스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안중 프라이버시 보호기술에 대해 서술한다. 다중 영상 카메라에서는 단일 CCTV에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 개인 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 논문에서는 다중 영상 카메라에서 프라이버시 보호 방법으로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.
CCTV 활용과 관련 산업발달에 따라 CCTV 관련 분야에 활동하는 전문 인력의 효과적인 양성 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 CCTV 분야의 효과적인 인력양성 방안에 대한 연구로서 14인의 전문가 패널을 이용한 델파이 방식을 통해 연구했다. 본 연구에서 제시하는 CCTV 분야의 효과적인 인력양성을 위한 방안은 다음과 같다. 교육 수강생 측면에서, 교육과정과 교육내용에 대한 적절한 설명이 제시되고, 동기부여를 위해 교육 후 자격증 확보 방안 마련 취업 알선 등으로 교육 후 신분에 대한 보장 환경 제공해야 한다. 교육 참여기업(기관) 측면에서는, 수강 후 이직 방지방안 마련, 교육비용에 대한 정부의 지원, 교육 수강으로 인한 업무 공백 해결 등이 있다. 교육운영 기관 측면에서 보면, 교육 참여에 따른 다양한 혜택을 제공, 관련기관과의 협력을 통한 적절한 홍보와 교육 프로그램 소개, 수요자의 요구사항에 맞는 적절한 교육을 제공, 교육과목 선택 및 교육과정 운영에 따른 수강 선택권을 확대해야 한다. 또한 교육을 운영하기 위해 소요되는 비용에 대한 부담감을 줄이기 위한 방안마련, 운영인력의 부족을 해결하기 위해 전문 시니어 인력을 활용, 수강생 선발의 기준은 현업 근무경험자 또는 교육이 요구되는 수요자 중심으로 선발이 필요하다.
본 논문에서 우리는 고정된 교통 CCTV 카메라 화면 내에 존재하는 배경의 동적 요소틀을 효과적으로 모델링 할 수 있는 새로운 배경 모델을 제안하고자 한다. 우리의 모델은 [1]에서 제안했던 multiple-thresholded local binary patterns(MTLBP)배경 모델을 확장한 것으로, 가우시안 필터를 통해 화면의 분산된 국부정보를 수집함으로써 움직이는 나뭇가지등과 같은 배경의 동적 요소를 제거한다. 우리는 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 저해상도의 영상에 대해서도 매우 빠르고 정확하게 동작할 수 있으며, 따라서 실제의 응용 시스템에 적합함을 보일 것이다.
본 논문에서는 CCTV설치 증가로 많은 양의 영상정보 데이터가 저장되고 있지만 활용되지 못하고 있는 문제를 해결하기 위해서 빅데이터 분석 동향과 기술을 조사 및 분석하였다. 이를 통해 영상정보 빅데이터 분석을 하고 소상공인 창업지원 서비스와 도시 인프라 개 보수 지원 서비스를 제공하는 도시고도화 지원 시스템을 설계하였다.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
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.
기술의 발전에 따라 소프트웨어 교육의 중요성이 점차 부각 되고 있다. 이에 따라 정보 교과에 대한 관심도가 높아지고 있으나 초등과정 학습자를 대상으로 전문적인 IT 기술에 대한 알고리즘을 학습하도록 유도하는 것은 학습자의 흥미를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 2015 개정 교육과정 분석, 교육 프로그램 운영 계획 개발, 대상 학생 선정 및 프로그램 적용 결과 분석 및 평가의 4가지 단계를 거쳤다. 초등과정의 학습자를 대상으로, 인공지능을 적용하여 피사체에서 얼굴을 추출하는 지능형 CCTV의 알고리즘을 그림이나 말풍선 상징물과 같은 다양한 도구를 이용하여 자유롭게 표현하도록 유도하였다. 또한 지능형 CCTV의 알고리즘을 학습자가 쉽고 다양하게 표현할 수 있도록 리치픽처 기법을 적용하여 학습자의 흥미를 높일수 있는 교육 프로그램을 제안한다. 본 교육 프로그램은 플로우차트를 이용함으로서 학습자에게 알고리즘의 원리를 파악할 수 있도록 도울 수 있으며. 결과에 따라, 제안된 프로그램의 수정과 개발을 통해 다양한 분야에서 적용할 수 있는 IT 창의교육의 연구를 진행할 예정이다.
신청자가 스마트 기기를 이용하여 응급 상황 신고 또는 안심 귀가 서비스를 요청하면, 스마트 관제 서비스는 신청자의 위치 정보를 이용하여 신청자 주위의 CCTV(closed circuit television) 카메라들을 선택하고 신청자를 자동으로 추적하고 촬영할 수 있다. 지속적으로 전달되는 신청자의 위치 정보를 활용하여 주변의 CCTV 카메라가 신청자를 계속 촬영하고 모니터 요원에 의하여 실시간으로 관찰되기 때문에 스마트 관제 서비스는 신청자의 응급 상황 또는 안심 귀가에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 스마트 관제 서비스는 응급 상황 신고 서비스와 안심 귀가 서비스의 우선순위를 고려하지 않아 안심 귀가 서비스에 의하여 카메라들이 선점되고 있는 경우에 응급 상황 신고 서비스의 신청자는 카메라에 의하여 촬영되지 못하는 경우가 발생할 수 있는 단점을 가지고 있다. 제안된 스마트 관제 서비스는 서비스 우선순위를 이용하여 이를 개선하였다.
본 논문에서는 추가 설비 없이 기존 CCTV 영상을 디지털 영상 처리를 통하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법을 제안한다. 영상처리 알고리즘은 노이즈 제거, 샤프닝, ROI 지정, 엣지 강도 계산, HSV 변환을 통한 보정 순으로 구성되며 C++ OpenCV 라이브러리를 이용해 구현하였다. 한달동안 캡쳐한 CCTV 이미지들에 본 알고리즘을 적용한 결과 ROI 영역에 대해 계산된 엣지 강도는 미세먼지 농도와 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 두 데이터간 상관관계를 추론하고자 MATLAB을 이용하여 거듭제곱 방정식 형태의 추세선을 수립하였으며 그 추세선으로부터 이탈한 데이터 포인트들의 개수는 12.5% 내외로 나타나 전체적으로 약 87.5%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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