• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.615-618
• /
• 2023

최근 computer vision 기술 발달이 가속화되고 있으나, 특정 산업의 경우 산업 적용의 어려움과 데이터적 특성으로 인하여 기술 발전의 속도를 따라가지 못하고 있다. 특히, CCTV 는 대부분 실외 환경에 운영되어 다양한 환경의 변화 및 데이터 고유 특성상 노이즈가 많기 때문에 데이터 산포가 커서 기술의 현장 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CCTV 데이터의 특성을 고려하여 CCTV 운용 환경에 강건한 객체탐지(object detector) 학습을 위한 데이터 설계 방안을 제안한다. 제안 기법은 대용량의 CCTV 영상에서 객체탐지에 효과적인 샘플링을 유도하는 방안과 소수의 CCTV 레이블 데이터 외 MS COCO 등 다수 오픈 레이블 데이터를 혼합학습 하여 일반화 성능을 높이는 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 입증하였으며, 특히 mAP 기준 13.39%의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 선보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.462-469
• /
• 2019

According to the survey of Ministry of the Interior and Safety in Korea, The number of public and private CCTV reached over ten million and is still increasing. Also with improving Image Processing Technology, it is possible to obtain diverse information. Recently, various services using CCTV are being provided. Therefore it is necessary to ensure CCTV image integrity. However there is no system to prove events in film yet. In this paper, we suggest system model that can manage, use and authenticate CCTV. This model allows a CCTV film to be verified by other nearby CCTVs' data. This model ensures film's integrity by using blockchain. And also, It addresses privacy problem in CCTV and file size problem in blockchain by using not large film data but much smaller analyzed data.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.61-69
• /
• 2017

This study aims to investigate the public big data standard analysis model developed by Ministry of the Interior and examine its accuracy and reliability of prediction. To do this, big data standard analysis index were calculated to apply them to the real world case of CCTV monitoring system prior installation in K city. The result of this case study revealed that the areas to be installed CCTV consisted with the area where residences requested and complained to install CCTV monitoring systems, which indicated that the result of big data standard analysis model provided accurate and reliable outcomes. The result of this study suggested implications on effective exploitation of big data analysis.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.155-158
• /
• 2019

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.774-776
• /
• 2012

CCTV(Closed Circuit Television : 폐쇄회로텔레비전)는 산업, 교육, 교통관제, 범죄예방 등의 다양한 목적으로 이미 많은 분야에 활용되고 있다. CCTV의 사용목적이 다양화되면서 CCTV로부터 촬영된 영상데이터는 굉장히 중요한 자료로 사용된다. CCTV는 영상 및 음성 데이터를 특정 사용자에게 전송하는 시스템으로 수신대상 이외에는 수신할 수 없도록 구성되어 있다. 이러한 CCTV 운영 시스템은 제 3자가 폐쇄회로 내부에 접근한 경우에 대한 보안이 취약하다. 즉 제 3자가 폐쇄회로 내에 접근하게 되면 데이터 포획, 데이터 위 변조가 쉽게 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 폐쇄회로 내에서 인가되지 않은 기기 및 공격자에 의한 데이터 포획, 데이터 위 변조 방지를 위한 프로토콜을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.167-167
• /
• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.447-454
• /
• 2013

As the surveillance CCTVs are increasing every year, big data image processing for the CCTV image data has become a hot issue. In this paper, we propose a Hadoop-based big data image processing technique to recognize a vehicle number from a large amount of automatic number plate images taken from CCTVs. We also implement the vehicle route tracking system that displays the moving path of the searched vehicle on Google Maps with the related information together. In order to evaluate the performance we compare and analysis the vehicle number recognition time for a lot of CCTV image data in Hadoop and the single PC environment.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.197-205
• /
• 2021

Recently, the retail industry has been increasingly demanding information technology convergence and utilization to respond to various external environmental threats such as COVID-19 and to be competitive using AI technologies, but there is a very lack of research and application services. This study is a CCTV video data-driven AI application case study, using CCTV image data collection in retail space, object detection and tracking AI model, time series database to store real-time tracked objects and tracking data, heatmap to analyze congestion and interest in retail space, social access zone.We present the orientation and verify its usability in the direction designed through practical implementation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.105-106
• /
• 2022

본 논문에서는 YOLO v3 라이브러리를 이용하여 CCTV 저장 공간을 확보하는 모델을 제안한다. 사회안전망을 구축하기 위해 CCTV 설치가 확대되고, 그에 따라 많은 CCTV가 운영됨에 있어 저장 공간이 부족한 현상이 늘고 있다. 이에 본 논문에서는 학습된 데이터 셋을 활용하여 CCTV 영상파일의 프레임을 확인하여 움직임이 있는 객체가 있는지 판단하고, 움직임이 감지되는 프레임 영상을 저장한다. 제안 모델을 적용하여 테스트 한 결과 원본 데이터 크기보다 결과 데이터 크기가 85% 감소됨을 확인하였다. 인적이 드문 곳에 설치된 CCTV의 경우 제안 모델을 적용할 경우, 저장 공간의 관리 및 운영이 용이해질 것으로 기대할 수 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.19-33
• /
• 2024

CCTV for crime prevention is expanding; however, due to the absence of guidelines for determining installation locations, CCTV is being installed in locations unrelated to areas with frequent crime occurrences. In this study, we developed a CCTV Priority Installation Index and applied it in a case study area. The index consists of crime vulnerability and surveillance vulnerability indexes, calculated using machine learning algorithms to predict crime incident counts per grid and the proportion of unmonitored area per grid. We tested the index in a pilot area and found that utilizing the Viewshed function in CCTV visibility analysis resolved the problem of overestimating surveillance area. Furthermore, applying the index to determine CCTV installation locations effectively improved surveillance coverage. Therefore, the CCTV Priority Installation Index can be utilized as an effective decision-making tool for establishing smart and safe cities.