터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.
공항내 설치된 보안등의 운용실태를 조사하고 인적경비에 맞춘 보안등 설계에서 첨단의 CCTV 카메라 및 주변기기를 이용한 과학화된 경비체제에 맞는 안정된 보안등 설계가 요구되어진다. 본 논문에서는 과학화된 보안시스템에 맞는 조명 설계을 위하여 단방향 투사용 LED 램프를 이용한 등기구와 2.5m 높이의 폴로 현장에 이동 배치하여 적용하였으며, 기존 시설된 고압나트륨과 시범 설치원 LED 광원의 조도 및 눈부심을 비교하여 최상의 CCTV 감시 화면의 특성파악 및 정확한 물체를 식별 할 수 있는 조도을 유지하여 안정된 보안등의 조명설비를 제시하고자 한다.
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.
안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.
본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.
Utilization of CCTV in crime prevention for public safety is accepted as the most effective measure in terms of crime prevention and control. Also, it is frequently used as a device that shows evidence of an unexpected situation or record on public social relationship. However, it is rare to find a study that qualitatively accessed the monitoring performance of a certain space depending on the choice and positioning of CCTVs. Thus, this study suggested a technology that can quantitatively compare and assess the monitoring performance of CCTVs depending on view angle and effective sight range of cameras as well as the monitoring performance depending on positioning measures. For the analysis, the concept of 3-dimensional surveillance field in the form of a frustum was suggested while deriving 3-dimensional range of sight and quantitative monitoring performance by applying Isovist theory. For the analysis technology, space of analysis subject, point of view (camera), and target point (measurement node) were installed at a 3-dimensional space and in use of ray-tracing algorithm, the line segment that was visually connected between the point of view and target point was extracted and accumulated. For such verification, analysis application was constructed and then applied to four alternative models on view angle and distance as well as four alternatives on positioning in order to verify its efficacy. Through the experiment, it was possible to compare and assess visibility depending on alternatives while quantifying the results by understanding the shadow areas beyond the monitoring range.
최근 강력 범죄의 증가는 중요한 사회적인 이슈가 되고 있다. 현대 사회에서의 범죄 예방은 단순한 치안 유지만이 아니라, 국민 복지의 문제로 살펴야하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이러한 범죄를 예방하기 위하여 범죄공간정보의 특성과 분석 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 이러한 연구결과를 이용하여 공간정보오픈플랫폼인 브이월드(Vworld)를 사용한 시범 시스템을 구현하였으며, 시범지역의 범죄공간정보 DB 링크시스템 및 분석 데이터를 주제도 이미지 지도 위에 Mesh-Up으로 표출한 우범지역관리 모니터링 시스템을 개발하고 순찰차 CCTV 최적 배치 등의 가상 시뮬레이션 모형을 제시하였다.
CCTV를 이용한 감시는 범죄를 억제하고 공적관계를 기록할 수 있는 효율적인 방법으로 활용도가 높아지고 있지만, 이를 정량적으로 비교평가 할 수 있는 방법론은 부재한 상황이다. 이에 본 연구의 목적은 3차원 가상모델 시뮬레이션 기술을 이용하여 카메라의 설치대안에 따른 카메라의 공간적 대응성능 변화를 측정할 수 있는 방법론과 분석어플리케이션을 구축하는 것이다. 분석방법은 래스터기반의 ISOVIST분석방법론을 3차원적으로 확장하여, 각 시점에 입사되는 시선량을 누적시키고, 동시에 각 측정지점에 연결되는 카메라의 중복감시량을 누적시켜 교차분석하는 것이다. 충돌감지모델을 이용한 분석어플리케이션을 구축하고, 예시를 적용하여 분석한 결과 카메라의 배치대안별로 감시성능의 변화를 정량화시킬 수 있었으며, 가시음영지역을 그래프로 재현하여 직관적인 검토와 보완이 가능하도록 하였다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
본 연구는 병원과 같은 복잡하고 제한된 환경에서 로봇이 장애물과의 충돌 없이 목적지까지 도달 할 수 있게 하는 로봇 내비게이션 시스템에 관한 것이다. 또한 내비게이션 시스템은 크게 1) 센서 네트워크 2) 내비게이션 서버, 3)로봇 세 가지 기능으로 되어 있으며 구성되어있다. 제한된 환경에서 CCTV를 이용하여 위치를 인식하고 서버와의 통신을 이용하여 로봇이 장애물이나 움직이는 또 다른 객체와의 충돌 없이 목표에 도달 하는 것을 지원하기 위하여, 최적화된 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 또한 제한된 영역과 역할에 따른 로봇의 최적화 배치 개수를 파악하여 실제, 다양한 영역에서 사용가능할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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