• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.615-618
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• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.462-469
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• 2019

2018년 행정안전부의 통계 조사에 따르면 대한민국의 공공, 민간 CCTV의 대수는 1000만대에 이르며 증가 추세 또한 줄지 않고 있다. 또한 영상판독기술의 발달로 지능형 CCTV를 이용하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 최근 CCTV를 활용한 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 그러므로 CCTV 영상 데이터의 무결성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 하지만 영상에서 일어나는 일을 검증할 수 있는 시스템은 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 수많은 CCTV를 관리하고 활용하며 검증할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 CCTV의 영상을 주변의 CCTV 데이터로 인증한다. 이 모델은 블록체인을 이용하여 영상의 무결성을 보장한다. 또한 큰 영상 데이터가 아닌 훨씬 작은 분석된 데이터들을 사용함으로써 CCTV의 프라이버시 문제와 블록체인의 데이터 크기 문제를 해결한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.61-69
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• 2017

본 논문에서는 공공기관의 빅데이터를 활용한 표준분석모델을 살펴보고, 실제 사례현장의 분석결과를 통해 빅데이터 표준분석모델의 적합성과 효과성을 확인하고자 한다. 특히 행정효율성을 향상시킬 수 있는 분야인 민원, CCTV 등의 빅데이터에 대한 표준분석모델을 대상으로 하였다. 이를 위해 빅데이터 표준분석 지표를 산출하고 K시의 CCTV우선설치지역 사례에 적용하여 빅데이터 표준분석모델의 정확성을 조사하였다. 빅데이터 표준분석 모델을 활용한 K시의 사례분석 결과, 우선 설치리스트 상위 지점 모두 범죄취약지수 중 환경지수 값이 전반적으로 낮게 나온 반면, CCTV미설치 지역에 따른 감시취약지수와 야간 및 심야 시간대의 유동인구 지수가 높게 나타났다. 이는 실제로 CCTV설치에 대한 민원이 높고 그 필요성을 인지하고 있는 지역으로 빅 데이터 분석결과가 높은 정확성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구결과는 빅데이터 활용과 분석에 의한 행정 효율성의 제고 및 디지털 융합 환경에서 빅데이터 표준분석 모델의 의미있는 시사점을 제시하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.155-158
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.774-776
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• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.447-454
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• 2013

수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.197-205
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• 2021

최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.105-106
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• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.19-33
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• 2024

방범용 CCTV는 지속적으로 증설되고 있으나 설치 위치 결정에 대한 가이드라인의 부재로 범죄 발생 다발지역과 무관한 위치에 CCTV가 설치되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 도시공간빅데이터를 활용하여 CCTV 우선설치지수를 개발하고, 사례지역에 시범 적용하여 적용 가능성을 타진하였다. CCTV 우선설치지수는 범죄취약지수와 감시취약지수로 구성하였으며, 각각 머신러닝 알고리즘을 통해 예측한 그리드별 범죄발생건수, 가시권 분석을 통해 산출한 그리드별 감시불가면적의 비율을 활용하여 산출하였다. 지수를 시범지역에 적용한 결과 CCTV 가시권 분석에 Viewshed 기능을 활용함으로써 기존 버퍼 기능 활용 시 감시면적이 과대 추정되었던 문제를 해결할 수 있었다. 또한 해당 지수를 적용하여 CCTV 설치 위치를 결정할 경우, 감시면적을 효율적으로 개선 가능하다. 본 연구의 CCTV 위치 결정 프로세스에 따라 사례지역에 신규 CCTV를 추가 설치할 경우, 도로면적 대비 감시면적이 43.25%에서 83.73%로 증가하였다. 따라서, CCTV 우선설치지수는 스마트안전도시 조성을 위한 효과적인 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.