본 시스템은 홈 CCTV 를 이용해 집 안 사용자의 감정인식, 행동인식을 통해 스마트홈 자동화할 수 있는 시스템으로, 인식된 감정에 맞춰 음악 재생, 조명 조절을 하거나 간단한 동작만으로 IoT 단말을 컨트롤 한다. 또한 실시간으로 IoT 장비들이 동작할 수 있도록 마이크로 서비스 아키텍처로 감정인식과 행동인식 서비스를 설계하여 구현하는 것이 특징이다. 이는 스마트홈 내에서 더 편리하고 가치 있는 집안 환경을 구현할 수 시스템을 제공한다.
엔데믹 시대, 외식 비중이 증가하고 온라인 커뮤니티를 중심으로 인기있는 식당에 대한 공유가 활발하게 일어나며 특정 식당으로 쏠리는 현상 심화, 주요 시간대에 식사를 하기 위해 줄을 서거나 아예 헛걸음을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 대부분의 식당에 설치되어 있는 CCTV에서 촬영 이미지를 활용해서 딥러닝을 활용한 Data Labeling을 시행, 현재 식당의 남은 자리를 분석하여 사용자에게 전달하는 프로젝트에 대한 방식을 서술한다. Client를 통해 사용자는 실시간으로 특정 식당의 남은 좌석 수를 확인할 수 있고, 이 정보를 바탕으로 해당 식당에 방문할지 말지를 결정할 수 있을 것이다. 프로젝트 진행에 앞서 데이터를 분석하는 딥러닝 모델인 YOLO에 대해 분석하였고, 각 버전에 대해 특징을 비교 및 대조, 본 프로젝트에 적합한 버전으로 YOLOv5s를 선정하였다.
최근 딥러닝은 도로 CCTV 동영상의 교통사고 검출에 널리 사용되지만 일인칭 동영상의 교통사고 검출은 분명히 어렵다. 일인칭 동영상은 역동적이고 시야가 제한되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 일인칭 동영상을 분석하여 교통사고를 검출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 교통 표현 특성을 분석하는 것 외에도 의미를 이해하고 교통 장면을 인코딩한다. 프레임의 표현 특징은 각 프레임 상의 물체의 특징과 물체의 위치 관계의 공간적 숨겨진 특진을 학습함으로써 얻어진다. 그 후에 프레임 표현 특징과 교통 장면의 특징이 연결되어 GRU 실행기에 공급된다. 여러 GRU 실행기는 분석한 후 사고가 발생했는지 확인된다. 이 방법은 높은 역학과 제한된 시야 문제를 효과적으로 해결한다.
위치추적 기술에는 여러가지 기술이 연구개발 되었으며 몇몇 기술은 이미 상용화 되어있다. 실외에서는 GPS를 이용하여 대상의 위치를 추적하는 네비게이션을 통해 이미 상용화되어있으며 실내에서는 IrDA, RSSI 등이 연구되었으며 계속 연구 중에 있다. 하지만 이들은 장애물에 취약하며 큰 오차범위를 가지고 있다. 또한 RF통신을 위한 장비나 IR송수신 장비를 별도로 사용해야한다. 본 연구에서 제안하는 방법을 사용할 경우 쉽게 사용가능한 캠이나 CCTV를 이용할 수 있고 또한 적외선필터를 이용하여 적외선 발광체를 추적할 경우 발광체를 찾기 위한 별도의 영상처리 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 그리고 영상촬영 범위에 따라 단일 장비로 보다 넓은 범위를 제어할 수 있으며 다수의 장비를 이용해 중첩구간을 만들어 준다면 중첩구간을 보완하여 신뢰도를 증가시키고 오차를 줄일 수 있다. 적합한 상황에 사용한다면 저비용으로 고효율성을 가지는 위치추적 시스템을 구현할 수 있다.
학교, 대형 쇼핑몰, 공항 등과 같은 큰 실내 공간에서는 군중의 동선과 밀도를 파악하고 관리하는 것은 안전사고와 연관되어 있어 매우 중요하다. 와이파이 센싱은 기존에 존재하던 CCTV 카메라나 센서를 활용한 혼잡도 관리보다 효율적이고 정확한 방식으로 추정하는 데 도움이 되며, 설치 및 유지보수 측면에서도 효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 군중 수를 추정하기 위해 딥 러닝을 이용한 무선랜 신호 분석 기법을 제안한다. 송수신기가 같은 공간에 위치했던 기존 연구들과는 달리 본 논문에서는 송신기와 수신기가 서로 다른 공간에 배치된 환경에서도 무선랜 수신 신호를 통해 다른 공간의 군중 수를 정확히 예측할 수 있다는 것을 실험으로 검증하였다.
다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.
현재 국내외 CCTV 구축량 증가로 사생활 침해와 높은 설치 비용등이 문제점으로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 Early Fusion을 적용한 위급상황 음향 분류 모델을 제안한다. 음향 데이터에 STFT(Short Time Fourier Transform), Spectrogram, Mel-Spectrogram을 적용해 특징 벡터를 추출하고 3차원으로 Early Fusion하여 ResNet, DenseNet, EfficientNetV2으로 학습한다. 실험 결과 Early Fusion 방법이 가장 좋은 결과를 보였고 DenseNet, EfficientNetV2가 Accuracy, F1-Score 모두 0.972의 성능을 보였다.
범죄 예방과 자원 보호를 위해 CCTV 카메라를 이용하는 방범 시스템의 필요성은 점차 커지고 있다. 아날로그 형식에서부터 디지털 형식으로 발전된 형태의 방범 시스템이 개발되고 사용 중이지만, 비용이 높고 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 서버에 적외선 카메라를 연결하고 사용자가 사전 인지 없이도 클라이언트에서 실시간으로 침입을 탐지하여 적절하게 대처할 수 있는 방범 시스템을 설계하고 구현한다.
The main purpose of the research was to review the global trends of airport's smart security technologies. Moreover, using the case studies of airport using smart security, this paper tried to propose the implication how the findings through the case studies may be important for airport policy and will impact the future research of airport operation. It is expected in the future the aviation security technology with biometric information evolves from single identification to multiple identification technology which has combined application of iris, vein and others. Facing post COVID-19 era, the number of passengers traveling through airports continues increase dramatically and the risks as well, the role of AI becomes even more crucial. With AI based automated security robotics airport operators could effectively handle the growing passenger and cargo volume and address the associated issues Smart CCTV analysis with A.I. and IoT applying solutions could also provide significant support for airport security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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