사회의 변화에 따라 범죄들의 수법들도 다양해지며 그 수도 증가하고 있다. 그리고 이러한 현상은 사람의 밀집도가 높은 곳일수록 더 높은 추세를 보인다. 이에 따라 많은 기관에서는 CCTV를 설치함으로써 범죄를 줄이고 결정적 증거를 제공해준다. 그럼에도 불구하고 아직 CCTV를 대상으로 한 영상 조작과 같은 범죄들에 대해서는 그 대처가 미약하다. 이러한 영상의 조작을 방지하기 위해 블록체인 기반의 CCTV 영상 무결성 기법들을 적용하고 있음에도 불구하고, 이들은 전체 영상의 조작 무결성만을 보장할 뿐 영상의 특정 구간이 어떻게 조작되었는지 설명해 주지 못한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인을 기반으로 한 설명 가능 CCTV 영상 무결성 지원 시스템을 제안한다.
2021년 9월 24일 전신마취 등 의식이 없는 환자를 수술하는 의료기관의 수술실 내 CCTV 설치 의무화 조항(의료법 제38조의2)이 공포되었다. 개정된 「의료법」은 수술실 내에서 발생할 수 있는 불법행위를 효과적으로 예방하고, 의료분쟁 발생 시 적정한 해결 도모를 목적으로 한다. 이로 인해 2023년 9월 25일까지 전신마취 등 의식이 없는 상태의 환자를 수술하는 의료기관은 수술실 내 CCTV를 의무적으로 설치해야 하고, 의료인의 동의 여부에 관계없이 환자와 환자 보호자의 요청만으로도 수술장면을 촬영해야 한다. 해당 법안은 기본권 침해 최소를 위한 입법 장치를 법률에 규정하지 않고 하위법령에 위임하였다(제38조의2 제10항). 정보주체의 기본권 침해를 최소화하기 위한 가장 현실적인 정책방안은 구체적인 규정을 마련하는 것이다. 이에 본 논문에서는 수술실 내 CCTV 설치 의무화 법안의 입법 배경과 개정안의 주요 내용을 살펴보고, 주요 쟁점을 분석함으로써 하위법령 마련 시 검토되어야 할 사안을 제안하였다. 수술실 내 촬영 대상인 정보주체의 기본권 침해 최소화 원칙 준수를 기준으로 촬영 요건, 촬영 거부 정당화 사유, CCTV 설치 위치, 촬영 범위·대상, 영상정보 안전 조치 의무와 처벌의 적절성 등을 검토하였다. 수술실 내 CCTV의 정보주체는 수술에 참여하는 보건의료인과 환자일 것으로 이들의 개인정보자기결정권, 인격권, 인권 등의 침해를 최소화하면서 설치 의무화법의 목적이 달성될 수 있도록 하위법령 마련 시 고려되어야 할 사안을 제안하였다. 본 논문이 하위법령 논의 시 검토되어 정보주체의 기본권 침해 최소화 방안 마련에 기여할 수 있기를 기대한다.
국내 CCTV 설치 대수는 약 130만 대 이상으로 연평균 15% 이상 증가하고 있다. 하지만 설치수요 대비 한정된 예산으로 인해 50만 화소의 저화질 CCTV로 인프라가 구성되면서 영상 내 객체 식별에 한계가 발생하고 있다. 공공분야 CCTV는 범죄 예방, 교통 정보수집(단속), 시설물의 관리, 화재 예방 등 다양한 분야에서 활용성이 높고 특히 설치되어 있는 것만으로도 각종 범죄 해결에서 큰 역할을 수행하기 때문에 공공 CCTV는 국내외적으로 증가하는 추세이다. 하지만 현재 공공 CCTV는 안개, 눈, 비 등의 환경적 요소로 인한 식별이 불가능한 문제와 저화질 CCTV 설치로 인한 수집 영상의 품질 문제 등의 잠재적인 문제점을 인지한 채 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공공 CCTV의 대표적인 저화질 요소를 제거하기 위해 먼지, 물방울, 안개 등으로 인해 발생하는 영상 내 빛의 산란광 감쇄 방법 방법과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 입력 영상을 4K 이상 영상으로 화질을 개선하는 알고리즘 적용 방법을 제안한다.
