스마트 안심귀가 서비스는 이용하기를 원하는 사용자는 GPS 위치 정보를 제공하는 스마트 기기를 이용하여 이 서비스를 요청한다. 스마트 안심귀가 시스템은 이용자의 위치 정보를 수신한 후, 이용자의 위치 정보를 이용하여 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고, 그 이용자를 자동으로 추적하며 촬영하기 위하여 선택된 CCTV 카메라들을 제어한다. 이 서비스는 늦은 밤 귀가하는 경로에 우범지역이 있을 때 유용하게 이용될 수 있다. 기존의 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 다수의 사용자에게 서비스를 동시에 제공할 수 있는 스마트 안심귀가 시스템을 제안한다.
본 연구의 핵심은 공간상에 빈번하게 발생하는 범죄의 위험지점(Hotspot)을 찾고, 방범CCTV 적정설치위치를 도출하는 것이 목적이다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다는 것이다. 범죄이력을 통해 군집이 발생한 원인과 범죄에 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있다. 방법은 전통적인 OLS모델 외에 공간적 자기상관성을 포함하는 공간시차모델, 공간오차모델을 적용하여 5대 범죄율과 절도율, 외국인 거주율에 영향을 미치는 변수를 선정하였다. 5대 범죄에 영향을 미치는 변수는 생활보호대상자율과 풍속업소율에는 양(+)의 부호로, 가로등 밀집도에는 음(-)의 부호로 나타나. 생활보호대상자가 군집한 지역, 풍속업소 군집지역, 다문화가정이 많은 지역, 가로등 밀집도가 낮은 지역을 중첩하여 위험공간으로 선정하고, 이를 근거로 기존 CCTV영역이 Hotspot의 46%를 담당하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 현재 운영 중인 CCTV를 감안한 상태에서 위험지점을 커버할 신규물량은 총 89대로 나타났다.
최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.
Recently, the prevention of crime using CCTV draws special in accordance with the higher crime incidence rate. Therefore security systems like a CCTV with audio capability are developing for giving an instant alarm. This paper proposes a scream detecting engine from various ambient noises in real environment for surveillance systems. The proposed engine detects scream signals among the various ambient noises using the features extracted in time/frequency domain. The experimental result shows the performance of our engine is very promising in comparison with the traditional engines using the model based features like LPC, LPCC and MFCC. The proposed method has a low computational complexity by using FFT and cross correlation coefficients instead of extracting complex features like LPC, LPCC and MFCC. Therefore the proposed engine can be efficient for audio-based surveillance systems with low SNRs in real field.
공공의 안전을 위한 영상 감시 시스템의 도입이 활발해짐에 따라 많은 공공시설이나 장소에 설치되어 운영되고 있다. 최근 CCTV의 성능이 좋아짐에 따라, CCTV 영상으로부터 획득된 사람의 얼굴 정보를 바탕으로 얼굴 인식 등을 통해 자동화된 처리를 시도하는 기술들이 개발되고 있다. 하지만, 이러한 기술들이 악용될 경우 중대한 개인의 프라이버시 침해 우려가 있다. 특히, 최근에는 특정 공간에 설치된 컴퓨터와 연결시켜 카메라에 찍힌 영상을 인터넷을 통해 실시간으로 보여주는 정보제공서비스까지 등장하고 있고, 시행중인 개인정보보호법에서 바이오인식정보에 대하여 안전성 확보조치 기준을 고시하고 있다. 이에, 본 논문에서는 영상 감시시스템에서 개인영상 정보보호를 위한 기술적 관리적 관점에서 영상감시 시스템에서의 개인 영상 정보보호 요구사항을 도출하고자 한다.
Sewer condition assessment involves the determination of defective points and status of aged sewers by a CCTV inspection according to the standard manual. Therefore, it is important to establish a reliable and effective standard manual for identifying the sewer defect. In this study, analytic reviews of the CCTV inspection manuals of the UK, New Zealand, Canada and South Korea were performed in order to compare the defect codes and the protocols of condition assessment. Through this, we also established the standardized method for defect code and revised the calculation method of assigning the condition grade. Analyses of the types and frequencies of sewer defects that obtained by CCTV inspection of 7000 case results, showed that the joint defect and lateral defect were the most frequent defects that occurred in Korea. Some defect codes are found to be modified because those did not occur at all. This study includes a proposed new sewer defect codes based on sewer characteristics.
