최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
최근 급격한 변화를 주고 있는 산업 현장 제조공장에서 매일 발생하는 위험작업을 종류별로 구분하고 일일안전관리 방법 중 이동형 CCTV (Closed Circuit Television)가 안전사고에 미치는 영향성을 분석하였다. 연구의 대상은 아산시에 소재하고 있는 디스플레이 제조공정에 가스, 용수, 전기 등 유틸리티 공급하기 위해 근로자 약 3,000명이 인프라 시설 부문을 관리하고 있으며 2019년부터 2022년까지 일일 위험작업 내용을 기반으로 연구하였으며 본 시점 연구 기간에도 현장에서는 건설 및 제조공정의 신규 투자, 증설 등 많은 공사가 발생하고 있다. 이에 따른 안전 사고율 및 위험 노출이 확대되어 안전사고도 점점 증가 추세이며 안전사고 대부분은 기본을 지키지 않은 부문과 현장의 안전 조치를 이행하지 않아서 일어났다. 본 논문에서는 작업 중대성에 따라 분류한 위험작업 등급과 이동형 CCTV 촬영률 관계에 따라 사고 감소 효과가 있음을 확인하였다. 제조공장 현장의 특성을 고려하여 앞으로의 새로운 안전관리 문화 도입 확대를 기반으로 안전사고 예방을 위한 기초자료의 역할을 위해 활용될 수 있을 것이다.
물리적으로 넓은 구역을 모니터링하기 위해서는 많은 CCTV가 필요하다. 실내에서 CCTV를 구축할 때는 배선 환경이 충분하여 많은 CCTV를 설치할 수 있다. 그러나 실외에서는 상대적으로 배선이 어렵다. 또 먼 거리를 모니터링할 때는, 모니터링 장소까지 배선 비용이 발생한다. 그러므로 물리적으로 먼 거리에 CCTV를 설치할 때, 무선 기술을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 CCTV 시스템의 구성을 확인하고 이를 무선 환경으로 전환하기 위한 요구사항을 도출하였다. 그리고 요구사항에 따라 무선 기반 지능형 CCTV 시스템을 제안하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 무선 기반 지능형 CCTV는 무선 환경에서도 정상 동작함을 확인하였다. 본 연구는 Wifi 환경을 기준으로 연구하였으며, 이동통신 환경으로 확장하기 위한 추가 연구가 필요하다.
영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.
최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.
우리나라의 무역 활동을 처리하는 항만은 국가 주요시설로 보안에 만전을 기하고 있다. 그러나 항만의 면적이 넓고 복잡하기 때문에 사각지대가 존재하고 사각지대에서의 불법행위 단속 건수는 매년 증가하고 있다. 이에 항만의 보안 강화를 위한 대책이 필요하다. 본 논문은 항만의 상황을 이동형 CCTV에 부착된 IoT 센서들로 인식하여 YOLOv5 딥러닝 모델로 분석한 후 웹 대시보드에 시각화하는 항만 보안 시스템을 제안한다. 이동형 CCTV는 특정 위치로 직접 이동할 수 있어 거리에 따라 해상도가 낮아지는 기존 CCTV의 단점을 보완할 수 있다. 또한 해당 시스템은 주변에서 쉽게 구할 수 있는 장비들과 오픈소스 라이브러리를 활용하기 때문에 다른 보안장비들에 비해 효율적인 비용으로 높은 보안 효과를 얻을 수 있다는 강점을 지닌다. 본 시스템은 항만시설뿐 아니라 군사시설, 물류시설 등 보안을 중요시하는 다른 분야에 확대 적용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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.
This paper introduces the development process of mobile home CCTV that enables remote control and object recognition using unused smartphones and Arduino. Clients can control motors connected to Arduino through button, enable bidirectional voice communication between client-server and receive video from the server in real time. The server sends a PUSH notification to the client when its battery is low. When the server recognizes the charger, the client's remote control allows the server to dock to the charger and charge it. It was confirmed that video and voice delivery between client and server works well without any problems, and that object recognition works smoothly.
지능형교통시스템(ITS)의 원할한 서비스를 위해서는 장비들간의 상호운영성이 필수적이지만 센터와 노변장치 사이의 통신프로토콜의 표준화가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 인터넷 망에서의 망관리 프로토콜인 SNMP를 사용하는 방안을 모색하고 그 실례로 CCTV에 SNMP를 적용하여 MIB을 정의하고 상호운영성에 대한 실험을 수행한다. 이를 위해 클래스 B를 이용한 SNMP를 적용하여 CCTV를 컨트롤 하는 방법을 실제 예를 들어 설명하였으며, 실제 데이터가 네트워크에서 이동하는 모양을 16진수로 표현하여 제시 하였다본 연구 결과는 센터와 노변장치간의 통신을 적용시키기 위한 기초 자료로써 전국적 단위의 시스템간 상호호환성을 보장하는 ITS시스템 구축지침 및 적합성 시험을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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