산업 사회가 급속도로 발전함에 따라 전 세계적으로 전쟁, 테러, 강력 범죄가 증가하고 있다. 이러한 위험 요소들은 인명 피해 및 자원에 대한 파괴로 이어지는 주된 원인이 된다. 최근 강력 범죄의 잦은 발생으로 사회적 불안감이 조장되고 있으며 이러한 이유로 더 나은 안전, 보안 시스템 분야를 점검하는 계기가 되었다. 보안 시스템의 대표적인 장비라고 할 수 있는 CCTV카메라 시스템은 각 지역 자체적으로 공공장소 등과 같이 유동인구가 많은 지역에 확대 설치될 계획이다. 이것은 감시의 목적뿐만 아니라 보안 기술의 중요성에 대한 인식이 점차 높아짐에 따라 최소 인력으로 최대한의 감시 효과를 가질 수 있는 지능형 영상 보안 기술의 확대 보급을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능형 감시 카메라의 동향 및 시나리오에 대해서 살펴본다.
국내 대다수의 공공장소 및 사유건물은 범죄 예방 및 사후 조치, 내부자 보안, 시설안전 및 화재 예방 등을 위해 CCTV(Closed Circuit Television)를 설치하고 있으며, 매년 설치 대수는 늘어나는 추세이다. 늘어나는 CCTV에 대하여 진행된 설문에서는 다수의 반응이 CCTV의 촬영으로 인한 프라이버시 침해 등의 부정적 시선보다 설치로 인해 발생할 수 있는 범죄의 예방적 측면에서 긍정적으로 보고 있다. 하지만 CCTV는 프라이버시 측면에서 많은 위험성을 내포하고 있으며, 클라우드를 이용하여 영상 데이터를 수집할 경우 피사체의 개인정보가 유출될 수 있다. 인세캠은 각국의 CCTV 감시 영상을 실시간으로 중계하였으며, 중계 대상에는 노트북의 전면카메라까지 포함되어 큰 이슈를 불러일으켰다. 본 논문에서는 CCTV를 통해 영상정보에 대한 프라이버시 기법 처리를 통한 개인정보 유출 방지 및 클라우드 시스템 보안성 강화를 위한 시스템을 소개하기로 한다.
To prevent safety hazards in dangerous working area, we have proposed an intelligent image analysis system. Six common patterns of safety violations of workers' are defined and its motion detection algorithms are developed for alarm to CCTV monitoring system. Developed algorithms are implemented at 195 dangerous areas such as chemical and gas treated room. The results of violated motion detection ratio by developed system shows 94.95% of true positive cases, and 0.21% of false positive cases from all 587,645 event cases in one month implementation period. In the period, it is observed that the number of safety rule violations and the following accidents are decreased.
실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.
Green IT based u-City means that u-City having Green IT concept. If we adopt the situation awareness or not, the processing of Green IT may be reduced. For example, if we recognize a lot of speech sound on CCTV in u-City environment, it takes a lot of processing time and cost. However, if we want recognize emergency sound on CCTV, it takes a few reduced processing cost. So, for detecting emergency state dynamically through CCTV, we propose our advanced speech recognition system. For the purpose of that, we adopt HMM (Hidden Markov Model) for feature extraction. Also, we adopt Wiener filter technique for noise elimination in many information coming from on CCTV in u-City environment.
Advancement in information technology have enabled applying vision sensor to railway, such as CCTV. CCTV has been widely used in railway application, however the CCTV is a passive system that provide limited capability to maintain safety from boarding platform. The station employee should monitor continuously CCTV monitors. Therefore immediate recognition and response to the situation is difficultin emergency situation. Recently, urban transit operators are pursuing applying an unattended station operation system for their cost reduction. Therefore, an intelligent monitoring system is need for passenger's safety in railway. The paper proposes a vision based monitoring system and object detection algorithm for passenger's safety in railway platform. The proposed system automatically detects accident in platform and analyzes level of danger using image processing technology. The system uses stereo vision technology with multi-sensors for minimizing detection error in various railway platform conditions.
CCTV는 사람들 생활에서 없어서는 안 되는 유용한 존재로 자리매김 했다. 가장 큰 장점은 범죄 수사과정에서 유전자나 지문감식에 견줄 만큼 기여도가 크다는 점이다. 폭력 및 범죄를 해결하는데 유용하게 쓰이고 있고 날로 발전하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 최근 공간정보기술의 발달에 따라 여러 분야에 공간 정보 기반의 관제시스템이 운영 중이거나 추진 중에 있으며, 지능형 영상감시를 위한 동향과 CCTV 설치에 따른 합법성과 프라이버시 보호에 대해 연구를 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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