인 부속장치로 인해 전자기파가 발생할 경우 본 연구가 제시한 차폐체를 적용한다면 noise가 발생하지 않는 type I과 동일한 상태를 만들 수 있어 전자기파로 인한 인공물의 발생을 방지할 수 있으리라 판단된다.
사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.
In this paper, PLC which can be installed easily and is stable to transfer datum, is tested for approving its application in a real ship. Internet access service, CCTV monitoring, light control and huge sensor communications are needed for enhancing the convenience and safety of passengers and crew in ships. In order to apply PLC in ships, we surveyed some noises interrupting PLC in ships and investigated the PLC characteristics. The Hannara, a training ship of Korea Maritime University, was used for the test. We measured and analyzed blocking noises using by NI's SCXI-1001. When noises of specific frequency band occurred near the PLC frequency band, PLC transfer capacity was low for mass datum. We developed and verified some methods to apply PLC in a ship under lots of noises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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