본 논문은 지역 부분영상을 이용한 실시간 CCTV결합 시스템에 고나한 연구로써 프레임에 관한 결합 인식방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 결합속도를 줄이고 이에 따라 전체적인 인식률을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 기존 방법인 SIFT알고리즘은 특허가 있고 처리속도가 늦기 때문에 본 논문에서 개선된 지역영상 재생성 방식을 이용하여 실질적으로 CCTV 처리속도에 맞추어 속도를 높였다. 논문은 지역화 이미지를 이용하여 인식률과 속도를 바탕으로 전체적인 시스템 구현과 함께 알고리즘을 소개하는 것으로 구성되어 있으며 실제 실험을 통한 성능을 비교 평가 하였다. 실시간으로 동작하는 CCTV에 적용시킴으로 각각의 화면이 아닌 Inline System으로 감시자의 신체적 피로를 줄이고 경제적인 효과를 볼 수 있고 일반 사용자들도 쉽게 사용할 수 있는 저비용 시스템을 구축하였다.
최첨단 과학기술 시대를 맞아 사람들은 재난재해 예경보 시스템 및 재난재해 대응 시스템들이 잘 갖추어져 있다고 믿고 있으나 세월호 사건 등에서 알 수 있듯이 현실에서는 제대로 된 재난재해 예경보 및 대응 시스템이 갖추어져 있지 않은 상황이다. 기존의 재난재해 예경보 시스템의 경우 대부분 효율성이 낮은 센서 정보를 기반으로 하고 있으며, 영상 정보는 모니터링 요원에 의해 수동적으로 감시되고 있다. 또한 인식된 재난 재해에 대해서도 어떻게 대응하고 처리할 것인지에 대한 대응 시스템과의 연계가 미흡하다. 이에 따라 본 논문에서 CCTV 영상정보를 기반으로 특정 재난재해의 발생여부 및 정도를 최대한 빠르고 정확하게 인식하고 위기대응 매뉴얼에 근거하여 이를 모든 관련부처나 담당자들에게 자동으로 통보함으로써 효과적인 위기대응이 가능한 CCTV 기반 재난재해 인식 및 실시간 위기 대응 기술을 제안한다.
본 논문에서는 기존 2.4GHz 대역을 이용한 무선 AV 감시시스템의 신뢰성과 안정성을 확보하기 위해서 2.4/5GHz 이중대역을 사용하였다. 제안된 시스템은 타신호(Wifi, Bluetooth 등)로부터 간섭을 회피하기 위해 동적 채널할당 및 채널 변경기술을 지원하고, 무선 CCTV 구축시 발생되는 유지 보수 비용을 절감 시키며 기존 유선 CCTV와 연동 가능해져 CCTV를 이용한 A/V 감시시스템의 서비스 영역을 확대할 수 있다.
기존의 야외 주차관리 시스템은 초음파 센서 모듈, 주차 유도 센서, 주차 감지 전용 센서 등의 소형 센서와 장치들을 다수 사용하기 때문에 고비용의 발생과 주차장 관리의 불편함이 초래된다. 이러한 기존 시스템이 요구하는 장치들을 최소화 하고자 CCTV 기반의 소프트웨어 영상처리 기술로 차량의 위치와 주차공간의 유/무를 확인할 수 있는 야외 주차장 관리 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 MOBILE 기반의 서비스를 제공하기 때문에 사용자에게 편리한 주차장 이용 서비스를 제공하고, CCTV를 기반으로 관리자에 의한 실시간 모니터링으로 주차장 내의 사고 및 긴급 상황을 인지해 사고를 대응할 수 있다.
기존의 안면인식 CCTV(Closed-circuit Television) 와 홈 IOT(Internet of Things)는 개별적인 각자의 하드웨어 요소를 가지고 있어 그들의 센서들과 CCTV의 측정 결과값을 동시에 한 화면에서 볼 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 CCTV와 홈 IOT의 상기 단점을 극복하기 위하여 라즈베리파이를 이용하여 CCTV와 홈 IOT를 하나의 하드웨어 요소로 구성하고 그들의 측정결과를 스마트폰 애플리케이션을 통해 한 화면에서 확인하는 하나의 통합 플랫폼을 제안한다. 제안하는 통합 플랫폼 CCTV와 홈 IOT 시스템은 애플리케이션을 스마트폰으로 실행하여 라즈베리파이에서 측정한 센서값과 파이카메라를 통해 촬영한 화면을 확인 할 수 있는 시스템이다. 구현된 시스템은 온도, 습도, 가스, 먼지를 측정하고 파이카메라를 통해 촬영한 화면에 안면인식 기술을 접목하여 스마트폰으로 한눈에 확인할 수 있게 하였다.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
지금 국내의 CCTV 업계는 DVR 업체를 제외하고는 방향성을 상실하고 있는 것 같이 보여진다. CCTV 시스템은 보안 시스템의 일부를 구성하는 중요한 파트로서 앞으로도 보안산업의 발전과 그 맥락을 같이하는 분야이므로, 전체 보안 시스템 산업의 방향성을 잘 관찰하여 사업계획을 수립해야 한다. 카메라업계의 경우 무엇보다 R&D에 중점을 두고 기술개발에 계속 매진해 나가야 할 것이다. 향후 카메라의 시장 방향은 저조도용 칼라 카메라, 고해상도 및 고 색상재
2018년 행정안전부의 통계 조사에 따르면 대한민국의 공공, 민간 CCTV의 대수는 1000만대에 이르며 증가 추세 또한 줄지 않고 있다. 또한 영상판독기술의 발달로 지능형 CCTV를 이용하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 최근 CCTV를 활용한 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 그러므로 CCTV 영상 데이터의 무결성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 하지만 영상에서 일어나는 일을 검증할 수 있는 시스템은 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 수많은 CCTV를 관리하고 활용하며 검증할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 CCTV의 영상을 주변의 CCTV 데이터로 인증한다. 이 모델은 블록체인을 이용하여 영상의 무결성을 보장한다. 또한 큰 영상 데이터가 아닌 훨씬 작은 분석된 데이터들을 사용함으로써 CCTV의 프라이버시 문제와 블록체인의 데이터 크기 문제를 해결한다.
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.
CCTV는 다양한 목적을 위해 24시간 영상을 녹화하지만 현재 시스템으로 사각지대 없는 CCTV 시스템은 다수의 카메라를 설치하여만 한다. 최근 360도 CCTV의 등장으로 동시에 사각지대 없는 촬영이 가능하지만 아직은 해상도, 이미지 변환과 같은 기술적인 개선 연구가 지속적으로 보완되어야 하는 상황이다. 본 논문에서는 천정, 바닥, 벽에 부착된 360도 CCTV 촬영된 이미지를 안드로이드 모바일 기기에서 변환할 수 있는 앱을 개발하여 이동중에 촬영영상을 모니터링할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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