• 전기전자학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.143-151
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• 2016

스마트 케어 감시 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신 기능을 사용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적하는 시스템이다. 그러나 일반적인 스마트 디바이스의 GPS 위치 정보는 상당한 오차를 포함하고 있기 때문에 추적을 원활히 하기 위하여 GPS 위치 정보의 보정을 필요로 한다. 기존의 스마트 케어 시스템에서는 두 대 이상의 CCTV를 이용하여 이러한 GPS 위치 정보 오차를 보정하였다. 그러나 이러한 방법은 반드시 두 대 이상이 동일한 지점을 촬영해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 위치 정보의 오차를 보정하기 위하여 단지 하나의 CCTV만을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과, 하나의 CCTV만을 이용하더라도 두 대의 CCTV를 이용한 위치 정보 보정방법 만큼 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.266-273
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• 2018

스마트 관제 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신기를 이용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적/감시/보호하는 시스템이다. 이러한 시스템을 새로운 환경에 적용하고 운영하기 위해서는 각 CCTV의 수에 비례하여 시스템의 전체 설정 과정이 늘어나게 된다. 따라서 카메라의 수가 많은 경우 설정 과정에서 소요되는 시간이 매우 길어지게 되며, 시스템의 운용이 불가능해진다. 본 논문에서는 이러한 설정시간을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하고 모의 실험한 결과 설정 방법이 간단하고, CCTV가 증가할수록 기존 시스템보다 더 적은 시간을 소모하였으며, 설정 중에도 시스템의 운용이 가능하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.97-106
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• 2023

Citizens' demand for public CCTVs continues to rise, along with an increase in variouscrimes and social problems in cities. In line with the needs of citizens, the Seoul Metropolitan Government began installing CCTV cameras in 2010, and the number of new installations has increased by over 10% each year. As the large surveillance system represents a substantial budget item for the city, decision-making on location selection should be guided by reasonable standards. The purpose of this study is to improve the existing related models(such as public CCTV priority location analysis manuals) to establish the methodology foranalyzing priority regions ofSeoul-type public CCTVs and propose new mid- to long-term installation goals. Additionally, using the improved methodology, we determine the CCTV priority status of 25 autonomous districts across Seoul and calculate the goals. Through its results, this study suggests improvements to existing models by addressing their limitations, such as the sustainability of input data, the conversion of existing general-purpose models to urban models, and the expansion of basic local government-level models to metropolitan government levels. The results can also be applied to other metropolitan areas and are used by the Seoul Metropolitan Government in its CCTV operation policy

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.115-119
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• 2020

Recently, CCTV installations are rapidly increasing in the public and private sectors to prevent various crimes. In accordance with the increasing number of CCTVs, video-based abnormal behavior detection in control systems is one of the key technologies for safety. This is because it is difficult for the surveillance personnel who control multiple CCTVs to manually monitor all abnormal behaviors in the video. In order to solve this problem, research to recognize abnormal behavior using deep learning is being actively conducted. In this paper, we propose a model for detecting abnormal behavior based on the deep learning model that is currently widely used. Based on the abnormal behavior video data provided by AI Hub, we performed a comparative experiment to detect anomalous behavior through violence learning and fainting in videos using 2D CNN-LSTM, 3D CNN, and I3D models. We hope that the experimental results of this abnormal behavior learning model will be helpful in developing intelligent CCTV.

• 한국측량학회지
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• 제35권2호
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• pp.75-80
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• 2017

Recently, there has been growing interest in spatial data that combines information and communication technology with smart cities. The high-precision LiDAR (Light Dectection and Ranging) equipment is mainly used to collect three-dimensional spatial data, and the acquired data is also used to model geographic features and to manage plant construction and cultural heritages which require precision. The LiDAR equipment can collect precise data, but also has limitations because they are expensive and take long time to collect data. On the other hand, in the field of computer vision, research is being conducted on the methods of acquiring image data and performing 3D reconstruction based on image data without expensive equipment. Thus, precise 3D spatial data can be constructed efficiently by collecting and processing image data using CCTVs which are installed as infrastructure facilities in smart cities. However, this method can have an accuracy problem compared to the existing equipment. In this study, experiments were conducted and the results were analyzed to increase the number of extracted matching points by applying the feature-based method and the area-based method in order to improve the precision of 3D spatial data built with image data acquired from stereo CCTVs. For techniques to extract matching points, SIFT algorithm and PATCH algorithm were used. If precise 3D reconstruction is possible using the image data from stereo CCTVs, it will be possible to collect 3D spatial data with low-cost equipment and to collect and build data in real time because image data can be easily acquired through the Web from smart-phones and drones.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.130-132
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• 2008

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• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.447-454
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• 2013

수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.49-55
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• 2017

ICBM 산업내의 IoT기반 영역 중에서 보안(Safety)의 경우, 공공분야 뿐만 아니라 국민안전 체감도가 안전에 대한 불안감이 극에 달하면서, 재난 및 안전 관리와 관련하여 보안 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이와 같이 안전을 위한 하나의 보안 서비스로서 CCTV를 활용하여 사회질서 유지, 범죄예방 등의 목적을 위해 설치 운영되고 있으며, 특히 녹화된 영상이 범죄의 결정적 증거로 제시되면서 보급이 급증하고 있는 추세이다. 하지만 영상정보처리기의 역기능으로써 본래의 목적을 그대로 수행하면서 의도하지 않은 개인의 정보가 유출되거나 이러한 기술들을 악용할 경우 개인 프라이버시 침해 우려가 매우 높기 때문에, 영상 프라이버시 보호를 위해 다각적으로 결합된 메커니즘에 대한 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.346-348
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• 2022

물리적으로 넓은 구역을 모니터링하기 위해서는 많은 CCTV가 필요하다. 실내에서 CCTV를 구축할 때는 배선 환경이 충분하여 많은 CCTV를 설치할 수 있다. 그러나 실외에서는 상대적으로 배선이 어렵다. 또 먼 거리를 모니터링할 때는, 모니터링 장소까지 배선 비용이 발생한다. 그러므로 물리적으로 먼 거리에 CCTV를 설치할 때, 무선 기술을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 CCTV 시스템의 구성을 확인하고 이를 무선 환경으로 전환하기 위한 요구사항을 도출하였다. 그리고 요구사항에 따라 무선 기반 지능형 CCTV 시스템을 제안하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 무선 기반 지능형 CCTV는 무선 환경에서도 정상 동작함을 확인하였다. 본 연구는 Wifi 환경을 기준으로 연구하였으며, 이동통신 환경으로 확장하기 위한 추가 연구가 필요하다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.521-535
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• 2022

Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.