본 연구에서는 유럽방송연합 방송(DAB)의 교통정보전송형식(TPEG)을 분석하고 국내 DMB에 적용가능하지를 검토하여 국내 교통환경에 적합한 교통정보 전송형식을 제안하였다. 이와 관련하여 본 연구에서는 TPEG로 교통정보를 전송하는데 요구되는 교통정보의 종류와 관련항목들을 분석하고 교통정보 종류별로 TPEG 전송포맷 구성방안을 제시하였다. 강남지역 일부 도로망을 중심으로 소통상황, 사고, CCTV 영상 및 그래픽 정보를 TPEG 데이터로 구성하여 기존 CNS 기능의 단말기에서의 구현 가능성 여부를 실험하였다. 그 결과 TPEG 스트림 데이터를 문자로 표시하는 기능과 수치지도를 연계하여 표시하는 것이 가능 하였으며, CCTV와 그래픽의 정지영상 데이터의 표현 또한 가능한 것으로 나타났다. 따라서 TPEG를 국내 DMB에 교통정보 전송포맷으로 적용하는 것이 권장된다.
본 논문은 LEACH-Mobile를 사용하여 병원에서 환자들의 위치와 센서 데이터의 지속적인 수집을 시뮬레이션 하고자 한다. LEACH-Mobile(: Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)은 기존의 LEACH프로토콜에서 mobile노드를 추가하여 이동성을 향상시킨 프로토콜이다. LEACH-Mobile은 LEACH에서 이동성이 개선되었지만, 기존 LEACH보다 소모되는 에너지의 양이 더 많다. 여기서 LEACH-Mobile을 사용하는 이유는 병원의 모니터링시스템은 대체적으로 cctv나 간호사들의 주기적인 확인으로 이루어진다. 하지만 대부분의 병원은 환자수에 비해 간호사의 수가 적다. 그렇기에 간호사가 보지 못한 사이에, cctv의 사각에서 일어나는 사고에 환자가 다칠 가능성이 있다. 그래서 위치와 센서 데이터를 5개의 상황으로 지속적으로 수집하는 시뮬레이션을 하였고, 그 결과는 병원에서의 환자들의 동선 관리를 보다 효율적으로 하였다.
중요시설 실시간 감지 시스템으로는 주로 CCTV를 사용하고 있다. CCTV의 경우 감지에 대한 정확성은 높지만 시야각이 좁기 때문에 레이다(RADAR)와 같은 센서와 함께 혼용되어 사용되고 있다. 라이다(LiDAR)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 감지하여 거리정보를 획득하는 기술이다. 라이다의 경우 데이터 처리량으로 인해 서버의 동시 처리 센서 개수의 제약으로 인해 비용적으로나 기술적으로나 활용도가 높지 않은 문제점이 있다. 광망 센서에 의한 감지 방식 또한 강풍과 혹한에 취약하고 동물 훼손에 따른 유지보수의 문제도 있다. 본 논문에서는 기존의 라이다 센서에서 사용하는 905nm 파장대가 아닌 1550nm 파장대를 사용함으로써 기상 환경에 대한 영향은 강하고, 다수의 센서를 통합하여 관제할 수 있는 시스템 개발을 제안하고자 한다.
지능형 영상감시 환경은 CCTV 등에서 실시간으로 수집한 영상데이터의 분석을 통해 영상 객체에 대한 다양한 정보를 추출하고 이를 기반으로 자동화된 처리를 가능하게 하는 기술이다. 그러나 지능형 영상감시 환경에서는 프라이버시 노출 문제가 발생할 수 있어 이에 안전한 대책이 필수적이다. 특히, 영상 메타데이터에는 빅데이터 기반으로 분석된 다양한 개인정보가 포함될 수 있어 높은 위험성을 안고 있으나, 효율성의 문제로 영상메타에 암호화 방식을 적용하는 것은 적절하지 않다. 본 논문에서는 영상메타를 안전하게 보호할 수 있는 COP-변환 기법을 제안한다. 제안한 방식은 메타 변환을 통하여 원본 메타정보를 복원할 수 없도록 하며, 변환된 데이터에 직접적으로 질의를 가능하게 하므로 영상 메타데이터 처리과정에서의 안전성과 효율성을 크게 높인다는 장점이 있다.
