Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.
신청자가 스마트 기기를 이용하여 응급 상황 신고 또는 안심 귀가 서비스를 요청하면, 스마트 관제 서비스는 신청자의 위치 정보를 이용하여 신청자 주위의 CCTV(closed circuit television) 카메라들을 선택하고 신청자를 자동으로 추적하고 촬영할 수 있다. 지속적으로 전달되는 신청자의 위치 정보를 활용하여 주변의 CCTV 카메라가 신청자를 계속 촬영하고 모니터 요원에 의하여 실시간으로 관찰되기 때문에 스마트 관제 서비스는 신청자의 응급 상황 또는 안심 귀가에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 스마트 관제 서비스는 응급 상황 신고 서비스와 안심 귀가 서비스의 우선순위를 고려하지 않아 안심 귀가 서비스에 의하여 카메라들이 선점되고 있는 경우에 응급 상황 신고 서비스의 신청자는 카메라에 의하여 촬영되지 못하는 경우가 발생할 수 있는 단점을 가지고 있다. 제안된 스마트 관제 서비스는 서비스 우선순위를 이용하여 이를 개선하였다.
이 논문의 목적은 낮은 화소 수나 어두운 렌즈를 사용하는 CCTV는 자동차의 번호판이나 범죄자를 인식하기 어렵기 때문에 화소수를 높이고 밝은 렌즈를 사용하기 위함이다. 구면수차와 왜곡수차를 줄이기 위하여 2매의 비구면 렌즈를 적용하고 300만 화소에 적절한 줌렌즈의 설계와 이에 의한 특성을 제시하였다. 초점거리는 6-60mm를 적용하였고 F수는 1.2를 구현하였다. 적외선 보정을 실시하여 주야 초점거리가 같도록 설계하였다. 결과적으로 이 규격은 6-60mm 10배줌 렌즈의 규격 중 가장 우수하다. 이 렌즈를 적용한다면 50m거리에서 얼굴이나 차번호의 인식이 가능하다. 향후 이 렌즈의 자동화 구현이 필요하다.
CCTV(Closed-circuit Television)는 사고 예방 및 시설 안전을 위해 매년 설치대수가 증가함에 따라 1인당 CCTV에 노출되는 횟수가 증대되고 있으며, 노출되는 대상의 프라이버시 보호를 위해 지능형 영상감시 시스템 기술이 각광받고 있다. 지능형 영상감시 시스템은 촬영된 영상 데이터에 대한 단순한 식별에서 피사체의 행동 유형과 현장 상황 판단 등을 수행하거나, 촬영된 피사체의 정보가 노출될 수 있는 정보를 외부로 유출되지 않도록 프라이버시 보호를 위한 처리 과정을 진행한다. 제안된 기술은 영상감시 시스템에 적용되어 영상감시 시스템으로부터 촬영된 원본 영상 정보를 유사 영상 정보로 변환함으로서 외부에 원본 영상 정보가 유출되지 않도록 하는 기술이다. 본문에서는 미리 설정된 유사도에 근접하는 가상의 얼굴 이미지를 삽입하는 영상 변환메커니즘을 제안한다.
본 연구는 CCTV(Closed Circuit Television) 촬영범위에 영향을 주는 카메라 사양 및 위치 등 설치 요인에 대한 변수를 고려한 3차원 시뮬레이션 개발을 목적으로 한다. 현재 각 지자체는 방범, 교통, 산불감시와 같은 다양한 공공분야에서 CCTV를 운영하고 있다. 그러나 현재로서 CCTV의 설치는 신규입지의 선정을 위한 분석적 기법의 활용보다는 결정권자의 경험에 의존하여 최종 입지가 선정되고 있는 실정이다. 또한 최근에는 여러 기관이 운영하는 개별 CCTV의 다목적 또는 공동 활용의 중요성이 강조되고 있다. 위에 제시된 상황을 해결하기 위한 방법 중 하나로 이용 목적에 적합한 CCTV 사양 선택 및 최적입지분석 방법론의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 기존 연구들의 CCTV 입지점 선정 및 촬영범위 구현 방법의 장단점을 분석하여 이를 보완한 3차원 시뮬레이션 기법을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 CCTV 촬영범위 산정을 위해 기존 연구의 단점을 보완할 수 있는 요인을 도출하고, GIS기법을 활용하여 도출 요인을 적용한 3차원 촬영범위 분석을 하였다. 도출된 요인은 카메라의 화각에 영향을 주는 촬상소자의 크기와 초점거리, 촬영범위에 관련된 설치 높이 및 설치각 등 총 8개이었다. 위 요인들을 적용한 3차원 시뮬레이션 기법을 ArcObject와 Visual C#을 이용하여 자동화하였다. 이를 이용하여 CCTV 사양에 따른 촬영범위를 시뮬레이션 할 수 있었으며, 신규 설치 시 최적 배분된 입지점의 도출 또한 가능하였다. 이에 본 연구의 결과는 CCTV의 사양 선택 및 입지점 도출을 위해 결정권자의 합리적인 의사결정을 제공할 수 있을 것이다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3238-3257
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2019
Closed-circuit television (CCTV) technology continuously captures and stores video streams. Users are typically required by policy to store all the captured video for a certain period. Accordingly, increasing the number of CCTV operation cycles and photographing positions expands the amount of data to be stored. However, expanding the available storage space for video data incurs increased costs. In recent years, this problem has been addressed with cloud storage solutions, which enable multiple users and devices to access and store data simultaneously. However, because of the large amount of data to be stored, a vast storage space is required. Consequently, cloud storage administrators need a way to store data more efficiently. To save storage space, deduplication technology has been proposed to prevent duplicate storage of the same data. However, because cloud storage is hosted on remote servers, data encryption technology must be applied to address data exposure issues. Although deduplication techniques for encrypted data have been studied, there have been various security vulnerabilities. We attempted to solve this problem by addressing various issues such as poison attacks, property forgery, and ownership management while removing the redundant data and handling the data more securely.
주로 방범용으로 사용하는 폐쇄회로 TV(CCTV : Closed Circuit Television)는 범죄 발생 시 범인검거와 증거 확보에 유용하게 사용된다. 하지만 CCTV는 지형지물로 인해 영상 확보가 어려운 영역, 즉 사각지대가 존재하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 증강현실(AR : Augmented Reality)을 이용하여 CCTV 카메라의 방향을 주기적으로 변경한다. 변경된 카메라의 방향에서 확보한 영상으로, 기존 CCTV와 달리 보다 넓은 반경의 영상을 확보하여, 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
Due to the event of hazardous chemical injection into a water storage tank in Hongseong, Chungcheongnam-do in 2012, the Korean Ministry of Environment has revised the enforcement rules of the Water Supply and Waterworks Installation Act to install surveillance equipments such as closed-circuit television(CCTV). However, the enforcement rules still do not provide concrete provision for installation of physical security equipments. Thus we studied vulnerability of small-scale water supplies in Korea and developed guidelines for the physical security system of the facilities. The guidelines include selection and recommendation of the physical security approaches and measures to detect, delay and response to the presence of an intruder in small-scale water supplies. The security features include protection utilities(e.g., fencing and fence topping), exterior intrusion detectors and alarms, locks and padlocks, surveillance utilities(e.g., CCTV), and others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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