• 정보화정책
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• 제25권2호
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• pp.3-19
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• 2018

경찰이 범죄예방과 수사를 위해 영상장비를 활용하고 있는 것은 비단 최근의 일만은 아니다. 과거 캠코더나 열화상 카메라와 같은 새로운 영상장비들이 개발되어 사용되면서부터 꾸준히 범죄에 대응하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 들어 지능형 CCTV나 드론의 영상장비, 개량된 열화상 카메라 등과 같이 관련 기술들이 더욱 진화하고, 해당 영상 장비들을 범죄대응 목적으로 사용할 수 있는 근거 법령들이 뒷받침 되면서 그 활용범위가 보다 넓어지고 있다. 그에 따라 범죄예방 목적 뿐 아니라 범죄수사, 형사소송절차에도 널리 사용되고 있다. 그러나 영상장비의 활용이 많아짐에 따라 다양한 문제점들도 제기되고 있다. 최근 범죄대응 영상장비의 활용과 관련된 문헌들을 살펴보면 근거규정 미비, 개인정보 침해 위험성, 사생활 자유침해, 그리고 영상장비의 보안침해에 대해 꾸준히 문제점들을 제시하고 있다. 앞으로 영상장비는 보다 다양한 모습으로 범죄대응을 위해서 사용될 것이고, 그 기술 또한 더욱 발전할 것이다. 하지만 지금 시점에서 제기되고 있는 문제점을 해결하지 않는다면 앞으로 더욱 큰 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 입법자들과 정부는 제기되는 문제점들을 면밀히 검토하여 영상장비들이 시민의 인권을 침해하지 않으면서 시민의 안전을 위해 활용될 수 있도록 노력해야 할 것이다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.208-216
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• 2023

본 연구의 목표는 실용적인 표면영상유속계를 만들기 위해 가장 적절한 하드웨어와 소프트웨어의 구성을 제시하는 것이다. 실용적인 표면영상유속계 구성을 위해 하드웨어로 CCTV를 선택하고, 2분 간격으로 30초간의 영상을 지속적으로 촬영하는 장비를 구성하였다. 촬영된 동영상을 분석하는 소프트웨어에는 11-변수 투영법을 적용하여 변화하는 수위에 따라 정확한 측정점을 재구성하도록 하였다. 아울러 각 측정점에서 주흐름방향으로 정확한 시공간영상을 작성할 수 있도록 시공간영상 작성법을 제안하였다. 제안된 방법으로 구성된 표면영상유속계를 제작하여 인수천에 시험적용하여 호우 사상에 대해 검토한 결과 정확하고 신속하며 연속적인 유량측정이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.691-700
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• 2021

IP 카메라는 원격지에서도 감시할 수 있을 뿐만 아니라, UTP를 통해 전원 공급도 가능한 장점을 가지고 있으므로 아날로그 CCTV를 급속하게 대체하고 있다. 본 논문에서는 IP 카메라에 널리 적용되고 있는 ONVIF 표준의 프로토콜 구조와 그 외에도 이를 지원하기 위한 인터넷 프로토콜들을 소개하고, 상용보드 상에서 ONVIF 디바이스를 구현한다. 이러한 기능들은 클라이언트 (PC)의 관리 프로그램에서 제어 가능하지만, 사생활 보호 마스크나 열화상 카메라의 온도표시, 관심 영역과 같은 기능은 디바이스 상에서 웹 뷰어를 통해 구현한다. 실험을 통해 IP 카메라와 클라이언트 프로그램이 주고받는 SOAP 메시지와 스트리밍되는 영상을 통해 ONVIF Profile S와 웹 뷰어 기능을 확인한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.159-166
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• 2008

최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.21-28
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• 2017

As technology related to digital imaging equipment is developed and generalized, digital imaging system is used for various purposes in fields of society. The object tracking technology from digital image data in real time is one of the core technologies required in various fields such as security system and robot system. Among the existing object tracking technologies, cam shift technology is a technique of tracking an object using color information of an object. Recently, digital image data using infrared camera functions are widely used due to various demands of digital image equipment. However, the existing cam shift method can not track objects in image data without color information. Our proposed tracking algorithm tracks the object by analyzing the color if valid color information exists in the digital image data, otherwise it generates the lightness feature information and tracks the object through it. The brightness feature information is generated from the ratio information of the width and the height of the area divided by the brightness. Experimental results shows that our tracking algorithm can track objects in real time not only in general image data including color information but also in image data captured by an infrared camera.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.107-107
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• 2016

표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.