최첨단 과학기술 시대를 맞아 사람들은 재난재해 예경보 시스템 및 재난재해 대응 시스템들이 잘 갖추어져 있다고 믿고 있으나 세월호 사건 등에서 알 수 있듯이 현실에서는 제대로 된 재난재해 예경보 및 대응 시스템이 갖추어져 있지 않은 상황이다. 기존의 재난재해 예경보 시스템의 경우 대부분 효율성이 낮은 센서 정보를 기반으로 하고 있으며, 영상 정보는 모니터링 요원에 의해 수동적으로 감시되고 있다. 또한 인식된 재난 재해에 대해서도 어떻게 대응하고 처리할 것인지에 대한 대응 시스템과의 연계가 미흡하다. 이에 따라 본 논문에서 CCTV 영상정보를 기반으로 특정 재난재해의 발생여부 및 정도를 최대한 빠르고 정확하게 인식하고 위기대응 매뉴얼에 근거하여 이를 모든 관련부처나 담당자들에게 자동으로 통보함으로써 효과적인 위기대응이 가능한 CCTV 기반 재난재해 인식 및 실시간 위기 대응 기술을 제안한다.
For a man's approaching limitation in radiation environment, all work must be performed with remoted system to ensure worker's safety and reliability from radiation damage. The remoted system is mostly used in visual observation CCTV system. In high radiation environment of unclear power plant, RI(Radio-isotope) facility, medical radiation treatment facility must be used to radiation tolerant CCTV cameras for radiation damage. We have studied a radiation basic performance of camera components and CCTV cameras to develop radiation tolerant CCTV cameras. As a result, we are able to design a radiation tolerant camera of 108 rad total dose.
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.
시대가 발전함에 따라 기술도 발달하지만 시민의식이 따라가지 못하기 때문에 그 만큼 범죄도 늘어나고 있다. 그럼에 따라 범죄를 예방하기 위해 방범용 CCTV를 늘리고 있는 추세이다. 그러나 방범용 CCTV를 늘리기 위해서는 많은 시간과 예산이 필요하다. 그래서 사용자들은 불법 주정차 시스템에 방범 기능을 요구하고 있는 추세이다. 그러나 기존의 CCTV는 화소가 낮아 이미지가 선명하지 않기 때문에 방범 기능에 적용하기에는 미흡한 점이 많았다. 그래서 본 논문에는 기존의 시스템을 보완하기 위한 방안으로 메가 픽셀을 적용하여 불법 주정차 시스템의 방범 기능을 향상 시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 결과적으로 저화질 CCTV를 사용 할 때보다 불법 주정차 단속뿐만 이라 방범 시스템으로도 더 나은 효과를 보일 것으로 예상한다.
이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.
CCTV(Close Circuit Television)는 화상정보를 특정 목적으로 특정 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 회사, 쇼핑몰 등 큰 규모의 건물부터 아파트, 개인 상점에 이르기까지 많은 분야에서 CCTV를 설치하여 건물 내외의 영상을 촬영하여 보안을 위해 사용한다. 하지만 기존의 CCTV 시스템을 설치하기 위해 필요한 장비가 고가이기 때문에 일반 가정에서 CCTV를 설치하여 사용하기에는 경제적 부담이 있다. 그리고 CCTV를 제어하고 영상을 저장하기 위한 장비의 전원을 계속 켜두어야 하기 때문에 CCTV 시스템의 유지 및 사용하는데 드는 비용도 비싸다는 단점이 있다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 일반 가정에서 많이 사용하는 무선 공유기와 웹 카메라를 사용해서 가정용 CCTV 시스템을 설치하는 방법을 제안하고 구현한다. 제안된 방법은 무선 공유기에 웹 카메라를 연결하여 CCTV 시스템을 구현하고, 움직임이 감지될 경우 SMS 서비스를 사용하여 사용자에게 경고 메시지를 전송함으로써 저렴한 비용으로 침입에 대한 즉각적인 대응을 할 수 있는 서비스를 제공하는데 목적이 있다.
현재 CCTV는 범죄의 예방 목적이 아닌 증거물 확보용으로 많이 활용되고 있으며, 범죄 예방을 위해서는 더 많은 CCTV를 설치해야한다. 하지만 추가적인 CCTV 설치는 사생활 침해를 초래하며, CCTV 관리자는 여러 대의 CCTV 화면을 파악하고 분석해야하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 CCTV와 스마트폰의 GPS기능을 연계하여 범죄 예방 목적을 갖는 지능형 CCTV 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통해 관리자 및 유관기관은 범죄 발생을 빠르게 판단하고 CCTV가 범죄 발생 영상을 보호자에게 전송하여 범죄 발생을 사전에 차단할 수 있다.
안심귀가 시스템은 서비스 의뢰인이 소지한 스마트 기기로부터 수신된 GPS 위치정보를 이용하여 의뢰인 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고 제어함으로써, 의뢰인을 자동으로 추적하고 영상을 촬영한다. 이 서비스는 심야에 귀가하는 경로 상에 우범지역이 존재할 때 의뢰인의 안심귀가에 도움을 제공한다. 의뢰인을 촬영할 수 있는 CCTV 카메라들이 다른 의뢰인에 의하여 이미 점유되어 사용되는 경우, 새로운 의뢰인의 촬영을 위하여 점유된 CCTV 카메라의 양보가 필요하다. 본 논문에서는 의뢰인과 CCTV 카메라 사이의 평균 거리와 서비스율을 모두 고려한 개선된 방법을 제안한다. 그 결과, CCTV 카메라와 의뢰인간의 평균거리가 가깝게 유지되며, 서비스율도 개선된다.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
This paper describes a automatic video surveillance system(AVSS) with long range and 360$^{\circ}$ coverage that is automatically rotated in an elevation over azimuth mode in response to the TTM(tracked target message) signal of vessels tracked by ARPA(automatic radar plotting aids) radar. This AVSS that is a video security and tracking system supported by ARPA radar, CCTV(closed-circuit television) camera system and other sensors to automatically identify and track, detect the potential dangerous situations such as collision accidents at sea and berthing/deberthing accidents in harbor, can be used in monitoring the illegal fishing vessels in inshore and offshore fishing ground, and in more improving the security and safety of domestic fishing vessels in EEZ(exclusive economic zone) area. The movement of the target vessel chosen by the ARPA radar operator in the AVSS can be automatically tracked by a CCTV camera system interfaced to the ECDIS(electronic chart display and information system) with the special functions such as graphic presentation of CCTV image, camera position, camera azimuth and angle of view on the ENC, automatic and manual controls of pan and tilt angles for CCTV system, and the capability that can replay and record continuously all information of a selected target. The test results showed that the AVSS developed experimentally in this study can be used as an extra navigation aid for the operator on the bridge under the confusing traffic situations, to improve the detection efficiency of small targets in sea clutter, to enhance greatly an operator s ability to identify visually vessels tracked by ARPA radar and to provide a recorded history for reference or evidentiary purposes in EEZ area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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