• International Journal of Contents
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• 제18권2호
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• pp.18-31
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• 2022

This study explored the effects of the parasocial relationship formed by CCTV (China Central Television) TV news and non-traditional news on users' perceived media credibility and their online and offline political participation. This study conducted a survey with the Chinese CCTV users between April 19 and April 30, 2021, and finally, 701 respondents' data were analyzed using structural equation modeling. The study results showed that both TV news and non-traditional news had positive effects on parasocial relationships and the parasocial relationship positively influenced media credibility, which subsequently facilitated political participation. However, there was no direct effect between media usage and media credibility. This implies the important mediating role of parasocial interactions, which enables CCTV news to gain media credibility and subsequently influence political participation. This study suggests that CCTV needs to improve the parasocial interactions between their audience and media figures by utilizing the interactive mechanism of non-traditional media.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.423-424
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• 2024

본 논문은 TCP/IP 네트워크 및 암호 프로토콜을 결합하여 CCTV 카메라 영상 데이터를 안전하게 전송하는 시스템에 관한 것이다. 특히, TCP Handshake에서 암호 키를 교환하고, 디바이스의 시그니처 정보를 활용하여 키를 생성하는 키 교환 암호 프로토콜을 도입한다. 이를 통해 CCTV 카메라의 영상 데이터를 암호화하여 전송하고, 수신 시 복호화하여 저장한다. 또한, 적어도 하나 이상의 CCTV 카메라에 대한 보안 인증과 네트워크 연결 상태를 제어하며, 중간자 공격을 방지하기 위한 안전한 키 교환을 수행한다. 이로써 안전성이 강화된 CCTV 카메라 시스템을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.379-380
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• 2022

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.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.217-225
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• 2020

최근 "사회적 거리 두기"로 인해 해외 여행객이 대폭 감소하는 반면 개인의 안전과 보안을 위해 CCTV나 전기경보 및 신호장치, 전기진단 및 의료기기에 대한 관심과 수요가 증가할 것으로 기대하고 있다. 본 논문의 목적은 공항 환승여객과 CCTV, 전기진단 및 의료기기, 전기경보 및 신호장치의 수출이 한국 수출에 미치는 영향을 살펴보면서 각 변수별 동조화현상을 찾아보는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 통계청 국가통계포털과 관세청 수출입 무역통계에서 2000년 1월부터 2020년 04월까지 총 231개 월별자료를 이용하였다. 실증분석결과, CCTV와 전기진단 및 의료기기의 수출이 한국 수출에 상대적으로 높은 동조화현상을 보여주었다. 전기경보 및 신호장치의 수출과 환승여객이 수출액과 일정 수준 동조화현상을 보여주었으나 상대적으로 약하게 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.117-123
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• 2023

최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.413-420
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• 2009

일반적으로 대형 지붕구조나 초대형 보와 같은 대형 구조물을 양중하는 방법은 유압잭이 이용된다. 또한, 양중시 안전을 위하여 CCTV를 이용하여 각 포인트에 설치된 줄자를 모니터링하여 레벨체크를 수행하고, 상대 변위가 기설정된 한계를 벗어나면 유압잭을 정지하고 상대변위를 수동으로 조정한 후에 양중을 수행하였다. 그러나, 이러한 종래의 양중 방법은 CCTV를 육안으로 확인하여 레벨을 체크하기 때문에 정확도가 높지 않았고, 실시간 계측은 현실적으로 불가능하였다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 자동추적형 토탈스테이션, 레이저 거리계, 데이터로거, 변형도게이지 등을 이용하여 대형 구조물 양중시 적용할 수 있는 계측-평가 시스템 구축하였다. 시스템을 구현하기 위한 프로그램 작성 후 실험실에서 시연을 통해 계측-평가 데이터의 정확성 및 활용 가능성을 평가하였으며, 안정적인 데이터 취득 및 연산을 통해 적용성이 검증되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.245-259
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• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.63-72
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• 2016

CCTV는 국토교통부 통합운영센터와 행정자치부 통합관제센터가 제공하는 유비쿼터스 서비스의 근간을 이루는 시설이다. 그러나 CCTV는 각 부처별로 운영 관리 되는 만큼 각기 다른 법제도에 따라 설치 후 관리되고 있다. 또한, 법제도상에 통일된 관리 근거가 부재하여 실제 관리를 담당하는 각 지자체에서는 부처별 개별 기준에 의해 분산적으로 관리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 통합적 관리방안 마련을 위해 표준화된 관리대장 작성을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해서 우선적으로 법제도와 공공데이터 개방에 따른 공개 자료 및 실무담당자 인터뷰를 통해 CCTV관리 현황을 분석하여 이를 기반으로 지자체에서 CCTV 설치 사업을 위해 발주한 나라장터의 시방서를 참고하여 통합관리목적의 요구사항을 도출하였다. 통합적 관리차원의 관리대장은 이와 같이 도출된 구성요소를 바탕으로 U-City의 지능화된 시설들과의 연계성 및 관리이력항목을 추가하여 작성하였다. 통합관리를 위한 관리대장은 다부처에서 설치한 CCTV일지라도 관리 기록되는 내용이 공통적으로 작성되도록 하였으며, 공동 이용을 위한 요구조건을 확인할 수 있도록 장비 검색이 용이하도록 하였다. 본 연구 결과는 통합운영센터에서 장비의 통합관리를 위한 시설물관리시스템의 DB구축에 기여할 수 있을 것이며, CCTV의 구성요인들을 고려하여 적정입지 선정과 CCTV의 촬영범위에 대한 상세한 시뮬레이션에 활용될 것으로 기대한다.

• 상하수도학회지
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• 제32권2호
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• pp.193-200
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• 2018

Owing to the development in information and communications technologies have improved the technology for high-speed transmission of massive data, which has changed closed-circuit television (CCTV) video transmission technology. In particular, digitization of the CCTV video format and streaming technology has made it possible to minimize transmission loss and integrate video transmission and camera control(pan/tilt). It has also become possible to provide additional services like remote emergency warning broadcasting with just Internet Protocol (IP). However, because of the structural problems of IP, these changes have also brought about the threat of hacking of CCTV monitoring systems. In this study, we propose a methode to optimize network management by examining cases of enhancement of operational efficiency and security by improving the structure of CCTV monitoring network.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.