• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.57-64
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• 2020

영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.273-278
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• 2016

재난은 다양성, 복잡성, 불가측성 등으로 현대사회의 특성과 유기적 관계가 있기 때문에 그 관리의 효율성을 위해 다양한 접근과 복합적인 처방으로 대국민에게 재난의 불안을 해소해 주어야 한다. 이에 따라 본 논문에서는 사회안전을 위한 지능형 영상감시 분석시스템의 구축방안과 이의 응용과 그 활용성의 장단점을 검토하였으며, 향후 제안 서비스가 사회안전을 위한 영상감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.418-424
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• 2014

본 논문에서는 영상감시 시스템을 위한 감시영역 입력방법을 제안한다. 이동물체의 침입 여부는 감시영역과 비교를 통해 이루어지므로 이를 입력하는 방법은 영상감시의 가장 기본적인 기능이다. 기존의 방법은 각 카메라 별로 획득된 영상을 기반으로 감시영역을 설정하기 때문에 감시영역의 크기. 카메라 수, 카메라 위치 등 감시환경의 변화에 대응하기 어려운 단점이 있다. 제안하는 입력방법은 위성지도를 기반으로 감시영역 전체를 다각형으로 정의하고, 이를 각 카메라 환경으로 변환하는 접근방법을 사용한다. 이 방법의 특징은 감시환경에 독립적이라는 점이다. 다각형의 정점의 수를 n이라 하면 침입탐지 수행시간은 O(n)의 복잡도를 보인다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 3D 시뮬레이션을 수행하였으며, 각 카메라 수와 위치에 무관하게 입력된 감시영역을 재사용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.63-69
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• 2012

넓은 지역에서의 종합감시시스템 구축은 인력을 효율적으로 관리할 수 있으며 자동화된 감시망을 구축하여 비감시 지역을 줄일 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 넓은 지역에서 적용할 수 있는 지능형 종합감시시스템에서 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도별로 분석하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택할 수 있는 방안을 제시하였다. 7가지 대표적인 상황으로서 침입, 물건 버림/없어짐, 배회, 혼잡도 측정 등이다.

• 전기학회논문지P
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• 제62권4호
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• pp.164-168
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• 2013

Recently, in the elevator of the buildings, such as apartment and office building, the visitor monitoring cameras for surveillance, advertising LCD to provide a variety of information, emergency call devices, and safe driving information sensors are installed. A variety of multimedia data from these devices to the central control office, management office, or to guard room are transmitted in real-time. Each sub-systems in the elevator are installed with a separate lines and operated independently and use different management principals, so integrated management for each sub-systems are very difficult. In this study, we develop a new IP-based multi-channel video surveillance system which is integrated surveillance camera, emergency call devices, communications devices, various sensors in the elevator, DVR, ODM, and can manage all devices by two-way communication and integrated interface. And we evaluated the performance of the developed system.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.101-113
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• 2019

최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권1호
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• pp.115-123
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• 2012

A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.176-178
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• 2005

In the images of a video camera employed for surveillance, detecting targets by extracting foreground image is of great importance. The foreground regions detected, however, include not only moving targets but also their shadows. This paper presents a novel technique to detect shadow pixels in the foreground image of a video camera. The image characteristics of video cameras employed, a web-cam and a CCD, are first analysed in the HSV color space and a pixel-level shadow detection technique is proposed based on the analysis. Compared with existing techniques where unified criteria are used to all pixels, the proposed technique determines shadow pixels utilizing a fact that the effect of shadowing to each pixel is different depending on its brightness in background image. Such an approach can accommodate local features in an image and hold consistent performance even in changing environment. In experiments targeting pedestrians, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.28-35
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• 2014

국경 GOP(General Out Post)나 해안선 지역에 설치되어 운용되는 국방용 감시카메라는 급변하는 기상 및 조명환경에 의해 영상의 화질이 왜곡되고 열화되는 현상이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 기상 및 조명환경 변화에 적응적인 화질개선 알고리즘을 제안한다. 기존 화질개선 알고리즘은 급변하는 환경조건에서 영상에 따라 극심한 성능편차를 보이는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 레티넥스(Retinex) 모델을 근간으로 환경변화에 적응적인 보정곡선을 이용하여 안개 및 저조도 환경에서 영상의 가시성을 향상시켜 높은 대비와 색상을 자연스럽게 재현하였고 실시간 환경변화에 적응토록 하였다. 또한, HSV 색모델을 가중 혼합하여 색 항상성 (Color Constancy)을 유지시켰으며, 개선과정 중 잡음(Noise)을 제거하여 보다 선명한 영상을 출력토록 하였다. 제안 알고리즘은 실험을 통해 기존 알고리즘 대비 주관적 평가인 MOS 1단계 향상효과 및 객관적 평가인 PSNR 15% 성능향상의 우수성을 입증하였다. 향후 국방감시 카메라 및 시스템에 적용되어 GOP나 해안선 지역의 열악한 기상조건으로부터 열화된 영상을 개선하여 적 침투 및 경계감시 식별에 도움을 주어 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1262-1270
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• 2020

최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.