• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.289-290
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• 2016

본 논문에서는 CCTV 통합 관제 및 운영에 대해서 살펴보았다. 특히 기관의 무 중단 서비스를 제공하고 효율적인 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 장비와 시스템을 정기, 수시, 특별 점검 등으로 분류하여 유지 관리하여 무 중단 서비스를 제공한다. 또한 각종 장애 발생 데이터를 잘 관리하고, 장애 빈도가 높은 현황들에 대해서는 사전에 체크리스트와 장애 발생 요인을 원천적으로 방지 할 수 있도록 사전 점검 및 유지 관리 포인트로 집중하여 운영 및 장애가 발생하지 않도록 한다. 특히 장마철인 7월, 8월, 9월에는 어느 계절보다 집중적으로 운영에 만전을 기한다. 따라서 항상 체크하여 서비스 중단에 대처하여 원활한 서비스를 제공함으로써 보다 편리한 지방자치 단체의 서비스가 되도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.425-426
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• 2022

범죄예방 목적으로 주변에 많은 CCTV가 설치되어 있는데 범죄의 상황에 따라 사후조사보다 사전에 대응해야하는 경우가 많다. 이런 경우 사람이 많은 CCTV를 보고 있을 수 없기 때문에 특정 상황 발생시 알람을 울려줄 필요가 있다. 따라것 영상데이터를 분석하여 어떠한 행위인지를 파악해야 하는데 본 연구에서는 급격한 움직임에 따른 히스토그램의 변화에 착안하여 히스토그램 연산을 통한 장면전환검축 기법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.217-220
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• 2022

본 논문에서는 CCTV 영상 화질을 향상하고 해상도를 높이기 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 잡음 제거(Denoising) 와 초해상도(Super-resolution) 작업을 수행한다. 데이터 증강(Data Augmentation)을 통한 초해상도 성능 향상을 위해서 잡음 제거 네트워크의 출력 영상을 초해상도 네트워크의 입력으로 사용하는 순차적 작업을 사용한다. 또한 딥 러닝을 이용한 영상처리에서 발생하는 평균 밝기 오차 문제를 해결하기 위한 손실함수(Loss Function)와 두 가지 이상의 순차적인 딥 러닝 작업에서 발생하는 문제점을 극복하기 위한 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수는 네트워크의 출력 영상과 타겟 영상의 밝기 오차를 줄이는 것이 가능하고, 순차적 작업에서 보다 정확한 모델 성능 판단이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 2002

본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2016

최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.45-53
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• 2020

본 연구의 목적은 요양병원에서 발생할 수 있는 노인안전사고 발생률을 감소시키는 것이다. 즉, 위험지역으로 접근하는 인물이 노인(환자복) 그룹인지 실무자(평상복) 그룹인지를 CCTV에 나타나는 의복을 기준으로 구별하는 것이다. Web Crawling기법과 요양병원으로부터 지원을 받아 기초 데이터를 수집하였다. 이후 Image Generator와 Labeling으로 모델 학습 데이터를 만들었다. CCTV의 제한된 성능 때문에 높은 정확도와 속도를 모두 갖춘 모델을 만드는 것은 어려웠다. 그러므로 정확성이 상대적으로 우수한 ResNet 모델, 속도에서 상대적으로 우수한 YOLO3 모델을 각각 구현했다. 그리고 요양병원이 자신의 실정에 맞는 모델을 고를 수 있게 하고자 했다. 연구 결과 환자복과 평상복을 적절한 정확도로 구별할 수 있는 모델을 구현하였다. 따라서 실제 사용처에서 노인들이 위험구역에 접근하지 못하도록 하여 요양병원 안전사고 감소에 이바지 할 것으로 평가된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.54-63
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• 2023

보행 교통사고를 예측하기 위해서는 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행량은 차량 통행량에 비해 측정에 어려움이 있다. 기존 연구는 직접 조사, 가구통행실태조사 등을 통해 추정하였지만 이는 많은 비용과 시간이 소요되며 정확도가 떨어진다. 이에 본 연구는 적은 시간과 비용으로 실시간으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 스마트폰을 활용한 모바일 cctv를 대안으로 제시하였다. 본 연구는 사고로 발전할 수 있는 보행자-차량간 상충을 보행사고 노출로 정의하였다. 대구 동성로 일대의 40개 구간에 모바일 cctv를 설치한 후, 수집된 데이터를 활용하여 음이항 회귀분석을 통해 보행사고 노출을 추정한다. 분석 결과 보행사고 노출 변수들도 통계적으로 유의한 결과를 보인다. 분석 결과를 통해 보행사고 노출 추정 모형을 개발하였고, 이를 통해 잠재적으로 보행사고 발생할 수 있는 구간을 도출하는 것에 활용될 수 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.83-90
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• 2015

현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.501-503
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• 2015

본 연구는 제한된 특정 환경 내에서 실시간으로 로봇이 장애물을 감지하고 충돌 없이 목적지에 도달 할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. CCTV를 이용하여, 로봇과 내비게이션 서버만으로는 해결 할 수 없는 장애물을 실시간으로 감지할 수 있도록, 내비게이션 서버와 로봇 간에 통신을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 또한 내비게이션 서버는 어떤 로봇이 불특정 그리드에 먼저 도착해야 하는 지에 대한 데이터와 로봇의 상태를 나타내는 데이터, CCTV와의 상호작용을 통한 장애물 정보를 나타내는 장애물 맵을 유지함으로써 알고리즘의 완성도를 높였다. 이 연구는 제한된 특정 영역과 로봇의 최적화 배치 개수를 구하여 실제, 다양한 영역에서 사용할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.