• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.125-133
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• 2016

최근 들어 '뭇지마 범죄' 등 각종 범죄가 지속적으로 증가하고 있다. 정부의 범죄 예방 노력과 이에 관한 연구 등에도 불구하고 범죄가 증가하고 있어 다른 접근법이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 빅데이터를 분석하여 대안을 제안하고자 하였다. 연구 목적 달성을 위해 본 연구는 막대그래프와 버블차드 및 버블차드를 활용한 시각화와 연관분석 등을 수행하였다. 여러 변수와 범죄와의 관계 분석을 위해 성남시, 사이버경찰청 등의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, CCTV의 수는 범죄율을 감소시키는데 효과적이나 보안등의 수는 연관성이 크지 않은 것으로 나타났다. 또 시간대별로, 요일별로 다른 유형의 범죄가 집중되는 것을 알 수 있었으며, 외국인의 증가도 범죄의 증가와 관련이 있는 것으로 파악되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 범죄율 감소를 위한 방안을 제시하였다.

• 디자인융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.103-118
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• 2017

본 연구는 앞으로 도시 시민의 안전보호와 시설물 관리를 위하여 공공부문의 통합관제서비스가 증가할 것으로 예상됨에 따라 서울 소재의 CCTV통합관제센터에 대하여 유형별 분류와 실내공간특성에 대한 분석을 실시하였다. 조사대상은 2007년 이후 구축된 서울의 통합관제센터 8곳으로 일반적인 특성, 공간기본정보, 실내공간특성의 기준에 맞춰 분석하였으며 조사의 결과를 정리한 것은 다음과 같다. 첫째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 소규모 CS형이 가장 많이 나타나 현재 통합관제센터 공간의 물리적 환경에 대한 면적 비중은 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 보안영역, 사무영역, 공공영역의 순으로 공간의 크기 비율에 차이가 있었다. 셋째, 현재 국내의 통합관제센터는 행정안전부의 가이드라인에 따라 획일적인 형태나 구조, 실내 환경을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구는 실내디자인 연구 분야에서 깊이 있게 다루지 못했던 통합관제센터에 대한 사례연구를 실시함으로써 향후 더 나은 통합관제센터를 계획할 시 기초자료로 제공될 수 있다. 물론 본 연구는 조사대상의 사례 수가 많지 않다는 한계가 있으나 추후 사용자 인터뷰나 공간 사용성 평가 분석 등을 통해 사례분석 보다 심도있는 연구를 진행할 예정이다. 본 연구의 결과가 모니터링 실내환경을 위한 기초자료로 쓰이길 기대한다.

• 시큐리티연구
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• 제56호
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• pp.9-30
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• 2018

범죄 문제가 심각한 우리 사회의 현실에서, 최근에는 범죄와 범죄두려움 문제를 실질적으로 줄이기 위하여 CPTED 등 각종 범죄의 사전 예방 전략을 도입하고 있으며, 소위 타겟하드닝(Target Hardening) 또한 범죄예방, 특히 침입범죄의 방지 전략의 하나로서 활용되고 있다. 침입범죄와 같이 가장 빈번하게 발생하면서 국민 특히 취약계층 서민들의 생활안전을 꾸준하고 집요하게 위협하는 위험도 높은 범죄 유형에 대응하기 위해 그간 우리 사회가 자원을 투자해 온 셉테드 전략은 CCTV나 조명, 경보장치 등 간접적이고 심리적인 억제를 중심으로 하고 있어서 직접적으로 방어하기에는 사실상 실효성에 많은 한계가 있다. 바로 이런 한계를 극복하기 위한 타겟하드닝은 침입범죄와 같은 범죄를 보다 직접적이고 실효적으로 차단하고 방지하는 전략으로 잘 알려져 있다. 우리나라에서도 2016년에 전국 최초로 안산시에서 실험이 이루어졌고 이 연구는 실험지역을 선정하여 침입방어성능이 인증된 방범시설을 주요 침입구인 창문 등에 설치하는 타겟하드닝 전략을 수행한 후 침입범죄 감소효과를 경찰 공식 범죄통계를 활용하여 분석한 것이다. 소위 범죄전이효과도 살펴보기 위해 방범인증시설 설치지역과 주변 완충지역, 그리고 통제지역과의 범죄발생을 비교하는 WDQ(Weighted Displacement Quotient) 분석을 수행하였다. 분석 결과 타겟하드닝 CPTED기법의 침입 범죄 경감의 효과는 상당한 것으로 나타났다. 통제지역에서도 침입범죄가 다소 감소한 것은 사실이지만, 방범인증시설이 설치된 실험지역의 주택들은 침입 범죄가 설치 후에 크게 감소하였다. 완충지대로 범죄전이 효과는 보이지 않았으며 오히려 주변지역의 범죄 또한 감소하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.474-484
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• 2019

