CCTV가 범죄 예방 및 수사에 사용되는데, 수사를 위해 저화질 CCTV 영상에서 특정인의 얼굴 인식엔 어려움을 겪어 CCTV 본연의 역할의 희석된다. 따라서 본 논문은 저화질 영상을 고화질로 변환하여 얼굴 인식의 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기존에 연구된 인공지능 기반의 업스케일링 알고리즘을 분석하여 K-FACE 데이터셋에 적절한 모델을 제안한다. 이를 위해 2020년 이전과 이후의 AI 업스케일링 관련 연구를 비교 분석한다. 향후 제시된 모델을 대상으로 동일한 환경내에서 K-FACE 데이터셋을 학습시켜 통일된 기준의 지표 산출이 필요하다.
CCTV(closed-circuit television) 시스템은 현재 도로 교통감시, 아파트 방범, 차량 번호판 인식 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 사용되는 여러 분야에서 실제 물체와 감시 영상의 오차를 줄이기 위해 좀 더 향상된 화질의 영상을 필요로 하고 있다. 디지털 카메라가 보편화 되고 또한 급속한 영상 압축 기술의 발전으로 인해 고화질의 영상을 지원하는 카메라가 빠르게 출시되고 있다. 현재 보편화된 영상 압축 기술 중 가장 뛰어난 성능을 발휘하는 H.264를 지원 하는 카메라를 사용한 CCTV 감시 시스템이 늘고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 H.264를 이용하여 고화질의 영상을 지원하는 여러 카메라를 동시에 원격으로 감시할 수 있는 Client Viewer 를 구현 하였다. 구현한 Client Viewer 는 실시간 재생 기능 및 녹화 기능을 지원 하며 녹화된 영상을 검색하고 재생하는 DVR 기능도 지원한다.
CCTV 시스템은 공동주택을 비롯하여, 교통, 안전, 물리보안 등 산업분야 전반에 걸쳐 다양한 용도로 운용되고 있으며, 기존 아날로그 시스템에서 IP방식으로 전환되면서 활용도가 급격하게 증가하고 있다. 산업계 현장에서는 최근 수년간 아날로그 CCTV가 고화질(HD) CCTV로 전환되고 있으나, HD 아날로그 방식과 HD IP 방식간 기술적 장단점과 기준이 명확히 제시되지 않아 여러 방식이 혼재되고 중장기적으로 중복투자의 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 먼저 산업계를 주도하는 HD아날로그 방식과 HD IP 방식에 대해 기술적인 특성 및 이슈를 고찰하고, 각 방식별로 전환시 고려해야 할 비용 분석 기준 및 가중치를 설정하였다. 설정한 분석 기준을 공동주택 환경에 적용하여 시뮬레이션 결과를 구함으로써, 고화질 CCTV 시스템 전환시 선택 기준을 제시하고자 한다.
IT산업의 가속화로 인하여 다양한 미디어 환경이 조성되고 있는 현대사회에 3D-TV 등의 실시간 영상화면은 매우 중요한 이슈이다. 이러한 고화질의 실시간 영상은 매우 다양한 분야에 적용되고 있으며 CCTV 등의 영상 성능에 중요한 파라미터가 되고 있다. 그러나 이러한 고화질의 영상이라도 보안에 취약한 단점이 있기 때문에 보안채널 또는 각종 보안 알고리즘을 이용하여 이러한 단점을 없애고자 하는 시도가 매우 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 별도의 보안기술을 부가하여 처리속도를 감소시키는 것이 아니라 영상처리 자체에 보안기능을 부가함으로서 실시간 처리 및 보안성을 증대시키기 위한 방안을 제시한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 전개되면서 영상 전송, 저장, 검색 및 원격 모니터링의 서비스에 대한 욕구가 PC뿐만 아니라 모바일 환경에서까지 증대되고 있다. 침입 탐지의 보안 서비스를 필요로 하는 곳에서는 주로 CCTV(Closed Circuit TV)와 DVR(Digital Video Recording)과 같은 보안 장비들이 사용되고 있는 반면 이러한 장비들은 고가이므로 일반 사용자나 가정 및 소규모 사업장에 도입하는 것은 어려울 뿐만 아니라 휴대하기도 쉽지 않고 모바일용의 카메라솔루션은 고기능을 지원하지 않으며 영상 화질 또한 VGA급의 저 화질을 지원한다. 이에 본 논문에서는 PC나 DVR급 장치에 못지않은 유비쿼터스형 모바일용 고화질 영상 전송장치의 임베디드 시스템 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 이를 위한 모바일용 전용 CPU 채용과 고화질을 위한 MPEG-4 H/W CODEC의 설계 및 구현 등에 관하여 기술하였다. 구현된 시스템은 모바일 환경에서 속도, 화질 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
현대 사회는 아날로그 시대를 지나 디지털 영상시대로 나아가고 있으며, 이러한 시대의 흐름에 발맞춰 탐사로봇, 의료장비, CCTV 등 다양한 영상 기기들이 우리의 일상생활에 많은 도움을 주고 있다. 하지만 디지털 영상에서 다양한 원인으로 인해 발생하는 잡음들은 영상의 열화 현상을 일으킬 뿐 아니라, 화질을 훼손시키고 악화시킨다. 대표적인 잡음으로 AWGN이 있으며 이를 제거하기 위한 필터의 종류로 평균필터, 메디안필터, 알파 트림드 평균필터 등이 있지만, 이러한 필터들은 고주파 영역에서는 다소 미흡한 잡음 제거 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 고주파 영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 변형된 공간분할 평균필터를 제안한다.
고탁수 장기화 문제를 해결하기 위한 방법으로는 고탁수층을 선택취수하여 우선 배제함으로써 하류하천의 고탁수 발생일수를 최소화하는 방법이 있는데, 이와 같은 선택적 취수기법은 저수지 운영에 있어서 고탁수층을 우선 배제한 후 홍수기 이후에 저수지내로 유입되는 청수를 담수하여 호소 내 탁도 저감 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 선택취수 시 성층수괴의 동수역학적 변화를 분석하기 위하여 국내에서 처음으로 Two-tank 기법을 이용하여 성층구조를 구현해 내었는데, 소금물의 밀도변화를 이용하여 수심 1m의 성층수조를 만들었고, 밀도경사가 상이한 성층구조에서 취수조건을 변화시키면서 비교란 유속계인 PIV 시스템을 이용해 유속의 흐름을 Vector와 Contour로 분석하였다. 선택취수에 대한 흐름의 동수역학적 분석결과 취수유량보다는 밀도성층경사 변화에 더 민감한 반응을 보였다. 취수유량을 줄이거나 밀도성층경사를 급하게 했을 때에는 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 줄어드는 반면, X축으로의 영향범위는 증가함을 나타냈다. 취수유량을 증가시키거나 성층밀도경사를 완만히 했을 땐 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 증가하였고 X축으로의 영향범위는 축소됨을 나타내었다. 이 결과는 Richardson 수로도 판단되어지는데, Richardson 수가 증가하면 유속에 비해 상대적으로 밀도성층경사가 크다는 것인데 이럴 경우 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭 최대가 되고 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 최소가 된다. 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭이 최소가 되면 취수구 직경 D의 1.8배의 값을 가지고 Richradson 수가 최소가 되더라도 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001
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[게시일 2004년 10월 1일]
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