• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.1-6
• /
• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.139-141
• /
• 2017

화재는 다른 재난보다 확산 속도가 빠르기 때문에 신속하고 정확한 감지와 지속적인 감시가 요구된다. 최근, 신속하고 정확한 화재 감지를 위해, CCTV(Closed-Circuit TeleVision)으로 획득한 이미지를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 화재 발생 여부를 감지하는 화재 감지 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 기술 중 정확도가 가장 높은 딥러닝(Deep Learning)기반의 CCTV 화재 감지 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 딥러닝 기술 적용뿐만이 아니라, CCTV 이미지 전처리 과정을 보완함으로써 딥러닝에서의 미지 데이터(unseen data)의 낮은 분류 정확도 문제인 과적합(overfitting)문제를 해결하였다. 본 논문의 시스템은 약 80,000 개의 CCTV 이미지 데이터를 학습하여, 90% 이상의 화재 이미지 분류 정확도의 성능을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.101-111
• /
• 2024

본 논문에서는 스마트공장의 대표적인 비정형데이터인 CCTV-동영상의 물리적 구성요소인 비디오-프레임을 묘사할 수 있는 기본 요소인 객체(Objects), 행위(Motions), 물리적환경(Physical Environment) 특성들을 중에서 인공지능-딥러닝 모델들을 적용하여 탐지할 수 있는 영상-객체를 텍스트데이터유형의 XML-능동데이터로 수집·저장·관리할 수 있는 소위 CCTV-동영상 객체능동화(Object Activitization)¹⁾ 개념을 실현할 수 있는 개념적 아키텍처와 그의 구현을 위한 접근방법을 제안한다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 접근방법의 궁극적 목표는 다양한 산업의 작업 및 공정현장에서 수집되는 정형·비정형 데이터로부터 고숙련 작업자 중심의 현장지식을 체계적으로 수집·저장·관리하는 고숙련작업자 중심 현장작업지식 자산화를 위한 스마트공장 현장지식 공유 플랫폼을 구현하는데 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.72-80
• /
• 2012

Binary CDMA는 음성 영상 등의 멀티미디어 데이터를 초고속으로 우수한 전송품질로 통신할 수 있는 우리나라가 개발한 새로운 표준 무선통신 기술이다. 본 논문에서는 케이블의 설치나 매설 작업 없이 원하는 장소에 자유롭게 설치할 수 있는 Binary CDMA 기반의 무선 CCTV 시스템 개발을 위한 시스템의 설계 및 구현방법에 관해 연구하였다. 멀티미디어 통신보드와 RF 모듈을 개발하고, 무선 영상전송기와 CCTV 중계기의 응용프로그램을 구현하여 Binary-CDMA 무선 CCTV 시스템의 시제품을 개발하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.175-176
• /
• 2019

보안 시스템의 중요성이 늘어남에 따라 열악한 CCTV 영상 환경에서의 범죄 예방 및 검거의 중요성이 늘어나고 있다. 본 논문은 CCTV의 제약 환경에 맞는 데이터 취득, 근적외선 및 가시영역 혼합 영상의 분리 및 복원 방법을 제안한다. 데이터 취득 및 학습시킨 데이터의 성능은 PSNR 방법을 이용해 비교하였고, 저조도 영역의 근적외선과 가시영역의 분리 성능은 34dB 이상이 나왔다. 색 복원은 PSNR 측면에서는 22.5dB가 나왔고, 저조도 영역의 분리 성능과 비교하여 낮은 성능을 기록하다. 색복원의 평가 정도는 원본 영상과 주관적 평가방법을 사용하여 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.949-950
• /
• 2023

본 연구는 AI 기술을 활용하여 CCTV(Closed-Circuit Television)영상 데이터를 분석하고, 실시간으로 고객을 측정하고 분석하는 방법에 대한 연구이다. 이러한 AI-Dirven Audience Measurement는 마케팅, 이벤트 기획 등에서 응용 가능성을 지니고 있다. 매장에 설치된 CCTV를 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 통해 입장한 고객의 성별과 나이를 예측한다. 이에 본 연구를 통해 기업의 마케팅 전략의 최적화 및 이벤트 기획 등 활용할 수 있고 고객의 행동 및 성향 분석을 통해 시설의 구조 및 레이아웃 개선 등을 위한 설계 개선에도 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.739-750
• /
• 2015

본 연구는 CCTV 설치 위치가 실제 범죄다발지역에 적절하게 설치되어 있는지 위치 적절성을 분석하고, CCTV의 범죄예방효과 및 전이효과 분석을 통해 CCTV가 범죄예방에 얼마나 기여하고 있는지를 알아보고자 한다. 분석을 위하여 사례도시의 범죄 및 CCTV 자료를 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하고, 핫스팟(Hotspot) 분석과 가중전이지수(Weighted Displacement Quotient, WDQ)를 이용하여 사례지역을 분석해 보았다. 그 결과 사례지역의 CCTV는 범죄의 사전 예방 차원에서 유의한 효과가 없다는 결과를 도출하였다. 이는 CCTV가 과학적 분석을 통해 현실을 반영하여 설치 운영되어야 함을 의미한다. 또한 CCTV의 설치효과를 평가할 수 있는 공간분석기법이나 비용-편익분석과 같은 경제적 분석 방법을 추가로 개발하고 이를 전국 지자체에 보급하여 CCTV가 효율적으로 설치되어 운영될 수 있도록 해야 한다. 본 연구는 사례지역의 실제 범죄발생 데이터와 CCTV 설치 현황을 분석하여 최적의 CCTV 설치 설계 방안을 모색하였으며, 본 연구의 결과는 국민적 관심이 높은 CCTV에 대한 효율적 운용으로 보다 안전한 도시를 만드는데 기여할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.101-113
• /
• 2019

최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.691-694
• /
• 2023

본 논문은 CCTV 화면에서의 다양한 이상상황 중 교량 데이터에 특화된 자세 추정 기반 이상탐지 알고리즘을 소개한다. 교량은 크게 도로, 인도 이렇게 두 구역으로 나눠지며, 사람들의 이동방향이 한정적이라는 특징을 가지는 장소 중 하나이다. 이러한 장소적 특징을 이용하고자 사람 자세 추정을 통해 이상의 기준을 잡고 교량 데이터에 특화된 이상탐지 알고리즘을 제안한다. CCTV 영상은 이상을 정하기 어렵고 이상에 대한 레이블이 없는 데이터가 대부분이며 이상에 대한 레이블 생성시 많은 비용 발생이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고자 영상 데이터를 이미지 단위가 아닌 영상 단위로 레이블이 담긴 weakly label 을 가지는 데이터를 활용한 이상탐지 모델을 이용하였다. 특히, 교량에서의 이상상황의 특징인 사람 자세 추정으로 추출한 특질을 추가하여 기존 알고리즘의 이상탐지 예측 성능을 개선하였다.