본 논문에서는 다양한 CCTV 카메라를 지원하는 스마트 케어 관제 시스템을 소개한다. 위급 상황 발생 시 신고자의 상황을 실시간으로 관찰하기 위하여 서버에서는 신고자의 위치 좌표를 기반으로 CCTV 카메라의 팬, 틸트, 줌 제어를 자동으로 수행한다. 또한 신고자를 찾아 촬영하며 영상처리 및 갱신되는 위치 정보를 이용하여 신고자를 추적한다. 다양한 CCTV 카메라를 지원하기 위하여 Genetec 개발 툴을 이용하여 관제 시스템을 구현한다. 스마트 케어 관제 시스템을 이용하여 신고자의 위급 상황에 대하여 구조자는 신고자의 CCTV 영상을 빠르게 제어하고 감시할 수 있기 때문에 구조 작업의 효율이 개선될 수 있다.
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.
스마트 케어 감시 시스템은 사용자로부터 제공받은 GPS 위치 정보를 이용하여 사용자 주변의 CCTV 카메라를 검색하고 촬영 가능한 가장 가까운 CCTV 카메라를 이용하여 사용자를 자동으로 추적하는 시스템이다. 이 시스템은 사용자가 위험한 상황에 있거나, 또는 사용자가 보호를 받고자 할 때 자신의 GPS 위치 정보를 스마트 기기를 이용하여 전달하기 때문에 구조자의 빠른 대응을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 사용자가 위치 정보를 전송할 때 마다 관리하고 있는 전체 CCTV 카메라를 검색하여 사용자의 촬영을 수행하기 때문에 관리 영역이 확장될수록 CCTV 카메라의 선택 시간이 급격히 증가하였다. 본 논문에서는 사용자의 추적에 이용되었던 CCTV 카메라의 인접 카메라만 검색하는 방법을 이용하여 사용자 추적을 위한 CCTV 카메라의 선택 시간을 단축시키기 위한 방법을 제안한다.
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.
스마트 안심귀가 서비스는 이용하기를 원하는 사용자는 GPS 위치 정보를 제공하는 스마트 기기를 이용하여 이 서비스를 요청한다. 스마트 안심귀가 시스템은 이용자의 위치 정보를 수신한 후, 이용자의 위치 정보를 이용하여 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고, 그 이용자를 자동으로 추적하며 촬영하기 위하여 선택된 CCTV 카메라들을 제어한다. 이 서비스는 늦은 밤 귀가하는 경로에 우범지역이 있을 때 유용하게 이용될 수 있다. 기존의 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 다수의 사용자에게 서비스를 동시에 제공할 수 있는 스마트 안심귀가 시스템을 제안한다.
안심귀가 시스템은 서비스 의뢰인이 소지한 스마트 기기로부터 수신된 GPS 위치정보를 이용하여 의뢰인 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고 제어함으로써, 의뢰인을 자동으로 추적하고 영상을 촬영한다. 이 서비스는 심야에 귀가하는 경로 상에 우범지역이 존재할 때 의뢰인의 안심귀가에 도움을 제공한다. 의뢰인을 촬영할 수 있는 CCTV 카메라들이 다른 의뢰인에 의하여 이미 점유되어 사용되는 경우, 새로운 의뢰인의 촬영을 위하여 점유된 CCTV 카메라의 양보가 필요하다. 본 논문에서는 의뢰인과 CCTV 카메라 사이의 평균 거리와 서비스율을 모두 고려한 개선된 방법을 제안한다. 그 결과, CCTV 카메라와 의뢰인간의 평균거리가 가깝게 유지되며, 서비스율도 개선된다.
This study aimed to evaluate the performance of water level classification from CCTV images in agricultural facilities such as reservoirs. Recently, the CCTV system, widely used for facility monitor or disaster detection, can automatically detect and identify people and objects from the images by developing new technologies such as a deep learning system. Accordingly, we applied the ResNet-50 deep learning system based on Convolutional Neural Network and analyzed the water level of the agricultural reservoir from CCTV images obtained from TOMS (Total Operation Management System) of the Korea Rural Community Corporation. As a result, the accuracy of water level detection was improved by excluding night and rainfall CCTV images and applying measures. For example, the error rate significantly decreased from 24.39 % to 1.43 % in the Bakseok reservoir. We believe that the utilization of CCTVs should be further improved when calculating the amount of water supply and establishing a supply plan according to the integrated water management policy.
ICT 기술의 발달은 기존의 폐쇄형 CCTV 보안 장비 시장에도 크나큰 영향을 일으켰다. 특히 자율주행 자동차와 무인 자동차, 스마트 시티 같은 분야에서 영상 데이터의 중요성이 부각되면서, 영상을 활용한 다양한 기술이 나오고 있다. 본 논문에서는 차량용 CCTV 영상을 단순 녹화 용도로 사용하지 않고, 스마트 시티의 한 부분으로 통합하기 위해 영상과 메타 데이터를 전송하고, 그 메타 데이터를 활용하여 도시 생활 속에서 유발되는 교통, 환경, 보안 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고, 차량용 CCTV 영상을 원격지에서 접속하기 위한 방법으로 리버스 터널링 기법을 설계하고 구현하였다. 폐쇄적인 환경에서 제한적인 용도로만 사용되던 차량용 CCTV 영상과 메타 데이터를 실시간으로 통합 관리함으로써, 차량 상태 검사 뿐 아니라 도로와 각종 시설물 관리처럼 스마트시티에서 요구하는 효율적인 통합센터 운영을 가능하게 한다.
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.
서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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