[논문]지능형 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 종합 감시 시스템 현장 구축에 관한 사례 연구

전지혜; 안태기; 박광영; 박구만

doi:10.7236/jiwit.2011.11.6.255

[국내논문] 지능형 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 종합 감시 시스템 현장 구축에 관한 사례 연구
A Case Study on Integrated Surveillance System Field Implement with Intelligent Video Analytic Software 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.11 no.6, 2011년, pp.255 - 260

전지혜 ((주)하이트론씨스템즈 종합연구소) , 안태기 (한국철도기술연구원 도시철도표준화연구단) , 박광영 ((주)하이트론씨스템즈 종합연구소) , 박구만 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 안전한 국내 도시철도 환경을 구축하고자 영상 분석 소프트웨어 및 센서로 구성된 지능형 종합 감시 시스템 구축 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 감시 시스템 뿐만아니라 구성요소 중에서 비디오분석 기능이 있는 카메라의 설치 방안을 중심으로 제안하였다. 카메라의 설치 방안 중, 첫째는 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 카메라를 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하였고, 둘째는 기존의 일반 카메라에 영상 분석 박스를 추가 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하는 방법을 제안하였다. 제안한 영상 분석 알고리즘은 자동으로 영상을 분석하여 위험 요소에 대해 신속한 대응할 수 있어서 관리자의 집중력 저하로 인한 위험 요소를 감소시킨다. 유동인구가 많은 도시철도 환경에서 본 시스템을 설치하고 및 시험 운용하였으며, 제안한 종합감시시스템 및 카메라의 우수한 성능뿐만 아니라 연계성능을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The security issue in urban transit system has been widely considered as the common matters. The safe urban transit system is highly demanded because of the vast number of daily passengers, and providing safety is one of the most challenging projects. We introduced a test model for integrated security system for urban transit system and built it at a subway station to demonstrate its performance. This system consists of cameras, sensor network and central monitoring software. We described the smart camera functionality in more detail. The proposed smart camera includes the moving objects recognition module, video analytics, video encoder and server module that transmits video and audio information. We demonstrated the system's excellent performance.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 도시철도 환경에서 지능형 종합감시시스템을 구축하기 위해 지능형 네트워크 카메라를 이용한 방법과 일반 카메라에 영상분석기, 비디오서버를 연결하여 시스템을 구축하는 방법에 대한 제안 및 실제 실험 결과를 분석하였다. 실제 역사 및 차량기지에서 실험을 진행한 결과 도시철도 환경에서 지능형 알고리즘에 대한 성능의 신뢰성이 높고 추후 도시철도 전역에 설치하기 용이한 호환성이 높은 시스템임을 확인할 수 있었다.
표 3은 정략적인 실험 결과를 정리한 것이다. 본 논문에서의 실험은 알고리즘의 성능 뿐만 아니라 새로운 지능형 네트워크 카메라를 활용한 것과 기존 설치된 일반카메라를 지능형으로 갱신하여 도시 철도 환경에서 지능적이고 종합적인 감시가 가능한 것을 보여준 사례로 큰 의미가 있다.
하지만 이러한 안전 시스템은 여전히 관리자의 감시 능력에 의존하거나 수동적이기 때문에 근본적으로 해결하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 본 논문에서는 사람의 능력을 대신할 수 있는 자동화되고 지능적인 통합 감시 시스템에 대한 구축 방안을 제안하고 또한 이 시스템과 연계되는 영상 분석 카메라를 제안하였다^[1].

