• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.807-809
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• 2020

기존의 CCTV 관리 체계는 사건·사고에 대한 신속한 조치가 불가능하고 정황 파악이나 증거자료 확보 등 사후조치의 성격이 강하다. 본 논문에서는 Mask R-CNN(Regions with CNN)을 이용하여 CCTV가 읽어 들이는 객체가 응급상황인지 판단하는 방법을 제시한다. 사람으로 인식되는 영역을 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)으로 학습시켜 해당 대상이 처한 상황을 인지하고 응급상황으로 인식되는 상황이 지속될 경우 관리 모니터를 통해 사용자에게 알림을 준다. 본 연구를 통해 실시간 상호작용적인 CCTV 관리 체계를 구축하여 도움이 필요한 사람의 골든타임을 놓치지 않게 될 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.254-259
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• 2011

일반적으로 어떤 순간에 발생할지 모르는 응급 상황을 CCTV의 영상 정보만으로 상황을 항상 모니터링하기에는 인력과 비용의문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 응급상황을 동적으로 보여주는 CCTV환경에서 감지하기 위해 GMM을 이용한 응급단어와 비응급단어의 검출 및 인식기법을제안하고자 한다. 제안된 방법은 Global GMM 모델에 의해 응급단어와 일반단어를 검출하고 이 모델에 의해 응급단어라 판정된 경우에는 Local GMM 모델에 응급단어 인식을 수행하게 된다. 제안된 방법은 다양한 환경하에서 취득한 응급단어와 일반단어에 대해 적용하여 타당성을 검증하였다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제2권3호
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• pp.171-178
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• 2013

The emergence of a growing number of tall buildings, often with unusual shapes and innovative structural systems, has led to the realization of the need for and the importance of field measurements. The new China Central Television (CCTV) Tower in Beijing is one of tall buildings with a highly unusual shape and a complex structural system, requiring field measurements to identify its dynamic characteristics for the subsequent dynamic analysis of the tower under wind excitation, seismic-induced ground motion and traffic-induced ground motion. The structural system and the finite element model of the CCTV Tower are first introduced in this paper. The computed natural frequencies and mode shapes are then presented as a reference for the field measurement. After introducing the arrangement of the ambient vibration measurement, the field measured natural frequencies and damping ratios of the CCTV Tower are presented and the measured natural frequencies are finally compared with the computed ones. It was found that the structural damping ratios of the CCTV Tower are small and the computed natural frequencies are smaller than the measured ones by about 12~17%.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.445-452
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• 2007

본 논문에서는 도로 상에 설치된 CCTV의 영상정보에서 날씨정보를 검출하기 위한 방법으로 도로날씨정보 검출알고리즘을 제안한다. 도로 상의 CCTV 영상정보에서 날씨정보를 얻는 방법으로 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 흐린 날 혹은 비 오는 날, 눈 오는 날, 안개 낀 날 등의 영상을 구분한다. 본 논문에서 제안하는 도로날씨정보 검출알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 날씨 데이터베이스를 활용하는 기존의 기법에 비하여, 시간비용과 공간비용이 적게 들기에 시스템을 구축함과 동시에 현장에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 알고리즘에서는 온 습도 정보와 일자 정보를 이용하여 검출된 날씨 정보를 재검증함으로 보다 정확한 날씨 정보를 검출할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.48-57
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• 2020

최근 영상 인식 기술의 급격한 발전으로 도로 교통 CCTV영상 내에서의 객체 분석 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 교통 CCTV영상 내의 교통량 분석을 위한 계수선(Counting Line)을 도로의 형태에 따라 적응적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 도로 위의 차량을 검출하고 검출한 차량의 위치를 이차원 가우시안 형태의 함수로 모델링 한 후, 이를 연속된 프레임 상에서 누적하여 차량의 이동 경로를 표현하는 누적 가우시안 지도를 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 누적 가우시안 지도에 군집화 및 선형 회귀를 적용하여 도로의 주방향을 구하고, 이 주방향을 이용하여 최종적으로 교통량 분석을 위한 계수선을 검출한다. 다양한 CCTV상황에서 제안하는 방법을 적용하였을 때 계수선을 효과적으로 검출할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.195-205
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• 2020

최근 4차 산업혁명 시대로 인한 기술 발전이 도래하게 되었으며, 이러한 변화로 인해 데이터가 광범위하게 사용되기 시작했다. 빅데이터는 국가의 행정, 치안, 보안 등 시민의 안위를 위해서도 자주 사용되고 있다. 이러한 치안 유지의 효율성을 높이기 위해서는 CCTV의 설치 현황을 파악하고, 구역별 인구수와 비교하여 CCTV의 설치 비율, 그리고 구역별 범죄율 등을 분석하여 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 CCTV, 여성 인구, 유흥업소 등과 같이 범죄 발생률과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 활용하여 CCTV의 효율적인 관리와 설치를 통해 범죄율을 줄이기 위한 공공 데이터 기반 빅데이터 분석 시스템을 개발한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.15-22
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• 2017

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.282-290
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• 2019

최근 어린이집이나 유치원 등 교육기관에서 아동학대가 빈번히 발생하고 있다. 정부는 CCTV 설치를 의무화하였지만 CCTV 영상을 열람하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 CCTV 영상을 이용하여 아동학대를 판단하는 모델을 제안한다. 먼저 아동학대란 성인이 물리적으로 아동에게 가해를 하는 것이므로 성인과 아동을 분류하는 모델이 필요하다. 기존의 Haar기법을 사용하여 성인과 아동을 분류하려면 정면 영상이 필요하지만 OpenPose를 사용하면 정면과 측면에 구애받지 않고 성인과 아동을 분류할 수 있다. 본 연구에서는 아동이 학대를 당할 때 성인과 아동의 자세의 특성을 적용하여 아동 학대 판단 모델을 설계 및 구현하였다. 구현한 시스템은 현재 설치되어있는 CCTV를 활용하므로 추가적인 설치가 필요하지 않고 실시간으로 아동학대가 발생하고 있는지 모니터링 할 수 있으므로 이에 따른 빠른 대처가 가능할 것으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-6
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• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.