• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.567-574
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• 2012

최근 영상감시시장은 공공부문과 민간보안부문 등에서 CCTV 수요확대로 큰 성장세를 보이고 있다. 공공부문과 민간보안부분에 CCTV의 활용은 확대되고 있으나, 재난 재해분야에 CCTV의 활용은 아직까지 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 재난 재해 상황 변화를 감시자의 눈으로 담아내는 CCTV의 역할을 재조명하여 상습적으로 내수침수가 발생하고 있는 강남역 일대를 중심으로 재난원인분석을 위한 사례분석을 수행하였다. 먼저, 강남역 일대의 주요 침수지점에 대한 CCTV영상자료를 수집하고 영상 분석 및 현장조사를 통해 강우발생에 따른 침수시간과 침수심을 산정하였다. 또한 과거침수이력과 AWS(Automatic Weather System)강우자료를 이용하여 강우분석을 수행하였다. 강우분석결과와 CCTV영상에서 추출한 침수시간과 침수심 정보의 비교분석을 통해 과거 침수이력을 바탕으로 한 강남역 침수발생 강우량과 대응방안을 제시하였다. 이 결과는 상습침수지역인 강남역의 침수피해를 상당히 절감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권5호
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• pp.58-65
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• 2016

최근 이슈가 되고 있는 도심지 지반함몰로 인하여 주기적인 하수관로 조사의 필요성이 강조되고 있다. 일반적으로 수행되는 조사 방법 중 하나인 하수관로 CCTV조사는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 기존 연구들은 주로 하수관로 조사에 소요되는 노력을 줄이기 위한 H/W 및 S/W의 개발에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존 CCTV 탐사장치를 이용하여 관리담당자가 보관하고 있는 수많은 조사영상를 활용하기 위한 연구는 진행되지 않았다. 본 연구는 cross-correlation기법 기반의 이미지프로세싱 방법을 적용하여 CCTV 조사영상의 자막으로부터 장치의 위치정보를 추출하였다. CCTV 장치의 시간-거리 관계를 분석한 결과 탐사 장치가 정지시간과 하수관로의 손상 사이의 강한 상관관계를 확인하였다. 제안된 CCTV영상의 분석법을 활용하는 경우 CCTV조사 보고서 작성 및 관리에 소요되는 노력을 줄임으로써 하수관로 유지관리의 효율성과 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.105-116
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• 2019

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.69-74
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• 2014

범죄발생 예방 및 도로상 교통 상황파악 등 각종 요구로 인하여 각 기관 및 지자체 마다 CCTV설치가 이루어져 우리 주변의 많은 곳에서 CCTV를 살펴볼 수 있다. 이렇게 기존에 설치된 CCTV의 공간적 분포도만의 단면적 분석자료로는 향후 신규로 설치될 CCTV의 위치 선정이나 제한된 예산으로 이루어져야 할 시스템 구축에 명확한 기준을 줄 수 없다. 또한 각각의 기관마다 내부적으로 고유의 업무 기능 수행결과로 구축된 자료인 DataBas들이 많이 있지만 이를 다른 목적을 위해 통합적으로 분석하는 경우는 빈번하지 않다. 매시업(Mashup)은 별도로 존재하는 정보와 서비스를 융합하여 새로운 서비스, 데이터베이스 등을 만드는 것을 말한다. 이에 본 연구는 지역의 교통 환경, 기설치된 CCTV위치, 방범 등의 기관 내부 DB를 매쉬업기능을 통하여 안양시를 중심으로 하여 새로운 CCTV 설치 위치를 결정하는 방법을 제공한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.139-141
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• 2017

화재는 다른 재난보다 확산 속도가 빠르기 때문에 신속하고 정확한 감지와 지속적인 감시가 요구된다. 최근, 신속하고 정확한 화재 감지를 위해, CCTV(Closed-Circuit TeleVision)으로 획득한 이미지를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 화재 발생 여부를 감지하는 화재 감지 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 기술 중 정확도가 가장 높은 딥러닝(Deep Learning)기반의 CCTV 화재 감지 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 딥러닝 기술 적용뿐만이 아니라, CCTV 이미지 전처리 과정을 보완함으로써 딥러닝에서의 미지 데이터(unseen data)의 낮은 분류 정확도 문제인 과적합(overfitting)문제를 해결하였다. 본 논문의 시스템은 약 80,000 개의 CCTV 이미지 데이터를 학습하여, 90% 이상의 화재 이미지 분류 정확도의 성능을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.774-776
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• 2012

CCTV(Closed Circuit Television : 폐쇄회로텔레비전)는 산업, 교육, 교통관제, 범죄예방 등의 다양한 목적으로 이미 많은 분야에 활용되고 있다. CCTV의 사용목적이 다양화되면서 CCTV로부터 촬영된 영상데이터는 굉장히 중요한 자료로 사용된다. CCTV는 영상 및 음성 데이터를 특정 사용자에게 전송하는 시스템으로 수신대상 이외에는 수신할 수 없도록 구성되어 있다. 이러한 CCTV 운영 시스템은 제 3자가 폐쇄회로 내부에 접근한 경우에 대한 보안이 취약하다. 즉 제 3자가 폐쇄회로 내에 접근하게 되면 데이터 포획, 데이터 위 변조가 쉽게 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 폐쇄회로 내에서 인가되지 않은 기기 및 공격자에 의한 데이터 포획, 데이터 위 변조 방지를 위한 프로토콜을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.155-158
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• 2019

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.

• 시큐리티연구
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• 제50호
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• pp.209-237
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• 2017

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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.151-156
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• 2018

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.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.21-25
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• 2022

Korea has relatively less crime than other countries. However, the crime rate is steadily increasing. Many people think the crime rate is decreasing, but the crime arrest rate has increased. The goal is to check the relationship between CCTV and the crime rate as a way to lower the crime rate, and to identify the correlation between areas without CCTV and areas without CCTV. If you see a crime that can happen at any time, I think you should use a random forest algorithm. We also plan to use machine learning random forest algorithms to reduce the risk of overfitting, reduce the required training time, and verify high-level accuracy. The goal is to identify the relationship between CCTV and crime occurrence by creating a crime prevention algorithm using machine learning random forest techniques. Assuming that no crime occurs without CCTV, it compares the crime rate between the areas where the most crimes occur and the areas where there are no crimes, and predicts areas where there are many crimes. The impact of CCTV on crime prevention and arrest can be interpreted as a comprehensive effect in part, and the purpose isto identify areas and frequency of frequent crimes by comparing the time and time without CCTV.