제안 방법

변환한 영상을 비디오 제어기인 영상분석기와 비디오 서버로 연결하여 최종적으로 실험을 진행할 수 있도록 구축하였다. 그리고 개발한 지능형 감시 카메라의 단위 기능 시험도 함께 진행할 수 있도록 구축하였는데 카메라를 설치한 장소에서 LAN을 이용해 단위 기능 시험 센터의 PC로 연결이 되도록 구축하였다.
제안한 종합 감시 시스템은 도시철도 역사 내 위험 요소를 자동적으로 감지할 수 있는 지능형 알고리즘이 탑재된 카메라와 온도, 연기 센서 네트워크의 입력을 바탕으로 종합사령실에 정보를 전송하는 감시시스템 구축을 제시한다. 또한 기존 설치된 감시시스템에 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 장비를 연결하여 기존 카메라도 지능형 종합감시시스템의 구성요소가 되도록 제시하였다. 본 시스템은 관리자가 계속 모니터링 하고 있지 않아도 자동적으로 알려주기 때문에 즉각적인 사고 대응 및 처리가 가능한 특성을 가진다.
이렇게 전송된 영상을 단위 기능 시험 센터 내에서 다시 비디오 송수신기를 이용해 아날로그(BNC) 영상으로 변환하게 된다. 변환한 영상을 비디오 제어기인 영상분석기와 비디오 서버로 연결하여 최종적으로 실험을 진행할 수 있도록 구축하였다. 그리고 개발한 지능형 감시 카메라의 단위 기능 시험도 함께 진행할 수 있도록 구축하였는데 카메라를 설치한 장소에서 LAN을 이용해 단위 기능 시험 센터의 PC로 연결이 되도록 구축하였다.
본 장에서는 3장에서 제안한 구축 사례를 바탕으로 실제 도시철도 환경에서 현장 테스트한 결과에 대해 분석하였다. 실험 방법은 지능형 네트워크 카메라를 활용한 방법과 일반 카메라에 영상분석기, 비디오서버를 연결하는 방법을 택하였다.
그리고 차량기지 주변에서는 영상 흔들림을 보정하는 알고리즘을 실험을 진행하였는데 다양한 환경에서 시간대에 구애 받지 않고 정상적인 동작을 하는 것을 확인할 수 있었다. 실험 결과를 정량적으로 도출하기 위해 각 알고리즘 별 한 장소를 택하여 5분 단위로 3회 실험을 진행하였으며 분당 1회의 이벤트 경우를 만들어 최종 15회의 이벤트 발생 시 정상 동작을 몇 회 하는지에 대해 측정하였다. 자동 추적 알고리즘의 경우 기준을 세우기 모호하므로 타사 제품과의 성능 비교를 통해 진행하였다.
본 장에서는 3장에서 제안한 구축 사례를 바탕으로 실제 도시철도 환경에서 현장 테스트한 결과에 대해 분석하였다. 실험 방법은 지능형 네트워크 카메라를 활용한 방법과 일반 카메라에 영상분석기, 비디오서버를 연결하는 방법을 택하였다. 실험 장소는 서울메트로 협조하에 충무로역, 수서역, 차량기지 세 곳에서 진행하였으며 사전 설정한 시나리오를 바탕으로 시간과 장소에 관계 없이 정확하게 이벤트가 발생되는지 실험하였다.
하나는 지능형 알고리즘이 탑재된 네트워크 카메라를 설치하여 단일화된 장비만으로 자동적인 영상 분석이 가능한 종합 감시 시스템을 구축하는 방법과 또 하나는 기존 카메라를 활용하기 위한 것으로 카메라 출력단에 지능형 영상분석기와 비디오 서버를 설치하여 영상 분석 및 네트워크 송수신 기능을 구현하는 것이다. 여기에 센서와 종합사령실과의 인터페이스를 통해 더욱 효율적인 감시 시스템을 구축하였다. 그 중에서도 지능형 핵심 알고리즘은 사전에 설정된 규칙에 의해 자동으로 분석하고 시나리오와 비교를 하고 관리자에게 알려주는 역할을 하며 지능형 종합감시시스템의 중요한 부분이라고 할 수 있다.
실험 결과를 정량적으로 도출하기 위해 각 알고리즘 별 한 장소를 택하여 5분 단위로 3회 실험을 진행하였으며 분당 1회의 이벤트 경우를 만들어 최종 15회의 이벤트 발생 시 정상 동작을 몇 회 하는지에 대해 측정하였다. 자동 추적 알고리즘의 경우 기준을 세우기 모호하므로 타사 제품과의 성능 비교를 통해 진행하였다. 차량기지에서 야외 환경에서 맑은 날 실험하였으며 2개의 타사 제품과 제안한 시스템과 비교하였을 때 한 가지 객체를 끝까지 추적하고 중간에 객체를 놓치는 비율이 적다는 것을 시각적 평가 방법으로 확인하였다.
제안한 종합 감시 시스템은 도시철도 역사 내 위험 요소를 자동적으로 감지할 수 있는 지능형 알고리즘이 탑재된 카메라와 온도, 연기 센서 네트워크의 입력을 바탕으로 종합사령실에 정보를 전송하는 감시시스템 구축을 제시한다. 또한 기존 설치된 감시시스템에 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 장비를 연결하여 기존 카메라도 지능형 종합감시시스템의 구성요소가 되도록 제시하였다.
그 중에서도 지능형 핵심 알고리즘은 사전에 설정된 규칙에 의해 자동으로 분석하고 시나리오와 비교를 하고 관리자에게 알려주는 역할을 하며 지능형 종합감시시스템의 중요한 부분이라고 할 수 있다. 지능형 네트워크 카메라의 영상 분석부에 탑재되어 있고, 이 부분만을 하드웨어로 구성하여 스탠드얼론 형태인 영상분석기를 설계하였다. 표 1은 카메라 및 영상 분석기에 실제로 탑재된 지능형 핵심 알고리즘 8가지 종류와 그 역할에 대해 상세히 설명하였다^[1][5].
총 7가지의 시나리오 및 알고리즘을 테스트 하였는데 차량기지에서는 진출입자 감지, 추적알고리즘을 실험하였고 수서역 및 충무로역에서는 무임승차, 진출입자, 위험물 방치, 공공시설물도난, 그리고 엘리베이터에 대해 이벤트 동작 여부를 실험하였다. 그리고 차량기지 주변에서는 영상 흔들림을 보정하는 알고리즘을 실험을 진행하였는데 다양한 환경에서 시간대에 구애 받지 않고 정상적인 동작을 하는 것을 확인할 수 있었다.

