본 논문에서는 교육시설내의 CCTV 설치에 따른 대학생의 인식을 조사하고 이를 통해 교육시설내 CCTV에 대한 인지성, 기대성, 수용성 등 다양한 항목을 분석하고자 한다. 이를 위해 기존의 다양한 CCTV 관련 설문을 분석하고 이를 통해 적절한 설문문항 요소를 추출 개발하여 이를 통한 향후 인식변화에 대한 설문조사 연구를 완성하고자 한다. 설문 조사전에 4가지 가설을 세웠으며 설문 결과 첫째, CCTV 설치에 따라 범죄예방 기대효과가 높으며 둘째, 절도 등에 대한 두려움, 폭력범죄에 대한 두려움이 감소되고 셋째, CCTV설치에 따른 인권침해부분을 감수하겠다는 의견이 높게 나타났고 넷째, 계열별 CCTV 인지에 대한 차이가 있었다. 또한 설치장소에는 조사에서는 학생편의시설내 설치에 부정적 의견이 많았다. 본 연구로 단순한 설치여부에 대한 찬반을 조사하는 설문이 아니라 최종적으로 개발된 설문에 의해 교육시설 내 CCTV에 대한 설치효과에 대한 다양한 가설의 검증과 인식의 변화를 효과적으로 파악하는 설문양식을 새롭게 제시하게 되었다.
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 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
과학기술은 인간의 행복한 삶을 위한 유용한 수단이기도 하지만, 그러나 또한 그것은 종종 새로운 문제를 발생시키는 원천이 되기도 한다. 과학기술의 산물인 CCTV의 경우에도 사정은 동일하다. 공적인 장소에 설치된 CCTV는 범죄를 예방하고, 그를 해결하는데 효과적인 수단으로 작용함으로써 우리의 공적인 공간을 안전하게 만드는데 크게 공헌하는 것이 된다. 그러나 그것이 이와 같은 밝은 측면만을 지니는 것은 아니다. 그것은 또한 개인의 프라이버시 침해와 소위 감시사회를 위한 도구로 사용될 수 있다는 어두운 측면을 동시에 지니고 있는 것이다. 이렇게 볼 때, CCTV에 관한 논의에 있어서 핵심적인 주제는 프라이버시, 안전, 감시가 될 것이다. 공적 장소에서의 CCTV는 안전한 사회를 만드는데 큰 역할을 할 수 있지만 또한 프라이버시 침해의 위험성도 동시에 지닌다. CCTV가 지닌 이러한 문제는 안전과 프라이버시 사이의 균형 혹은 조화에서 해결의 실마리가 찾아질 수 있으며, 이를 위해서는 그에 대한 윤리적 논의와 그에 근거한 사회적 합의가 필요할 것이다. 이는 결국 각자 자신의 행복을 추구하는 사회구성원들의 숙의를 통한 규범의 마련을 의미한다고 할 것이다. 다른 한편 CCTV의 확산은 네오맑시즘이나 푸고적인 접근에서 보여주듯이 소위 감시사회를 위한 도구로 사용될 수 있는 가능성을 동시에 지닌다. 이러한 위험의 가능성을 방지하기 위해서는 CCTV에 대한 정치사회철학적인 논의가 필요할 것이다. 결국 이런 위험은 모든 권력은 국민으로부터 나온다는 사실을 자각한 주권자로서의 시민들이 잠재적 감시권력을 감시 혹은 견제함으로써 방지될 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
최근 영상감시시장은 공공부문과 민간보안부문 등에서 CCTV 수요확대로 큰 성장세를 보이고 있다. 공공부문과 민간보안부분에 CCTV의 활용은 확대되고 있으나, 재난 재해분야에 CCTV의 활용은 아직까지 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 재난 재해 상황 변화를 감시자의 눈으로 담아내는 CCTV의 역할을 재조명하여 상습적으로 내수침수가 발생하고 있는 강남역 일대를 중심으로 재난원인분석을 위한 사례분석을 수행하였다. 먼저, 강남역 일대의 주요 침수지점에 대한 CCTV영상자료를 수집하고 영상 분석 및 현장조사를 통해 강우발생에 따른 침수시간과 침수심을 산정하였다. 또한 과거침수이력과 AWS(Automatic Weather System)강우자료를 이용하여 강우분석을 수행하였다. 강우분석결과와 CCTV영상에서 추출한 침수시간과 침수심 정보의 비교분석을 통해 과거 침수이력을 바탕으로 한 강남역 침수발생 강우량과 대응방안을 제시하였다. 이 결과는 상습침수지역인 강남역의 침수피해를 상당히 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
기존의 안면인식 CCTV(Closed-circuit Television) 와 홈 IOT(Internet of Things)는 개별적인 각자의 하드웨어 요소를 가지고 있어 그들의 센서들과 CCTV의 측정 결과값을 동시에 한 화면에서 볼 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 CCTV와 홈 IOT의 상기 단점을 극복하기 위하여 라즈베리파이를 이용하여 CCTV와 홈 IOT를 하나의 하드웨어 요소로 구성하고 그들의 측정결과를 스마트폰 애플리케이션을 통해 한 화면에서 확인하는 하나의 통합 플랫폼을 제안한다. 제안하는 통합 플랫폼 CCTV와 홈 IOT 시스템은 애플리케이션을 스마트폰으로 실행하여 라즈베리파이에서 측정한 센서값과 파이카메라를 통해 촬영한 화면을 확인 할 수 있는 시스템이다. 구현된 시스템은 온도, 습도, 가스, 먼지를 측정하고 파이카메라를 통해 촬영한 화면에 안면인식 기술을 접목하여 스마트폰으로 한눈에 확인할 수 있게 하였다.
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.
In this paper, thermal analysis of HDU (Heat Dissipation Unit) for infrared CCTV is performed by using SolidWorks Simulation (Thermal analysis) package, in order to change the part materials and HDU shape is optimized. Furthermore, HDU disperses the aggregated heat around the LED inside the housing. The junction temperature of infrared LED checked by HDU check was $65.83^{\circ}C$, $42.02^{\circ}C$, respectively. In addition, the Thermoelement by changing the shape of the HDU was possibly designed and equipped with. Comparison with simulation and prototype measurement results, without HDU model was $65.83^{\circ}C$, $61.99^{\circ}C$, respectively. In addition to with HDU model was $42.02^{\circ}C$, $39.01^{\circ}C$, respectively. Only HDU mounted into infrared CCTV is usable in the ordinary house or outdoors. Also HDU with thermal element, fan mounted into infrared CCTV is usable in a blast furnace workplace or high temperature workplace.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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