본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.
개개인의 사생활 보호와 인권존중이라는 명분하에 감시시스템에 대한 비판적 시각으로 인해 그동안 침체되었던 CCTV 시장이 911 테러 이후 보안에 대한 중요성 제고와 사회적 범죄 예방에 대한 의식변화로 인해 전 세계적으로 새로운 국면을 맡고 있는 상황에 국내의 첨단 IT기술과의 접목을 통한지능형 감시시스템으로의 변화를 꾀하고 있으며 원격지에서 사각지대 없이 촬영된 영상을 인터넷을 통하여 어느 지역에서도 실시간으로 감시 및 제어할 수 있어 연구하고자 한다.
최근의 전력시스템 분야에서는 IT기술의 혁신적인 발전과 향후 전개될 유비쿼터스 네트워크 사회에서의 전력시스템 분야의 역할 및 발전 방향에 대한 많은 의견이 있었다. 이러한 노력은 IT기술과 유비쿼터스 네트워크 기술을 전력분야에 적용하여 지능화된 전력네트워크 감시 및 제어시스템을 구현하는 방향으로 전개되고 있다. 전력시스템을 구성하는 주요 시설물을 감시하고 유지하기 위한 방안으로 센서 및 센서네트워크의 구현을 통한 지능형 감시 체계를 구현하는 방법이 논의되고 있다. 전력계통시스템을 감시하기 위하여 사용되는 각종 센서 및 액츄에이터에서 계측된 데이터를 규격화하는 방법을 규정한 IEEE 1451 과 디지털변전소의 통신을 위한 프로토콜로 여겨지는 IEC 61850 규격은 전력설비내의 센서 및 센서네트워크를 구성하는 주요 프로토콜로서 프로토콜간의 상호 연계 및 변환 기술의 개발은 네트워크 시스템의 운용 성능에 직결된다. 그러므로 IEEE 1451과 IEC 61850의 연구를 통하여 최적의 지능형 전력네트워크 구현하기 위한 변환기술이 필요하다.
본 논문에서는 팬/틸트가 탑재된 스테레오 카메라를 이용한 새로운 지능형 이동표적 추적감시 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로부터 YCbCr 칼라 임계치 기법을 사용하여 표적 얼굴영역을 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어를 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 거리정보 및 3차원적 이동 정보를 실시간적으로 검출함으로써 표적의 적응적 추적감시를 수행하게 된다. 80 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 이동표적에 대한 실시간적 위치정보 검출 및 적응적 추적을 확인하였으며 특히, 팬/틸트 추적후 표적 중심좌표의 수평, 수직 표준편차가 매우 작은 값인 1.82, 1.11로 각각 유지되고, 표적의 3차원적 위치 좌표값의 오차 역시 평균 0.5% 이하로 유지됨이 분석됨으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
9.11 사태 이후, 세계 각국은 개인 및 공공의 안전을 위한 국토보안에 대한 중요성을 한층 더 실감하고 이에 대한 노력을 더욱 강화하고 있으며, 이러한 과정에서 지능형 영상보안 기술의 개발 및 활용에 대한 중요성이 날로 증대되고 있다. 아날로그 CCTV에서 디지털 저장장치, IP 기반기술과의 결합과 지능형 영상인식에 이르기까지 영상보안 기술은 지속적인 진화를 거듭하고 있다. 이에 따라 기존의 시설물과 출입자에 대한 수동적인 녹화 및 감시에서 실시간으로 상황을 인지하고 자율대응할 수 있는 네트워크 기반의 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 또한 공항, 군사, 항만, 도로, 교량 등 주요 국가시설, 지하철, 버스, 사무실, 카지노에서 산불감시에 이르기까지 매우 다양한 분야로 그 응용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 본 고에서는 이러한 배경을 토대로 영상 보안 기술의 현황과 시장동향, 지능형 영상보안 및 Human ID 기술, 최근 이슈와 발전 방향에 관하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역 내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지 영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우97.4%, 정차해 있는 차량의 경우91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6%이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ 를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6% 이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
기후변화에 적극 대처하여 지속적이고 안정적인 용수 공급을 위해 기존의 용수 생산 공급망에 정보통신 기술(Information & Communication Technologies, ICT)을 접목한 지능형 물관리를 위해 '스마트 워터 그리드(smart water grid)'를 구축하고자 하는 다양한 노력이 최근 들어 지속되고 있다. 즉, 스마트 워터 그리드는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단 센서 네트워크를 이용해 실시간으로 수자원망의 안정성을 모니터링하는 등 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 본 고에서는 선진화된 상수도시스템 운영을 위해서는 현장설비의 관측값을 감시하고 제어하는 시스템에서, 운영 방식이 변경될 때마다 운영 변수간의 인과관계를 분석하고 예측할 수 있는 시뮬레이션 기능이 탑재된 상수도 운영시스템이 요구되고 있는 실정에서 용수공급 시스템의 운영 상황을 모의할 수 있는 모형 개발 및 용수공급시스템의 운영룰 모의 및 운영의사결정에 적용할 수 있는 다중수원 워터루프 시스템과 운영관리할 수 있는 S/W를 개발 내용을 소개하였다.
현재 선진국에서는 대규모 정전 사태에 대비할 수 있는 광역 감시 및 보호 시스템이 연구되고 있고 실제 필드에 적용되어 사용중인 시스템도 있지만 통신 환경의 호환성등 제한 조건이 발생되고 있다. 이에 변전소 자동화 국제표준 프로토콜인 IEC 61850을 적용하여 기존 광역 감시 시스템들의 통신 호환성의 제약을 해결하고자 하였다. 국제 표준인 IEC 61850 프로토콜은 변전소 자동화 시스템을 위해 표준화된 객체 모델을 기반으로 이루어지고 있지만 전력설비의 다양한 모델을 완벽하게 객체화하기 위하여 TC57위원회에서는 지속적으로 객체 모델 수정 및 추가 작업을 진행중이다. 본 연구는 광역 전력계통 감시에 필요하지만 IEC TC57에서 표준화되지 않은 전압안정도를 위한 객체 모델을 제시하였고, 객체에 대한 Logical Node(이하 LN)과 Common Data Class(이하 CDC)를 구성하였다. 이 LN은 LS산전의 지능형 전력 시스템 정보 장치(i-PIU: intelligent Power system Information Unit, PMU: Phasor Measurement Unit)에 적용되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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