Binary CDMA는 음성 영상 등의 멀티미디어 데이터를 초고속으로 우수한 전송품질로 통신할 수 있는 우리나 라가 개발한 새로운 표준 무선통신 기술이다. 본 논문에서는 케이블의 설치나 매설 작업 없이 원하는 장소에 자유롭게 설치할 수 있는 Binary CDMA 기반의 무선 CCTV 시스템 개발을 위한 시스템의 개발방법 및 설계에 관해 연구하였다.
CCTV는 현재에도 다양한 분야에서 적용되어 활용하고 있다. 하지만 다양한 분야에 설치된 CCTV 시스템에는 다양한 보안 위협이 존재하는데, 공격자는 전송되는 영상데이터를 획득함으로써 카메라에 찍은 사용자의 정보를 획득할 수 있고, 이를 조작하여 사회에 혼란을 줄 수도 있다. 또한 다수의 카메라의 영상을 보관하는 서버가 공격자에 의해 해킹당하면 다수의 카메라는 공격자에 의해 제어 될 수 있다. 본 논문에서는 CCTV의 보안위협을 해결하고자 CCTV 환경에서 프록시 재암호화를 활용하여 키관리를 함으로써 서버에 저장된 영상을 재암호화하고 원하는 사용자가 암호화된 영상을 획득하여 자신의 비밀키만으로 영상을 안전하게 복호화하여 획득할 수 있다.
이 연구는 초등학교 주변에 설치된 방범용CCTV가 범죄를 감소하는 효과가 있는지를 검증하였다. 이를 위해 춘천시에 설치된 9개의 방범용CCTV의 위치와 종류에 관한 데이터 및 춘천시의 범죄데이터가 수집되었다. 분석단위로 월 단위가 사용되었으며, 날짜, 월평균 온도, 범죄 추이를 통제한 후 포아송 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 초등학교 주변에 설치된 방범용CCTV로 인해 전체범죄와 중범죄가 감소하였음을 보여주었다. 그러나 경범죄에서는 그러한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 방범용CCTV가 초등학교 인근에 설치되었을 때 중범죄율과 전체범죄율을 낮추는 데 도움을 줄 수 있음을 시사한다.
최근 인터넷을 통한 CCTV 영상 유출 사건으로 인해, 영상 보안 문제가 중요한 화두로 떠오르고 있다. 한국인터넷진 흥원은 "CCTV 개인영상 정보보호를 위한 가이드라인"을 통해, CCTV 원격 접속 시 암호화된 프로토콜 사용을 권장하고 있지만, 아직도 다수의 제품이 이런 규칙을 지키지 않아서 해킹과 같은 보안 위협에 노출되고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 취약성 문제를 해결하기 위해서, SSH 터널링 기법을 사용하여 원격지에서 접속이 가능한 CCTV 시스템을 제안하고 구현하였다. 시스템은 SSH Secure Shell을 사용하여 암호화된 데이터를 전송함으로써, 보안성을 강화하였다. 또한 터널링 기법 사용하여 방화벽 내부에 존재하는 CCTV 녹화기로의 접근이 불가능 했던 문제를 해결하였다. 시스템에 대한 평가를 위해 여러 가지 CCTV 원격 접속 기법과 보안성에 대한 비교를 하였고, 시스템의 효율성에 대한 실험 결과, 전송 품질 및 시간의 큰 차이 없이 원격 접속이 가능함을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법을 현장에 적용한다면, 해킹의 위협으로부터 안전한 시스템을 구성할 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
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.
국내 대다수의 공공장소 및 사유건물은 범죄 예방 및 사후 조치, 내부자 보안, 시설안전 및 화재 예방 등을 위해 CCTV(Closed Circuit Television)를 설치하고 있으며, 매년 설치 대수는 늘어나는 추세이다. 늘어나는 CCTV에 대하여 진행된 설문에서는 다수의 반응이 CCTV의 촬영으로 인한 프라이버시 침해 등의 부정적 시선보다 설치로 인해 발생할 수 있는 범죄의 예방적 측면에서 긍정적으로 보고 있다. 하지만 CCTV는 프라이버시 측면에서 많은 위험성을 내포하고 있으며, 클라우드를 이용하여 영상 데이터를 수집할 경우 피사체의 개인정보가 유출될 수 있다. 인세캠은 각국의 CCTV 감시 영상을 실시간으로 중계하였으며, 중계 대상에는 노트북의 전면카메라까지 포함되어 큰 이슈를 불러일으켰다. 본 논문에서는 CCTV를 통해 영상정보에 대한 프라이버시 기법 처리를 통한 개인정보 유출 방지 및 클라우드 시스템 보안성 강화를 위한 시스템을 소개하기로 한다.
본 연구는 영상 분석에서 최근 좋은 연구 성과를 내고 있는 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN) 기법을 실외 CCTV 영상 분석에 적용하여 객체 유형을 분류하는 방법론은 제안한다. 배경 차분 (background subtraction)을 사용하여 찾고자 하는 객체 후보들을 추출해내고 이를 CNN을 이용해 분류함으로써 계산량을 줄이는 효과를 얻는 방법이다. CNN 학습용 CCTV 영상 수집을 위해 범죄 발생이 주로 일어나는 골목길, 놀이터 등에서 촬영한 CCTV 영상 DB를 구축하였으며 우선적으로 사람인 객체만 검출하는 분류기를 학습하였다. 다양한 학습 데이터 사이즈와 세팅에 맞게 실험하였으며 실험 결과 약 80%의 분류 정확도를 보였으며 새로운 CCTV 영상으로 테스트했을 때 약 67.5%의 성능을 보였다.
본 논문에서는 CCTV의 문제점 및 설치 취약지역의 재난 발생을 사전에 예방하기 위해 무인비행체와 객체 인식 기술에 대해 조사 및 분석하고 이를 토대로 무인비행체의 영상정보 데이터를 관제기관에서 받아와 객체 인식 및 패턴 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템을 설계하였다.
KAIST 캠퍼스 기반의 실습환경 구축을 위하여 캠퍼스 전체를 스마트시티 테스트베드로 사용하며 CCTV 네트워크 기반 모니터링/관제 시스템 구축, 교통, 방범, 가로등, CCTV, 교내 버스 등 인프라 통합 관제 및 보안 실습실 구축하고 교내 자율주행 기술 연구진과 실습 협력 추진을 통한 캠퍼스 기반의 실전 스마트 환경을 토대로 다각도의 보안 공격/방어 실습을 진행하고 지자체 및 컨소시엄 기업들과 산학협력 프로젝트를 진행하기 위하여 구축한 내용을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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