사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 시큐리티연구
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• 제60호
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• pp.91-111
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• 2019

꾸준히 늘어나고 있는 강력범죄의 예방은 언제나 인류의 중요 화두 중 하나이다. 최근의 대표적인 예방법은 도시에 범죄예방환경설계(CPTED)을 적용해 설계하는 것이다. 이 개념에서 가장 중요한 것이 감시와 접근통제인데, 그 중 일반적으로 많이 사용되는 방법은 기계적 감시에 속하는 것이지만 새로운 흐름에 맞추어 공공데이터를 활용한 다른 관점에서의 클래식 범죄예방 정책 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 활용하는 공공데이터로 한국의 중심지인 서울시 데이터 포탈에서 제공되는 최근 년도의 자치구별 5대 범죄 발생현황통계를 중심으로 범위를 설정, 가장 개선이 필요한 부분에 범죄예방정책을 제안하도록 한다. 데이터 분석 및 시각화 방법으로는 오픈소스인 Python 분석 프로그램을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1762-1769
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• 2021

본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.

• 시큐리티연구
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• 제51호
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• pp.317-334
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• 2017

재난의 특성상 재난이 발생할 경우 지방정부차원에서 피해와 재정적 부담을 가져가야 하기 때문에 효과적으로 재난을 대비하고 재난관리 성과를 평가하기 위해서는 지역사회 단위로 접근해야 하나, 현재 우리나라는 중앙정부 위주로 재난관리가 이루어지고 있다. 실제로 세월호 사건 이후 재난안전 강화를 위해 신설된 국민안전처가 2016년 경주지진사건 등에서도 재난컨트롤타워로서의 제 기능을 하지 못한다는 비난과 염려가 제기되어 또 다른 실질적 대안이 필요한 시점이다. 이에 따라 재난대응 유관기관인 경찰조직의 재난관리 활동 및 역할에 관심이 대두되고 있어 본 연구에서는 경찰활동 중 특히 지역사회 경찰활동을 중점으로 지방정부차원에서 접근하고자 하였다. 물론 기존 지역사회 경찰활동은 범죄 예방활동이 주 업무이지만 경찰서비스의 확대를 기대하는 사회적 요구에 따라 경찰은 범죄예방에 국한하지 않고 지역주민의 안전과 지역사회의 질서를 위해 재난대응에도 적극적으로 개입하여야 한다. 따라서 재난 발생 시 신속하고 효과적으로 대응하여 피해를 최소화할 수 있도록 지역사회 경찰활동의 역할 및 범위를 재정립하고자 하였다. 또한, 지역사회 경찰활동은 지역주민과의 협조가 필수적이기 때문에 주민밀착형 재난대응 및 안전관리가 이루어지는 것을 중점으로 논의하였다. 연구결과, 본 연구에서는 재난안전 강화를 위한 지역사회 경찰활동 확대방안으로 지역경찰의 재난 활동에 대한 인식전환과 사경비와의 협력 체계 구축, 순찰차의 재난예방 활동과 초동조치, CCTV 통합 플랫폼 구축 등을 제시하여 경찰의 재난 대응 역량을 강화하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.