최근 IoT 기술의 발전과 더불어 센서 노드, RFID, CCTV, 스마트폰 등에서 다양한 데이터를 Sensing하는 기술과 무선 통신 기술이 급격히 발전하면서 여러 응용 분야에서 센서 네트워크 관련 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 활발히 추진되고 있다. 따라서, GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이터를 처리하기 위한 데이터 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 연구 개발하였다.
보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.
통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.
본 논문에서는 CCTV를 활용하여 K-means, Sobel-mask 기반의 윤곽선 검출 기법을 이용한 영상 속 미세먼지 측정 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CCTV 카메라를 이용하여 이미지를 수집하고 관심영역을 통해 이미지 범위를 지정한다. K-means 알고리즘을 적용하여 군집화가 완료되면 Sobel-mask를 통해 윤곽선을 검출하고 윤곽선 강도를 측정하며, 측정된 데이터를 바탕으로 미세먼지의 농도를 파악한다. 제안하는 방법은 대각선 측정에 장점을 가지는 Sobel-mask의 특성을 활용하여 산맥의 윤곽선을 추출하고 실험 결과로 미세먼지 농도에 따른 검출의 차이를 보여준다.
범죄 발생의 '기회'를 차단하여 범죄를 억제하려는 여러 이론들은 CCTV 활용의 가능성을 확대시켰으며, CCTV 설치로 인한 범죄율 감소와 범죄피해 두려움 감소 결과를 보여주는 실증적 연구들은 현실에서 CCTV 증설로 이어지고 있다. 특히 국내에서는 최근 5년간 약 300%이상의 CCTV 증설이 이루어졌으며, 매년 수천억 원의 예산이 투입되고 있는 중요한 국책사업 중 하나이다. 하지만, CCTV 증설에 따른 편익효과는 과연 얼마나 되는지에 대한 연구는 전무한 실정이며, 단순히 CCTV 설치로 범죄가 감소하였다는 결과는 정책적 결정에 큰 도움이 되지 않을 것이다. 이에 따라, 본 연구는 CCTV의 설치에 대한 비용편익분석(Cost-benefit Analysis, B/C 분석)을 실시하여, CCTV 설치에 관한 정책 판단의 기초자료를 제시하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 지방자치단체 및 경찰청으로부터 2011년부터 2015년 사이 CCTV 설치 대수 및 비용, 예산, 운영위원회, 범죄 발생 자료 등에 대한 데이터를 수집하고 분석하였다. 비용편익분석은 단순비용편익분석 방법과 회귀 계수에 기초한 비용편익분석 방식을 활용하였다. 범죄발생으로 인한 비용은 2010년 형사정책연구원이 수행한 연구 결과를 활용하였다. 단순비용편익분석 방법 결과, 2014년 CCTV 설치 총 비용은 2016년 물가 기준 686억 2천 6백만 원이었고, 범죄(절도 및 폭력) 발생 감소로 인한 범죄비용절감효과는 908억8천8백만 원이었다. 이는 CCTV 설치에 100원을 쓸 경우 132원의 효과가 있다는 결과이다(B/C 효율성 = 1.32%). 최귀계수를 활용한 비용편익분석 결과, CCTV 설치비용(3,192억 2천 2백 38만 원) 대비 절도 및 폭력 감소에 따른 이익이 4,863억 7천 5백 20만원으로 나타나, B/C효율성은 1.52로 나타났다. 동일한 방식으로, CCTV 설치로 인한 범죄감소의 사회 전체적 이익을 분석한 결과, 절도 및 폭력 감소로 인한 이익이 1조 4,756억 8천 6백 4십만 원으로, B/C효율성은 3.62로 나타났다. 이상의 결과는 CCTV 설치에 대한 실증적 정책 판단 근거가 될 수 있으며, 본 연구는 결과를 바탕으로 정책제언을 제시하였다.
본 연구는 무선 영상 송수신기와 제어용 데이터 송수신기를 이용하여 특정 지역에 대해 인터넷 망과 연동하여 무인 원격 감시 및 제어 망을 구축한다. 시스템의 구성은 CCTV카메라에 의한 영상 정보 수집과 목표물 자동추적장치, 무선 영상 송신기, 제어용 데이터 송수신기, 원격 제어 및 모니터부 그리고 인터넷 망으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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