한국은 산지가 많은 지형적인 특징으로 터널이 많고, 지형적 특성 극복을 위해 터널의 길이도 점차 장대화되고 있는 중이다. 사고 감소를 위한 노력에도 불구하고 터널내 사고는 지속적으로 증가하고 있어 터널관리시 현 터널관리 콘텐츠의 문제점 및 개선에 대한 필요성이 대두되고 있다. 터널관리시스템은 전통적으로 방재기능 중심으로 운영되고 있어 터널관리자들이 섬세한 교통류를 관리하기 위한 콘텐츠들은 대부분을 CCTV영상에 의존하는 경향이 크다. 이에 본 논문은 IPA 기법을 활용하여 현재의 터널관리시스템 콘텐츠를 조사하여, 중요도는 높으나 만족도는 상대적으로 낮은 중점개선 콘텐츠(돌발상황 관리 지원, 돌발상황 2차사고 관리 지원, 교통류의 모니터링)를 도출하였다. 또한 이들 콘텐츠의 만족도가 떨어지는 이유를 터널관리자를 대상으로 설문조사하여 직관적 이해가 떨어지는 CCTV영상을 원인으로 판단하였다. 도출된 문제점 극복을 위해 영상정합기술을 활용하여 개별 CCTV를 평면화하여 위에서 아래로 내려다 보이는 새로운 영상을 제공하기 위한 시스템을 개발하고, 이를 테스트하여 콘텐츠 개선 전략을 수립하였다. 신규 콘텐츠는 터널관리자를 대상으로 만족도 조사를 재시행 하였으며 5점 만점에 4.2점이 도출되었다. 이를 통해 신규 콘텐츠의 활용성을 확인하였으며, 장대터널의 증가 및 해저터널 건설 등이 추진되고 있는 현 시점에서 정책적 활용이 기대된다.
국가기반 인프라가 IT기반의 네트워크와 맞물려 이에 따른 해킹, 인터넷 침해, 테러 등의 대상이 되고 있으며, IT융합기술 시장의 확장에 따라 위험 대상의 범위 또한 광범위해져 가고 있다 최근 보안관제의 개념이 IT분야와 결합되어 사이버 보안관제에 관한 연구가 진행되고 있으며, 이와 함께 기존 관제 시스템이 타 분야와 융합되어 그 활용 및 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국가기반인프라가 되는 관제 시스템의 취약점을 분석하고, 융합기술과 접목하여 도출된 문제점을 개선 및 기능을 향상하기 위한 관제 시스템 융합에 관한 연구이다. 연구 대상은 광범위하게 활용되고 있는 'CCTV 관제 분야', ITS를 도입해 운용하고 있는 '교통관제 분야', 다양한 기술들의 활용 연구가 이루어지고 있는 '재난관제 분야'로 정하였다. 최종적으로는 이러한 문제점들을 개선하기 위해 GIS 등의 관련 시스템을 적용하고 향상된 융합 기술을 제안하였다.
최근 많은 감시카메라 (CCTV)들이 사건/사고의 해결되고 있지만 기존의 감시카메라 시스템은 영상이 촬영되지 않는 지역인 사각지대에 대한 감시가 불가능하고 이러한 사각지대로 인해 감시의 효율이 낮아진다. 본 논문에서는 지하주차장에서 감시카메라 사각지대 문제 해결을 위하여 지하주차장에서 음의 세기를 이용한 퍼지로직 기반 음원 위치추정 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 퍼지로직 기반 음원 위치추정 알고리즘 (SLA_fuzzy)는 사각지대 감시카메라용 위치추정 알고리즘 (SLA) 보다 평균 4배 정도 안정적이며, 위치추정정확도가 약 29%정도 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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