본 논문에서는 폐 스마트폰을 활용하기 위한 원격제어 CCTV 시스템에 대하여 기술한다. 시스템은 폐 스마트폰용 애플리케이션과 폐 스마트폰을 거치할 수 있는 스마트독, 그리고 사용자용 애플리케이션으로 구성된다. 폐 스마트폰용 애플리케이션은 스마트독을 제어할 수 있고 영상을 전송할 수 있다. 스마트독은 온도, 습도, 적외선 센서와 서보모터가 장착되어 있다. 사용자용 애플리케이션은 영상을 확인할 수 있고 스마트독의 센서 데이터를 전송받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 늘어나는 폐 스마트폰을 효율적으로 활용할 수 있고 적은 비용으로 실내 CCTV 환경을 구축할 수 있다는 장점이 있다.
CCTV 는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 상황에서의 보행자에 대한 행동을 미리 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 노상에서 CCTV 로 수집된 데이터를 통해 객체 인식 및 객체간의 관계를 파악한다. 파악된 객체를 다중의 CCTV 연동 카메라가 추적하고 객체의 행동을 분석한다. 객체가 이상행동이라고 판단될 시 위협을 받는 객체 및 가까운 기관에 알림을 줄 수 있는 모델을 제안한다. 이를 통해 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능하다.
지능형교통시스템(ITS)의 원할한 서비스를 위해서는 장비들간의 상호운영성이 필수적이지만 센터와 노변장치 사이의 통신프로토콜의 표준화가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 인터넷 망에서의 망관리 프로토콜인 SNMP를 사용하는 방안을 모색하고 그 실례로 CCTV에 SNMP를 적용하여 MIB을 정의하고 상호운영성에 대한 실험을 수행한다. 이를 위해 클래스 B를 이용한 SNMP를 적용하여 CCTV를 컨트롤 하는 방법을 실제 예를 들어 설명하였으며, 실제 데이터가 네트워크에서 이동하는 모양을 16진수로 표현하여 제시 하였다본 연구 결과는 센터와 노변장치간의 통신을 적용시키기 위한 기초 자료로써 전국적 단위의 시스템간 상호호환성을 보장하는 ITS시스템 구축지침 및 적합성 시험을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.
본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
일반적으로 대형 지붕구조나 초대형 보와 같은 대형 구조물을 양중하는 방법은 유압잭이 이용된다. 또한, 양중시 안전을 위하여 CCTV를 이용하여 각 포인트에 설치된 줄자를 모니터링하여 레벨체크를 수행하고, 상대 변위가 기설정된 한계를 벗어나면 유압잭을 정지하고 상대변위를 수동으로 조정한 후에 양중을 수행하였다. 그러나, 이러한 종래의 양중 방법은 CCTV를 육안으로 확인하여 레벨을 체크하기 때문에 정확도가 높지 않았고, 실시간 계측은 현실적으로 불가능하였다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 자동추적형 토탈스테이션, 레이저 거리계, 데이터로거, 변형도게이지 등을 이용하여 대형 구조물 양중시 적용할 수 있는 계측-평가 시스템 구축하였다. 시스템을 구현하기 위한 프로그램 작성 후 실험실에서 시연을 통해 계측-평가 데이터의 정확성 및 활용 가능성을 평가하였으며, 안정적인 데이터 취득 및 연산을 통해 적용성이 검증되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.613-621
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2016
본 논문에서는 현장 및 원격지에서 해양플랜트 및 선박의 내부 IP기반 네트워크 장비의 운용, 설정과 원격지 통제 지원을 위하여 네트워크 장비, CCTV, PAGA, IP-PBX, Legacy를 연동하고 원격지에서 장비의 상태, 작업 상황, 알림 등의 모니터링과 제어가 가능한 네트워크 장비 통합 관리 시스템의 운영 프로그램을 구현하였다. 개발된 운용 프로그램을 위성지구국과 운항중 선박에 적용하여 선육간 통신 구간에서의 데이터 유실 및 송수신 지연에 대한 성능을 시험한 결과 FBB, MVSAT 환경에서 네트워크 장비, PAGA, IP-PBX, Legacy의 실시간 모니터링 및 제어와 CCTV의 제어 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다. 단 데이터량이 비교적 큰 CCTV 영상 수신과 음성 데이터의 송수신은 다소 지연되어 데이터의 실시간 송수신을 위한 데이터 압축 및 변환 기술 개발이 필요함을 확인하였다.
최근 테러와 사건 사고 같은 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 영상 보안 장비들이 많은 장소에 설치되어 운영되고 있다. 영상 보안 장비의 기술도 점진적으로 발전하여, 고품질 고해상도 기반의 제품도 많이 출시되고 있다. 하지만, 보안을 목적으로 만들어진 CCTV 장비가 오히려 개인의 프라이버시 침해를 유발하기도 한다. 본 논문에서는 지능형 IP 카메라의 메타데이터를 이용하여 개인 영상 정보 보호를 할 수 있는 방법에 대해 제안 한다. 메타 데이터로부터 분석된 개인 영상 정보를 마스킹 할 수 있도록 시스템을 설계하였으며 사용자 권한에 따른 영상 정보 접근 방법에 대한 정의, 메타데이터의 저장 방법과 녹화 데이터 검색 시 메타데이터를 활용하는 방법을 기술 하였다. 제안된 시스템을 행정자치부에서 제시한 "공공기관 영상정보 처리기기 설치 및 운영에 관한 가이드라인"에 맞춰 적합성 여부를 비교하였다. 지금까지의 단일 서버 제품에서는 하드웨어적인 성능의 한계와 기술적인 문제로 인해, 실시간으로 개인 영상 정보 보호기법을 적용할 수 있는 방법을 찾기 어려웠다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용한다면 행정자치부에서 제시한 가이드라인을 충족하면서, 서버 비용을 줄이고, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 시스템을 구성할 수 있다.
본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.
본 연구는 국지적으로 발생하는 침수상황을 빠르게 감지하고 대처하기 위하여 다채널 실시간 CCTV 영상을 무인 모니터링하고 자동으로 감지하기 위한 영상분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이에 다양한 공간에서 촬영된 학습 및 검증을 위한 데이터를 구축하였고, 대표적인 CNN 계열 분류모델을 중심으로 딥러닝 모델을 개발하였다. 5가지 CNN 알고리즘으로 시험결과, ResNet-50 모델의 분류 정확도가 87.5%로 가장 우수한 성능을 보였다. 공간적으로는 실외, 도로공간에서 82% 이상의 분류성능을 보였고, 실내공간에서는 양질의 학습데이터 부족으로 분류성능이 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구성과는 지능형 CCTV 기술 발전과 방재 목적의 다목적 활용으로, 향후 홍수피해 저감을 위한 보조적인 수단으로 활용되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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