CCTV를 이용해 다양한 관제시스템을 구축하고 있는 상황에서, 악의적인 해킹으로 관제 시스템이 일부만 동작하는 상황을 대비하기 위한 연구를 수행 하였다. 현재 운용 중인 방범용 CCTV 관제 시스템을 실험 대상으로, 정상적인 상황과, 일부 CCTV 카메라가 동작하지 않는 상황을 두고, 관제 운용 영역을 감소시켜 보았다. 그리고 이 성능 저하를 객관적으로 나타내기 위한 규칙을 제시하였다.
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.
기술의 발달로 많은 분야에서 CCTV를 사용하고 있는데, 통합관제시스템 및 운영에 대해 자세히 알아보고자 하며 또한 관제센터에서 CCTV의 설치 증가로 인한 유지보수 및 운영에 대한 문제점이 발생하고 발생되는 문제점을 해결하기 위해 시스템 솔루션을 개발하고자 한다. 또한 관제 시스템을 위한 새로운 솔루션이 필요한 만큼 본 논문에서는 CCTV 관제 센터에서 효율적으로 운영될 수 있도록 장애가 발생하는 CCTV를 파악하여 유지보수에 문제가 안 생기고 활용적인 운영이 가능하도록 기존 시스템에서 새로운 기술 및 기능을 추가한 시스템을 이용하여 문제점을 해결하여 원활한 운영이 될 수 있도록 제안을 하고자 한다.
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.
본 논문에서는 다양한 CCTV 카메라를 지원하는 스마트 케어 관제 시스템을 소개한다. 위급 상황 발생 시 신고자의 상황을 실시간으로 관찰하기 위하여 서버에서는 신고자의 위치 좌표를 기반으로 CCTV 카메라의 팬, 틸트, 줌 제어를 자동으로 수행한다. 또한 신고자를 찾아 촬영하며 영상처리 및 갱신되는 위치 정보를 이용하여 신고자를 추적한다. 다양한 CCTV 카메라를 지원하기 위하여 Genetec 개발 툴을 이용하여 관제 시스템을 구현한다. 스마트 케어 관제 시스템을 이용하여 신고자의 위급 상황에 대하여 구조자는 신고자의 CCTV 영상을 빠르게 제어하고 감시할 수 있기 때문에 구조 작업의 효율이 개선될 수 있다.
범죄예방이나 위급사항에 대한 대응 등 CCTV의 다양한 필요성에 따라 CCTV를 통합관리하는 CCTV 통합관제 센터가 늘어나고 있다. 행정안전부는 2015년까지 전국 시군구에 CCTV 통합관제센터 구축을 추진하고 있어 앞으로도 계속적으로 증가할 예정이다. 하지만 CCTV관제센터는 증가하고 있음에도 이를 관리할 전문 모니터링 요원이 부족하며, 동시에 이들이 영상정보를 개인의 호기심이나 이득을 위해 사용하는 일이 발생 할 수 있다. 본 논문을 Shamir's Secret Sharing 방법을 이용하여 암호화된 키를 분배하고 요청에 따라 일정 수 이상의 분배키가 모이면 영상 열람권한을 주는 방식으로 설계 하여 관리자가 임의로 영상정보에 접근하는 상황을 방지하였다. 또한 암호키와 랜덤한 값을 이용한 세션키 생성 등을 통해 다양한 보안위협에도 대응하였다.
공공기관과 지방자치단체는 방범용과 교통용, 쓰레기 무단투기용 등 다양한 형태로 CCTV를 설치하고 있다. 그 밖에도 국가행정기관이나 각급 학교, 특별법에 의한 특수법인, 지방공사 및 공단 등에서도 개별적으로 CCTV를 운영하고 있다. 이와 같이 로컬지역의 관할구역에 개별적으로 설치 및 운용되어오던 CCTV시스템이 혼재되어 있거나 도입시점이 상호 기술적 이질성이 발생한다. 행정안전부는 2011년 2월 국가영상정보자원을 위한 통합관제센터구축을 위한 가이드라인을 제시하였다. 본 연구는 행정안전부가 권고하는 가이드라인에 근거하여 2011년 4월 28일 완료 보고한 부산광역시의 경찰청, 소방청 그리고 부산시간의 통합관제센터 구축 사례를 소개한다. 기관간 통합과정에서 발생하는 문제와 선결요인은 무엇이고 해결방안을 제시한다.
전자정부 서비스 중 지능형 CCTV 관제 플랫폼은 인공지능을 활용하여 사람, 자동차 등 주요 객체가 CCTV상에 나타났을 경우, 관제요원에게 표출해 주는 선별 관제 서비스이다. 지능형 CCTV 관제 플랫폼을 운영할 경우 비상 상황 발생 시 신속한 대처가 가능하고 민원 해결 증가로 시민들의 삶의 질 제고가 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 이에 본 연구는 비(非)시장재화인 지능형 CCTV 관제 플랫폼의 편익을 선택실험기법인 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 가구당 평균 지불의사액을 추정하고, 이를 토대로 사회적 편익을 계산하였다. 분석 결과 가구의 평균 지불의사액은 연간 6,908원, 국가 전체의 경제적 편익은 연간 약 1,504억 원으로 추정되었다. 본 연구는 그간 환경·공공재의 적용되던 CVM의 적용 범위를 지능형 전자정부 서비스 분야로 확장한 점에서 학술적 의의가 있다. 나아가, 지능형 CCTV 관제 플랫폼 도입이 활발하게 논의되는 현 상황에서, 이에 대한 편익을 화폐가치로 추정하였다는 점에서 실무적 시사점을 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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