최근 공간정보기술의 발달에 따라, 여러 분야에 공간정보 기반의 관제 시스템이 운영 중이거나 추진 중에 있다. 특히 CCTV관제 시스템은 다양한 분야에서 활용되는 대표적인 관제 시스템이다. 그러나 통신 네트워크와 맞물리고 시스템 자체의 규모가 커짐에 따라 보안 취약에 관한 문제가 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 연구가 진행 중인, 혹은 이미 구축 운영 중인 CCTV 영상관제 시스템에서 발생 가능한 취약점을 분석했다. 또한 CCTV 관제 위치정보에 대한 악의적 변경에 대한 재난/테러 대비를 고려해야 한다. 그래서 현재 운용중인 방범용 CCTV관제 시스템을 실험 대상으로, 악의적인 공격 시뮬레이션을 분석하였다. 또한 이 공격이 관제 운용영역(커버리지)을 감소시켜 어느 정도의 관제 성능이 저하되는지 분석하기 위한, 수식을 작성 했다.
현대사회에서 CCTV는 현대인의 생활속에 자리잡으면서, 공적장소뿐만 아니라 사적장소에서 설치의 확대가 되고 있는 추세이다. CCTV의 범죄예방의 효과에 대한 논쟁은 있지만 여러 학자들의 선행연구결과를 보면 CCTV의 범죄예방의 긍정적인 부분이 많은 것으로 나타나고 있다. 범죄는 시민들의 일상생활에서 공포와 두려움의 대상이 되기 때문에 이러한 범죄문제를 해결하지 않으면 시민들의 삶의 질도 개선되지 못 할 것이다. 우리사회에서 발생하는 다양한 위험요인 중 주택가나 시설물, 도로 등에서 발생하는 범죄는 시민들의 안전한 삶을 위협하는 심각한 요인으로 작용하고 있다. 범죄로부터 안전한 지역사회를 조성하는 일은 경찰뿐만 아니라 지방자치단체, 지역주민이 함께 노력해야 하는 문제이다. 본 연구는 다양한 CCTV의 활용부문 중에서 가로 및 주택가의 방범용 CCTV의 설치를 위한 진단 Program을 개발하는데 목적이 있다.
최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.
ICT 기술의 발달은 기존의 폐쇄형 CCTV 보안 장비 시장에도 크나큰 영향을 일으켰다. 특히 자율주행 자동차와 무인 자동차, 스마트 시티 같은 분야에서 영상 데이터의 중요성이 부각되면서, 영상을 활용한 다양한 기술이 나오고 있다. 본 논문에서는 차량용 CCTV 영상을 단순 녹화 용도로 사용하지 않고, 스마트 시티의 한 부분으로 통합하기 위해 영상과 메타 데이터를 전송하고, 그 메타 데이터를 활용하여 도시 생활 속에서 유발되는 교통, 환경, 보안 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고, 차량용 CCTV 영상을 원격지에서 접속하기 위한 방법으로 리버스 터널링 기법을 설계하고 구현하였다. 폐쇄적인 환경에서 제한적인 용도로만 사용되던 차량용 CCTV 영상과 메타 데이터를 실시간으로 통합 관리함으로써, 차량 상태 검사 뿐 아니라 도로와 각종 시설물 관리처럼 스마트시티에서 요구하는 효율적인 통합센터 운영을 가능하게 한다.
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.
본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 네트워크 CCTV와 스마트 단말기를 연동한 이동체 추적 시스템을 소개한다. 긴급 상황 발생 시 신고자의 단말기는 GPS 위치 정보를 획득하고 이를 중앙 서버로 전송한다. 중앙 서버는 신고자 위치를 위험지역으로 저장하고 신고자 촬영이 가능한 CCTV를 선택하여 추적촬영 명령을 한다. 동시에 보호자 및 유관기관에 신고자의 CCTV영상을 전송하여 신속한 대처를 할 수 있게 한다. 신고자가 주변 및 목적지의 위험 여부를 알고 싶을 때 중앙 서버에서 위험지역 정보를 알려줌으로써 신고자 스스로 안전을 도모할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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