본 연구는 자연 발생적인 화재 및 방화자에 의한 화재를 탐지하는 고효율 저비용의 옥외형 화재경보시스템으로 중소문화재, 천연기념물 및 옥외 시설물 등 화재 발생 시 관리 감시가 취약한 곳을 대상으로 한 소방시스템의 옥외 적용시 성능 및 시험에 대한 것이다. 재래적 화재감지시스템으로부터 탈피하여 지능적인 이동형 무인 화재감지시스템의 도입을 위해 화재경보시스템 성능시험, 기능시험, 옥외 환경시험, 불꽃시험 및 EMI/EMS 적합시험 등을 실시하였다. 성능시험, 기능시험, 불꽃시험 및 옥외방치시험을 3개월간 실시한바 양호하였고, 온도변화 성능시험도 $-30{\sim}70^{\circ}C$에서 양호하였으며 EMI/EMS 시험도 적합하였다. 불꽃검출거리는 75 m까지 증가되었고 대기모드 전원은 4시간 증가, 운영모드 전원에서의 동작시간은 3일까지 가능하였으며 센서뿐만 아니라 영상으로 상황을 인지하는데 적합함을 확인하였다.
학교폭력 및 성폭력 등의 범죄가 증가되어감에 따라 범인 검거에 있어서 CCTV에 대한 의존도가 높아지고 있다. 그러나 항상 사람 노동력으로 감시하기에는 경제력 및 인력의 한계가 있어 최근에는 지능형 보안 시스템으로 관심이 높아지고 있다. 따라서 기존에 연구한 객체 행동 인식 기법을 확장하여 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 2~3 객체간의 폭력 행위를 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 인식하여 추적한다. 폭력행위의 특징을 이용하여 폭력행위 판단 근거를 제시하였다. 더욱이, 여러 폭력 상황에 대한 측정을 통해 보다 객관적인 판단 메트릭 임계값을 도출하였다. 이 값을 바탕으로 폭력 행위 인식 실험을 진행한 결과 80% 이상의 인식 성공률을 보였으며, 향후연구로 다수 군중이 있는 상황 등에서의 이상행위 감지 시스템에 대한 연구가 남아있다.
밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 농가의 생산성 하락에 따른 경제적 손실과 직결되는 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지함으로써 영상 내의 탐색영역을 축소한다, 2) 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지들만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 3) 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지객체 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.
지하철은 대표적인 교통수단으로 하루에도 수십만 명이 이용하고 있어 안전에 대한 관심이 높으며 지하철의 각종 기능실에서의 화재 등으로 이하여 지하철 이용자들에게까지 피해를 입을 수 있는 가능이 제기되고 있는 실정이다. 실제로 2010년에는 환기실에서의 화재로 환기구를 통해 연기 및 유해가스로 인해 인명 피해 및 열차 운행 중단사고 등의 사례까지 보도되기도 하고 있다. 이러한 사고에 대응하기 위해 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선센서네트워크기술 및 지능형영상감시기술 등과 접목하여 화재 및 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 연구 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합 감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 ZigBee 기반의 무선센서네트워크 성능 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 통신기계실과 환기실, 전기실에서의 ZigBee기반 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. (주)휴텍21에서 개발한 ZigBee 센서노드와 게이트웨이를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 기능실 내의 각종 전자 및 기계설비로 인한 멀티패스 페이딩(multi-path fading)의 영향을 받는 것으로 나타났으며 통신기계실과 같이 여러 개의 작은 공간으로 구분되어진 곳에 대한 게이트웨이의 안테나 및 센서노드 설치 지점 선정 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 IoT 기반 열상 센서와 영상 센서 일체형 IP CCTV 설계에 관하여 연구하였으며 Full HD IP 카메라 영상과 열상모듈에서 전송되어지는 열상 데이터를 동시에 인지하여 가공 및 전송 할 수 있는 모니터링 시스템에 사용할 수 있도록 하였다. 열상 센서에서 감지하는 신호를 디지털로 변환하여 영상에 중첩시켜 실제 주변 온도에 대한 정보를 영상과 함께 실시간 제공하고, 영상 카메라에 열상이 추가됨으로 온도 변화를 예측하여 기존 장비에서 불가능한 화재 예측이 가능하게 하였다. 따라서 열상 센서와 영상센서 일체형 감시 장비를 통하여 환경 모니터링 시스템에서 전송되는 온도 데이터와 영상 신호를 송신하여 모니터링 시스템에 적용 가능하도록 하였다.
최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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