• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.447-454
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• 2013

수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.67-73
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• 2008

관로 내부를 조사하는 일반적인 방법은 CCTV 카메라를 장착한 원격 조정 기계를 사용하는 것이다. 그러나, 이 시스템은 관로의 상태에 따라서 정확한 관측이 어렵다. 기존의 CCTV 기기의 경우에 있어서 카메라가 파이프의 정면만을 향하기 때문에 관측 거리에 따라서 판독 결과가 다른 경우가 발생한다. 관측 정확도에 있어서도 작업자의 기술과 경험에 많은 영향을 받는다. 본 연구를 통하여 영상처리기법과 렌즈의 조합에 의한 새로운 시스템을 제안하였다. 영상취득 체계는 전면 영상과 함께 측면의 영상을 동시에 취득할 수 있도록 개발되었다. 측면에 대한 영상 전개 및 영상 결합을 위하여 적용된 영상처리 기법을 통하여 관로 내면에 대한 고해상도 영상 정보를 도출할 수 있었다.

• 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.

• 융합보안논문지
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• 제12권2호
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• pp.43-51
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• 2012

CCTV는 범죄예방에도 효과가 있을 뿐 아니라, 녹화 된 영상정보는 범죄의 증거물로서도 상당한 법적 효력을 지닌다. 그러나 CCTV영상정보를 증거물로 활용하여 고소/고발 등의 행정 처리 시 현재 오프라인으로 운영되고 있는 업무처리 절차 상 나타나는 복잡성과 불필요한 시간 비용 낭비, 개인프라이버시 유출 등은 해결해야 할 문제점으로 남아 있다. 본 논문에서는 오프라인 업무처리 상 발생하였던 문제점을 해결하기 위해 CCTV영상자료 통합포털 구축을 제안하고, 기존 전자 민원 서비스 시스템의 효율성을 연구한 선행 연구를 분석하여 전자정부법과 개인정보보호법에 의거, CCTV영상자료 통합포털 구축 모델에 적용 하여 발생 된 문제점을 효과적으로 해결하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.219-227
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• 2012

본 논문에서는 색 정보 분석기법을 이용한 효율적인 CCTV 영상 보안 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 기존의 방법에서는 주로 압축 알고리듬과 암호화 기법을 이용하여 데이터 처리 비용을 절감하였다. 그러나 본 논문에는 데이터의 절대량을 감소시키기 위하여 영상 데이터의 중복 요소 제거를 위한 색 정보 분석 기법을 제안한다. 또한 SSL/VPN 터널링 기법을 이용하여 CCTV 영상 보안 시스템의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면 대용량 정보의 효율적인 처리 및 보안 문제를 해결할 수 있으며, 구현 결과를 통하여 처리 대상이 되는 영상 데이터가 대폭 감소됨을 확인하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제26권3호
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• pp.272-277
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• 2017

CCTV image processing techniques have been developed for safety management in manufacturing sites. However, CCTV growth has become a social problem for video surveillance with regard to privacy. This study aims to manage the safety system efficiently and protect privacy simultaneously. In this study, the CCTV monitoring system is composed of five steps (accident monitoring, detection, notification, management, restoration). De-identified image is observed when we are in a normal situation. De-identified image changes to identified image when it detects an accident. As soon as it detects an accident, the accident information is sent to the safety administrator. Then the administrator could conduct safety measures. Afterward, accumulated accident data could be used for statistical data that could be utilized as analyzing expecting accident.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.967-974
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• 2012

본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.462-469
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• 2019

2018년 행정안전부의 통계 조사에 따르면 대한민국의 공공, 민간 CCTV의 대수는 1000만대에 이르며 증가 추세 또한 줄지 않고 있다. 또한 영상판독기술의 발달로 지능형 CCTV를 이용하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 최근 CCTV를 활용한 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 그러므로 CCTV 영상 데이터의 무결성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 하지만 영상에서 일어나는 일을 검증할 수 있는 시스템은 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 수많은 CCTV를 관리하고 활용하며 검증할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 CCTV의 영상을 주변의 CCTV 데이터로 인증한다. 이 모델은 블록체인을 이용하여 영상의 무결성을 보장한다. 또한 큰 영상 데이터가 아닌 훨씬 작은 분석된 데이터들을 사용함으로써 CCTV의 프라이버시 문제와 블록체인의 데이터 크기 문제를 해결한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.767-777
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• 2023

In modern society, user privacy is emerging as an important issue as closed-circuit television (CCTV) systems increase rapidly in various public and private spaces. If CCTV cameras monitor sensitive areas or personal spaces, they can infringe on personal privacy. Someone's behavior patterns, sensitive information, residence, etc. can be exposed, and if the image data collected from CCTV is not properly protected, there can be a risk of data leakage by hackers or illegal accessors. This paper presents an innovative approach to "machine learning based reversible chaotic masking method for user privacy protection in CCTV environment." The proposed method was developed to protect an individual's identity within CCTV images while maintaining the usefulness of the data for surveillance and analysis purposes. This method utilizes a two-step process for user privacy. First, machine learning models are trained to accurately detect and locate human subjects within the CCTV frame. This model is designed to identify individuals accurately and robustly by leveraging state-of-the-art object detection techniques. When an individual is detected, reversible chaos masking technology is applied. This masking technique uses chaos maps to create complex patterns to hide individual facial features and identifiable characteristics. Above all, the generated mask can be reversibly applied and removed, allowing authorized users to access the original unmasking image.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.83-90
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• 2015

현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.