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.
최근 정보 통신의 발달에 따라 하천의 수위표, 제방, 수문 등을 관리하기 위해 수많은 CCTV가 설치되고 있다. 이들 CCTV는 하천 구조물의 상황을 감시할 수 있을 뿐 아니라, 하천의 유황 변화를 실시간으로 제공하고 있어, 홍수 방재 및 재해 대책 등에 효율적으로 활용되고 있다. 또한, 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 하천이나 수로의 표면 영상을 이용하여 유속을 측정하고 유량을 추정할 수 있는 장비이다. 표면영상 유속계는 수면에 나타나는 부유 쓰레기나 잔물결 등을 이용하여 하천 표면 유속을 측정할 수 있다. 이 두 기술을 연계하여, 수위표가 설치되어 있는 CCTV의 동영상에서 실시간으로 하천 유속을 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 CCTV 시스템에서 나오는 영상 신호를 SIV에 직접 보내서, 초당 30프레임의 영상을 일정 간격으로 분석하여 유속을 산정하는 것이다. 여기에 수위계에서 나온 수위 자료를 덧붙여 유량을 추정하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법을 서귀포시의 DVR에 수록되어 있던 영상 자료에 활용한 결과 측정하지 못하였던 유량을 산정할 수 있었다.
본 논문은 'CCTV영상 교통정보분석시스템'의 일환으로 도로 상의 CCTV 영상정보를 이용하여 기후정보를 추출하는 방법을 제시한다. 도로상의 CCTV 영상정보에서 기후정보를 얻는 방법은 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 맑음, 흐림, 비, 눈, 안개 등의 영상을 구분하는 방법이다. 이 방법에 대한 보완으로 본 논문에서는 온 습도 정보를 사용하여 보다 세밀한 기후정보를 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위한 방법은 기존의 기후정보서비스를 대체하기 위한 방안으로 기존에는 값비싼 센스를 이용하였으나, 본 시스템에서는 CCTV 영상을 이용하여 기후를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위하여 영상을 분석하고 환경 변수인 온 습도 정보를 활용하여 영상정보에서 기후정보의 검출을 용이하게 하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 DB를 활용한 기법보다 구현에 다소 간의 어려움은 있으나, 비용이 적게 들고 구축과 동시에 실무에 활용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 온도, 습도와 일시정보를 추가하여 검출된 기후정보의 정확성을 꾀하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘을 영상정보를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 검증한다.
기존 CCTV는 대부분 방범을 목적으로 많이 쓰인다. 이러한 CCTV는 과거엔 대부분 아날로그 방식이었으나 CCTV에 IP를 부여하고 Network화가 되면서 CCTV가 웹상의 위협에 노출이 되었다. CCTV영상이란 사생활 관련 영상이며 이러한 영상이 불특정 다수에 노출되어 있다는 건 충분히 민감한 문제라 할 수 있다. 본 논문에서는 CCTV의 네트워크화로 인해 발생한 취약점을 분석 및 보안하였다. 또한 CCTV영상 유출을 미연에 방지하기 위한 RTSP 사용자 인증 프로토콜을 제안한다.
CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.
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.
CCTV의 다양한 필요성이 대두됨에 따라 CCTV를 통합관리하는 CCTV 통합관제 센터가 늘어나고 있다. 행정안전부는 2015년까지 전국 시군구에 CCTV 통합관제센터 구축을 추진하고 있을 정도로 앞으로도 계속적으로 증가할 예정이다. 하지만 이를 관리할 전문 모니터링 요원이 턱없이 부족한 상황이며, 전문 교육의 부재로 CCTV 영상을 개인적 호기심이나 개인의 이익을 위해 열람하는 경우가 발생하고 있다. 본 논문을 비밀 분산 기법을 이용하여 암호화된 키를 분배하고 요청에 따라 일정 수 이상의 분배키가 모이면 영상 열람권한을 주는 방식으로 설계 하여 관리자가 임의로 영상정보에 접근하는 상황을 방지하였다. 또한 그룹 키를 분배하고 수시로 키 갱신을 함으로서 다양한 보안 위협에 대응 하였다.
사회의 변화에 따라 범죄들의 수법들도 다양해지며 그 수도 증가하고 있다. 그리고 이러한 현상은 사람의 밀집도가 높은 곳일수록 더 높은 추세를 보인다. 이에 따라 많은 기관에서는 CCTV를 설치함으로써 범죄를 줄이고 결정적 증거를 제공해준다. 그럼에도 불구하고 아직 CCTV를 대상으로 한 영상 조작과 같은 범죄들에 대해서는 그 대처가 미약하다. 이러한 영상의 조작을 방지하기 위해 블록체인 기반의 CCTV 영상 무결성 기법들을 적용하고 있음에도 불구하고, 이들은 전체 영상의 조작 무결성만을 보장할 뿐 영상의 특정 구간이 어떻게 조작되었는지 설명해 주지 못한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인을 기반으로 한 설명 가능 CCTV 영상 무결성 지원 시스템을 제안한다.
CCTV는 범죄예방에도 효과가 있을 뿐 아니라, 녹화 된 영상정보는 범죄의 증거물로서도 상당한 법적 효력을 지닌다. 그러나 CCTV영상정보를 증거물로 활용하여 고소/고발 등의 행정 처리 시 현재 오프라인으로 운영되고 있는 업무처리 절차 상 나타나는 복잡성과 불필요한 시간 비용 낭비, 개인프라이버시 유출 등은 해결해야 할 문제점으로 남아 있다. 본 논문에서는 오프라인 업무처리 상 발생하였던 문제점을 해결하기 위해 CCTV영상자료 통합포털 구축을 제안하고, 기존 전자 민원 서비스 시스템의 효율성을 연구한 선행 연구를 분석하여 전자정부법과 개인정보보호법에 의거, CCTV영상자료 통합포털 구축 모델에 적용 하여 발생 된 문제점을 효과적으로 해결하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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