최근 보안 관제를 위한 인원부족 및 감시 능력의 한계로 자동화된 지능형 관제 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 논문에서는 지능형 감시시스템의 구축을 위하여 자동화된 객체추출 및 추적 시스템, 그리고 이상행위를 인지하는 이상행위 검출 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 모듈은 기존의 연구 결과를 바탕으로 실제 환경에서 적용되고 상용화가 가능하도록 알고리즘의 성능을 높였으며, 구현 후 다양한 테스트를 통해 그 성과를 검증하였다. 특히, 배회 또는 도주와 같은 이상행위의 경우 1초 이내에 검출할 수 있었다.
영상압축 표준인 MPEG알고리즘은 다양한 분야에서 응용되고있다. 최근에는 기존의 아날로그 CCTV 영상 감시시스템 분야에서도 MPEG을 응용한 IP Surveillance 시스템으로 급속히 전환되고 있는 추세이다. 본 논문은 IP Surveillance를 위한 MPEG 알고리즘의 최적 Qp에 대해 분석하고 실제 전송구간에서의 지연과 품질에 대해 분석하였다. 네트워크를 통한 영상전송에서 QoS에 영향을 미치는 주요 요인으로는 압축된 영상데이터의 bit rate와 전송구간인 네트워크에서의 지연으로 인한 문제이다. 따라서 본 논문은 IP Surveillance를 위한 디지털 CCTV 네트워크를 구성하기 위한 방안을 MPEG 알고리즘과 전송부분에서 분석하고 효율적인 구성방안을 제시하였다.
Le, Tuan Thanh;Jeong, JongBeom;Lee, Soonbin;Jang, Dongmin;Ryu, Il-Woong;Ryu, Eun-Seok
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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pp.144-146
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2019
Recently, according to the rapid development of surveillance information, closed-circuit television (CCTV) has become an indispensable component in security systems. A lot of advanced technologies of encryption and compression are implementing to improve the performance and security levels of the CCTV system. Especially, 360 video CCTV streaming is promising for surveillance without blind areas. However, compared to previous systems, 360 CCTV requires large bandwidth and low latency. Therefore, it requires more efficiently effort to improve the CCTV system performance. In order to meet the demands of 360 CCTV streaming, transcoding is an essential process to enhance the current CCTV system. Moreover, encryption algorithm is also an important priority in security system. In this paper, we propose a real-time transcoding solution in combination with the ARIA and AES algorithms. Experimental results prove that the proposed method has achieved around 195% speed up transcoding compared to FFMPEG libx265 method. Furthermore, the proposed system can handle multiple transcoding sessions simultaneously at high performance for both live 360 CCTV system and existing CCTV system.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 2.4GHz 밴드 무선 접속 기술을 2.4/5GHz 이중대역을 지원하는 기술을 이용하여 유선의 한계성을 극복할 수 있는 무선 서비스 제공으로 무선 공공서비스의 품질을 향상시키고자 한다. 무선 CCTV 구축시 발생되는 유지 보수 비용을 절감 시키고, 기존 유선 CCTV와 연동 가능해져 CCTV를 이용한 A/V 감시시스템 서비스 영역을 확대에 대해 연구한다.
스마트 관제 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신기를 이용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적/감시/보호하는 시스템이다. 이러한 시스템을 새로운 환경에 적용하고 운영하기 위해서는 각 CCTV의 수에 비례하여 시스템의 전체 설정 과정이 늘어나게 된다. 따라서 카메라의 수가 많은 경우 설정 과정에서 소요되는 시간이 매우 길어지게 되며, 시스템의 운용이 불가능해진다. 본 논문에서는 이러한 설정시간을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하고 모의 실험한 결과 설정 방법이 간단하고, CCTV가 증가할수록 기존 시스템보다 더 적은 시간을 소모하였으며, 설정 중에도 시스템의 운용이 가능하였다.
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.
스마트 케어 감시 시스템은 사용자로부터 제공받은 GPS 위치 정보를 이용하여 사용자 주변의 CCTV 카메라를 검색하고 촬영 가능한 가장 가까운 CCTV 카메라를 이용하여 사용자를 자동으로 추적하는 시스템이다. 이 시스템은 사용자가 위험한 상황에 있거나, 또는 사용자가 보호를 받고자 할 때 자신의 GPS 위치 정보를 스마트 기기를 이용하여 전달하기 때문에 구조자의 빠른 대응을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 사용자가 위치 정보를 전송할 때 마다 관리하고 있는 전체 CCTV 카메라를 검색하여 사용자의 촬영을 수행하기 때문에 관리 영역이 확장될수록 CCTV 카메라의 선택 시간이 급격히 증가하였다. 본 논문에서는 사용자의 추적에 이용되었던 CCTV 카메라의 인접 카메라만 검색하는 방법을 이용하여 사용자 추적을 위한 CCTV 카메라의 선택 시간을 단축시키기 위한 방법을 제안한다.
신청자가 스마트 기기를 이용하여 응급 상황 신고 또는 안심 귀가 서비스를 요청하면, 스마트 관제 서비스는 신청자의 위치 정보를 이용하여 신청자 주위의 CCTV(closed circuit television) 카메라들을 선택하고 신청자를 자동으로 추적하고 촬영할 수 있다. 지속적으로 전달되는 신청자의 위치 정보를 활용하여 주변의 CCTV 카메라가 신청자를 계속 촬영하고 모니터 요원에 의하여 실시간으로 관찰되기 때문에 스마트 관제 서비스는 신청자의 응급 상황 또는 안심 귀가에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 스마트 관제 서비스는 응급 상황 신고 서비스와 안심 귀가 서비스의 우선순위를 고려하지 않아 안심 귀가 서비스에 의하여 카메라들이 선점되고 있는 경우에 응급 상황 신고 서비스의 신청자는 카메라에 의하여 촬영되지 못하는 경우가 발생할 수 있는 단점을 가지고 있다. 제안된 스마트 관제 서비스는 서비스 우선순위를 이용하여 이를 개선하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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