다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다.
본 논문은 교통흐름 제어와 원격감시를 위한 교통감시 제어시스템을 Internet망을 사용하기 위하여 센서게이트웨이를 개발하고, 그에 필요한 프로토콜을 제시하여 인증과 암호화를 하였다. 교통감시 제어시스템은 국내 외에서 첨단 네트워크 기술을 활용하여 교통체계의 효율성 증대와 새로운 교통서비스를 제공함으로써 교통문제를 해결하는 데 목적을 두고 있는 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)의 중요한 역할을 하게 되는 서비스로써, 교통감시 제어시스템의 TCP/IP 및 Internet 망의 사용은 인가되지 않은 사용자의 접근으로 인한 피해가 발생할 수 있음을 의미하며 그에 따른 데이터의 인증과 암호화는 필수적이다.
지능형 교통 시스템에는 도로 환경 정보 제공, 차량 근거리 네트워크 연동, 추돌사고예방 및 보행자 안전 제공 등의 다양한 분야의 연구가 진행되고 있다. 이와 관련하여 운전자 및 보행자 안전을 위한 감지 정확도, 정보 신뢰성, 유지보수 편의성을 기초하는 USN 기술이 주목 받고 있다. 본 연구는 다양한 센서를 이용하여 USN을 도로에 구축하고 개발된 도로기지국(RSU)과 연동하여 실시간 도로 환경 정보 수집하고 차량단말기(OBU) 및 교통 센터에 제공하는 Road Weather Information System을 개발하였다. RSU는 운전자 안전을 위해 노변 정보를 수집하고 이를 분석하여 서비스 우선순위에 따라 IP와 비콘 서비스를 OBU 및 상위 터미널에 제공한다. 상위 터미널에는 IP 기반 셋톱박스 응용 프로그램을 개발하여 교통 정보 및 도로 환경 정보, 환경 센서 오류 등에 정보를 제공한다. 결과적으로, RWIS는 노변 정보의 실시간 수집을 발전시켜 지능형 교통 시스템에 운전자 안전을 보완하고, 기술융합으로 다양한 서비스 방법을 제시하였다.
최근 테러와 사건 사고 같은 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 영상 보안 장비들이 많은 장소에 설치되어 운영되고 있다. 영상 보안 장비의 기술도 점진적으로 발전하여, 고품질 고해상도 기반의 제품도 많이 출시되고 있다. 하지만, 보안을 목적으로 만들어진 CCTV 장비가 오히려 개인의 프라이버시 침해를 유발하기도 한다. 본 논문에서는 지능형 IP 카메라의 메타데이터를 이용하여 개인 영상 정보 보호를 할 수 있는 방법에 대해 제안 한다. 메타 데이터로부터 분석된 개인 영상 정보를 마스킹 할 수 있도록 시스템을 설계하였으며 사용자 권한에 따른 영상 정보 접근 방법에 대한 정의, 메타데이터의 저장 방법과 녹화 데이터 검색 시 메타데이터를 활용하는 방법을 기술 하였다. 제안된 시스템을 행정자치부에서 제시한 "공공기관 영상정보 처리기기 설치 및 운영에 관한 가이드라인"에 맞춰 적합성 여부를 비교하였다. 지금까지의 단일 서버 제품에서는 하드웨어적인 성능의 한계와 기술적인 문제로 인해, 실시간으로 개인 영상 정보 보호기법을 적용할 수 있는 방법을 찾기 어려웠다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용한다면 행정자치부에서 제시한 가이드라인을 충족하면서, 서버 비용을 줄이고, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 시스템을 구성할 수 있다.
최근 녹색정보기술(G-IT), 녹색유비쿼터스기술(G-UT) 산업분야의 전문화에 따른 보안 방범 유지를 위한 국가 주요기관 시설물 또는 주요 산업 시설물 등의 보안 중요성이 강조되면서, 정부관공서 기업 및 군부대내에 최첨단 기술을 접목한 보안시스템(Security System) 구축이 절실히 요구되는 실정이다. 본 논문은 경비구역내의 경보발생장치로부터 신호를 다양한 형태의 통신기술로 수신하여, TCP/IP 망을 통하여 로컬 관제 센터와 원격관제 서버로 전송하는 녹색 유비쿼터스 지능형 무인경비 다중화장비에 관한 연구이다. 본 연구를 통하여, 무인경비 시스템의 통합 솔루션(Total Solution)을 확보하여 상호 시너지 효과 (Synergy Effect)가 가능하며, 국내외 시장 확대에 크게 기여할 것이다. 녹색 유비쿼터스 환경 구축 사업(Gu-Home, Gu-City, Gu-Health 등)중에서 방범/경비 분야에 적용할 수 있으며, 녹색 유비쿼터스 비전(Gu-Vision)을 제시할 수 있는 국가경쟁력을 갖춘 기업확장에 기여할 것으로 사료된다.
9.11 사태 이후, 세계 각국은 개인 및 공공의 안전을 위한 국토보안에 대한 중요성을 한층 더 실감하고 이에 대한 노력을 더욱 강화하고 있으며, 이러한 과정에서 지능형 영상보안 기술의 개발 및 활용에 대한 중요성이 날로 증대되고 있다. 아날로그 CCTV에서 디지털 저장장치, IP 기반기술과의 결합과 지능형 영상인식에 이르기까지 영상보안 기술은 지속적인 진화를 거듭하고 있다. 이에 따라 기존의 시설물과 출입자에 대한 수동적인 녹화 및 감시에서 실시간으로 상황을 인지하고 자율대응할 수 있는 네트워크 기반의 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 또한 공항, 군사, 항만, 도로, 교량 등 주요 국가시설, 지하철, 버스, 사무실, 카지노에서 산불감시에 이르기까지 매우 다양한 분야로 그 응용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 본 고에서는 이러한 배경을 토대로 영상 보안 기술의 현황과 시장동향, 지능형 영상보안 및 Human ID 기술, 최근 이슈와 발전 방향에 관하여 살펴보고자 한다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
영상유고감지시스템은 터널내 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 화재(연기) 등 돌발 상황시에 초동감지 목적의 감지시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 및 복층터널 등에서 중요성이 부각되고 있다[1] 그러므로 본 논문에서는 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하는 것의 타당성을 검증하기 위하여 본 시스템이 설치된 국도, 고속국도 터널을 대상으로 장기간 로그데이터 분석을 실시한 내용과 실험 결과를 소개하고, 이를 바탕으로 기존 영상유고감지시스템의 문제점 도출과 개선방안 그리고 일반터널과는 상이한 복층터널 설계에 대한 이해를 통해 복층터널 특성반영 방안에 대하여 몇가지 사항을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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