최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.
범죄 발생의 '기회'를 차단하여 범죄를 억제하려는 여러 이론들은 CCTV 활용의 가능성을 확대시켰으며, CCTV 설치로 인한 범죄율 감소와 범죄피해 두려움 감소 결과를 보여주는 실증적 연구들은 현실에서 CCTV 증설로 이어지고 있다. 특히 국내에서는 최근 5년간 약 300%이상의 CCTV 증설이 이루어졌으며, 매년 수천억 원의 예산이 투입되고 있는 중요한 국책사업 중 하나이다. 하지만, CCTV 증설에 따른 편익효과는 과연 얼마나 되는지에 대한 연구는 전무한 실정이며, 단순히 CCTV 설치로 범죄가 감소하였다는 결과는 정책적 결정에 큰 도움이 되지 않을 것이다. 이에 따라, 본 연구는 CCTV의 설치에 대한 비용편익분석(Cost-benefit Analysis, B/C 분석)을 실시하여, CCTV 설치에 관한 정책 판단의 기초자료를 제시하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 지방자치단체 및 경찰청으로부터 2011년부터 2015년 사이 CCTV 설치 대수 및 비용, 예산, 운영위원회, 범죄 발생 자료 등에 대한 데이터를 수집하고 분석하였다. 비용편익분석은 단순비용편익분석 방법과 회귀 계수에 기초한 비용편익분석 방식을 활용하였다. 범죄발생으로 인한 비용은 2010년 형사정책연구원이 수행한 연구 결과를 활용하였다. 단순비용편익분석 방법 결과, 2014년 CCTV 설치 총 비용은 2016년 물가 기준 686억 2천 6백만 원이었고, 범죄(절도 및 폭력) 발생 감소로 인한 범죄비용절감효과는 908억8천8백만 원이었다. 이는 CCTV 설치에 100원을 쓸 경우 132원의 효과가 있다는 결과이다(B/C 효율성 = 1.32%). 최귀계수를 활용한 비용편익분석 결과, CCTV 설치비용(3,192억 2천 2백 38만 원) 대비 절도 및 폭력 감소에 따른 이익이 4,863억 7천 5백 20만원으로 나타나, B/C효율성은 1.52로 나타났다. 동일한 방식으로, CCTV 설치로 인한 범죄감소의 사회 전체적 이익을 분석한 결과, 절도 및 폭력 감소로 인한 이익이 1조 4,756억 8천 6백 4십만 원으로, B/C효율성은 3.62로 나타났다. 이상의 결과는 CCTV 설치에 대한 실증적 정책 판단 근거가 될 수 있으며, 본 연구는 결과를 바탕으로 정책제언을 제시하였다.
승강기 보급의 확산과 더불어 다양한 수요가 증가되고 있으며 그와 더불어 승강기 안전에 대한 요구가 필요하다. 승강기 안전요구는 무엇보다 비상사태에 빠르게 대응할 수 있는 능력이라 할 수 있다. 최근 승강기 안전을 위해 QR코드를 모든 승강기에 부착하여 승강기 구조 시 활용할 수 있도록 법제화 하였으며 CCTV와 직접통화장치 설치의 의무화를 통해 보다 안전한 승강기 활용을 모색하고 있다. 그러나 승강기 CCTV 및 직접통화장치는 개별적으로 운영되고 있으며 이를 통합한 모델을 제시되고 있지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 CCTV와 직접통화장치의 통합과 더불어 스마트폰기반의 원격제어모델을 구축함으로써 보다 효율적이고 안전한 승강기 모델을 제시하고자 한다. 제시된 세 가지 기능의 통합은 재난발생시 보다 정확하고 신속한 대처를 가능하게하고 유지보수의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
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.
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.
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.
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.
본 연구는 한국의 S시를 대상으로 CCTV 설치로 인한 경제적 및 공간적(범죄전이 및 확산) 차원에서 긍 부정적 효과를 실증 분석하였다. CCTV 설치(2012년, 2013년)로 인한 경제적인 효과측면에서 CCTV 설치 비용, 범죄건수, 건당 범죄비용을 사용하여 비용편익분석을 실시하였다. 분석결과 2012년은 1.34(34%)의 효과가 있는 것으로 분석되었으며, 이 결과는 미국의 사례(비용 효과성 1.49)와 비교하여 다소 낮은 수준이지만 한국의 사례(비용효과성 1.32)보다는 조금 높게 나타나 사례지역의 경우 CCTV신규 설치가 범죄감소를 통해 투입예산 대비 경제적 이윤효과를 얻고 있다는 증거를 보여준다. 하지만 2013년의 경우는 경제적 이윤효과가 없는 것으로 분석되었다. 두 번째로 공간적(범죄전이 및 확산) 차원에서 범죄전이값 WDQ라는 분석도구를 활용하여 분석을 실시하였다. 그 결과 3개 지역의 총범죄는 확산효과가 있으나 직접효과보다 적은편이며, 1개 지역은 전이효과가 있으나 직접효과 보다 적은 것으로 분석되었다. 절도와 폭력의 경우도 1개 지역을 제외하면 CCTV 설치로 인해 긍정적인 순효과가 나타났다. 종합해 보면, 분석결과가 상이하며 이는 범죄종류 및 범죄 장소에 따라서 선택적인 효과를 나타내고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 CCTV 설치 후 범죄전이효과 및 범죄통제 이익의 확산효과에 대한 연구가 부족한 시점에서 CCTV 설치 효과를 과학적이고 합리적인 측정도구를 활용하여 확인 할 수 있었다는 점에서 그 의의가 높다고 판단된다.
일반적으로 어떤 순간에 발생할지 모르는 응급 상황을 CCTV의 영상 정보만으로 상황을 항상 모니터링하기에는 인력과 비용의문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 응급상황을 동적으로 보여주는 CCTV환경에서 감지하기 위해 GMM을 이용한 응급단어와 비응급단어의 검출 및 인식기법을제안하고자 한다. 제안된 방법은 Global GMM 모델에 의해 응급단어와 일반단어를 검출하고 이 모델에 의해 응급단어라 판정된 경우에는 Local GMM 모델에 응급단어 인식을 수행하게 된다. 제안된 방법은 다양한 환경하에서 취득한 응급단어와 일반단어에 대해 적용하여 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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