본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV 에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안 기술에 대해 서술한다. 광역영상보안시스템은 단일 CCTV 에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 시스템에서는 광역영상보안시스템 환경에서 요구하는 지능형 영상보안 기술로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.
병력감축 등 국방 및 안보환경의 변화에 따라 육군의 경계시스템에도 변화가 시급한 상황이다. 또한 경계작전의 특성상 인간의 실수가 번번이 발생하고 있으며 이러한 실수가 전체 경계작전의 실패로 귀결되는 상황은 경계시스템의 인공지능 도입이 필요한 것에 대한 중요한 이유이다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망 방법을 활용하여 군사용 CCTV에 적합한 인공지능 영상인식 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발한 시스템의 주요 특징은 먼저, 군사용 CCTV의 특징상 상대적으로 작은 객체를 인식해야하는 상황에 적합한 학습데이터를 활용한 것이다. 둘째, 학습용 데이터 셋에 대해 데이터 증강 알고리즘을 활용하여 군사용에 보다 적합하도록 유도한 것이다. 셋째, 군사용 영상의 위장, 악천후 등 상황을 고려하여 영상의 잡음을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 성능 평가결과 객체의 인식능력이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상보안시스템을 구성하는 장비 간의 상호연동 적합성을 평가하는 방법과 분석 결과를 제시한다. 꾸준한 성장세를 보이고 있는 영상보안시스템 분야는 기존의 아날로그 CCTV(Closed Circuit TeleVision) 체계 대신 네트워크 인터페이스 기반의 시스템으로 변화하고 있다. 이에 따라 IP(Internet Protocol) 기반의 네트워크 환경에서 장비 간 연동을 위해 국제적으로 ONVIF(Open Network Video Interface Forum), PSIA(Physical Security Interoperability Alliance)와 같이 여러 CCTV 제조사들이 모인 산업계 포럼에서 장비 간 상호호환성을 위해 인터페이스 프로토콜을 정의하고 자체 표준화를 주도하고 있다. 이에 본 논문은 TTA에서 국내 영상보안시스템의 상호운용성을 위해 개발한 ONVIF 기반의 상호연동 인증 기준을 기반으로 영상보안시스템 장비 중 하나인 IP 카메라와 NVR(Network Video Recorder)에 대해 상호연동 적합성을 평가하는 방법을 설명하고 분석 결과를 제시한다.
공공 안전을 위한 영상 감시 시스템이 증가함에 따라 CCTV 관제사가 관제해야 할 영상의 수가 증가하고 있다. 점점 증가하는 관제 영상 수로 인해 CCTV 관제사는 수많은 영상 사이에서 발생하는 살인, 강도, 폭력 등 위급한 이상 상황을 놓치는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하고 CCTV 관제사에게 알려 관제 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하기 위해 예측 기반 이상 탐지 방법에 다중 프레임 예측 에러를 활용해서 영상 이상 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 프레임 레벨 AUC가 Ped2 데이터 셋에서 92.70%에서 94.56%, Avenue 데이터셋에서 87.37%에서 89.17%로 상승하였다.
2008년 통계자료에 의하면 선박충돌로 인한 사고가 전체 사고의 약 25% 비율로 발생하고 있으며, 선박 사고는 단순 충돌사고 와는 다르게 환경오염 등의 2차 피해를 발생시킬 수가 있어 사고를 최소화하기 위한 항해사의 견시 업무의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 줌, 회전, 틸트 기능을 가진 CCTV가 해당 선박을 자동 추적하여 CCTV 영상위에 항해 및 선박정보를 표시하기 위한 시스템을 구축하는데 있다. 본 연구 결과물을 통해 항해사는 CCTV 영상 기반의 실제 항만상황과 선박 정보를 함께 관리함으로써 안전한 선박의 항해를 유도하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.918-931
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2013
기존의 Pan-Tilt Zooming 카메라를 이용한 객체 추적은 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 물체의 이동을 검출하였다. 그러나 이 방식은 영상처리를 위한 알고리즘과 이를 위한 하드웨어 비용이 소요되었다. 그리고 주변 환경의 변화나 영상 잡음 등으로 유효하지 않은 영상이 획득되는 경우나 사각지대가 존재하여 영상의 획득 자체가 불가능한 경우에는 대응이 어렵다. 본 논문에서는 영상 정보처리 기반의 객체 추적 기술이 가지는 한계를 극복하기 위해 무선 센서 네트워크 기반의 IEEE 802.15.4 표준을 적용한 GPS수신기가 장착된 센서노드를 시설물에 장착하여 센서노드의 가속도 센서가 장착된 시설물의 움직임을 인식하고 해당 센서노드의 GPS 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 영상처리에 요구되는 연산량을 감소시킴과 동시에 넓은 지역의 이동 물체를 추적할 수 있도록 효율적인 PTZ 카메라 제어를 가능하게 한다. 또한 센서노드의 유동적 장착이 가능할 수 있도록 무선의 메쉬 네트워크를 구현하여 설치의 효율성을 올렸다.
본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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