대상 데이터

실험 방법은 지능형 네트워크 카메라를 활용한 방법과 일반 카메라에 영상분석기, 비디오서버를 연결하는 방법을 택하였다. 실험 장소는 서울메트로 협조하에 충무로역, 수서역, 차량기지 세 곳에서 진행하였으며 사전 설정한 시나리오를 바탕으로 시간과 장소에 관계 없이 정확하게 이벤트가 발생되는지 실험하였다. 표 2는 실험 시나리오를 설명한 것이고, 그림 5는 실험 시나리오에 대한 결과를 나타낸 것이다[3].

성능/효과

총 7가지의 시나리오 및 알고리즘을 테스트 하였는데 차량기지에서는 진출입자 감지, 추적알고리즘을 실험하였고 수서역 및 충무로역에서는 무임승차, 진출입자, 위험물 방치, 공공시설물도난, 그리고 엘리베이터에 대해 이벤트 동작 여부를 실험하였다. 그리고 차량기지 주변에서는 영상 흔들림을 보정하는 알고리즘을 실험을 진행하였는데 다양한 환경에서 시간대에 구애 받지 않고 정상적인 동작을 하는 것을 확인할 수 있었다. 실험 결과를 정량적으로 도출하기 위해 각 알고리즘 별 한 장소를 택하여 5분 단위로 3회 실험을 진행하였으며 분당 1회의 이벤트 경우를 만들어 최종 15회의 이벤트 발생 시 정상 동작을 몇 회 하는지에 대해 측정하였다.
본 논문에서는 도시철도 환경에서 지능형 종합감시시스템을 구축하기 위해 지능형 네트워크 카메라를 이용한 방법과 일반 카메라에 영상분석기, 비디오서버를 연결하여 시스템을 구축하는 방법에 대한 제안 및 실제 실험 결과를 분석하였다. 실제 역사 및 차량기지에서 실험을 진행한 결과 도시철도 환경에서 지능형 알고리즘에 대한 성능의 신뢰성이 높고 추후 도시철도 전역에 설치하기 용이한 호환성이 높은 시스템임을 확인할 수 있었다. 향후 연구 계획으로는 시스템의 신뢰성 향상을 위하여 카메라 알고리즘에 대한 개선 및 센서 데이터와의 협업을 통한 보안이 제대로 이루어질 수 있는지 추가적인 실험을 진행할 예정이다.
차량기지에서 야외 환경에서 맑은 날 실험하였으며 2개의 타사 제품과 제안한 시스템과 비교하였을 때 한 가지 객체를 끝까지 추적하고 중간에 객체를 놓치는 비율이 적다는 것을 시각적 평가 방법으로 확인하였다. 영상 흔들림 보정 역시 카메라에 강제로 주파수를 입력하여 흔들림을 준 후 실험을 진행하였는데 타사 제품과 비교하였을 때 상하좌우에 대해 흔들림 보상이 제대로 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 표 3은 정략적인 실험 결과를 정리한 것이다.
자동 추적 알고리즘의 경우 기준을 세우기 모호하므로 타사 제품과의 성능 비교를 통해 진행하였다. 차량기지에서 야외 환경에서 맑은 날 실험하였으며 2개의 타사 제품과 제안한 시스템과 비교하였을 때 한 가지 객체를 끝까지 추적하고 중간에 객체를 놓치는 비율이 적다는 것을 시각적 평가 방법으로 확인하였다. 영상 흔들림 보정 역시 카메라에 강제로 주파수를 입력하여 흔들림을 준 후 실험을 진행하였는데 타사 제품과 비교하였을 때 상하좌우에 대해 흔들림 보상이 제대로 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

실제 역사 및 차량기지에서 실험을 진행한 결과 도시철도 환경에서 지능형 알고리즘에 대한 성능의 신뢰성이 높고 추후 도시철도 전역에 설치하기 용이한 호환성이 높은 시스템임을 확인할 수 있었다. 향후 연구 계획으로는 시스템의 신뢰성 향상을 위하여 카메라 알고리즘에 대한 개선 및 센서 데이터와의 협업을 통한 보안이 제대로 이루어질 수 있는지 추가적인 실험을 진행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 제안하는 지능형 종합감시시스템은 어떠한 시스템을 의미하는가?	본 논문에서 제안하는 지능형 종합감시시스템은 기존 시스템을 개선한 자동화되고 지능적으로 동작하며, 통합적인 운영이 가능한 시스템을 의미한다. 이러한 시스템은 수동적인 기존의 감시시스템에서 발전하여 능동적인 동작을 수행하며 관리자의 역할을 분담하여 자동적인 판단과 입력된 대응 시나리오를 수행한다.
	도시철도에서 승객 안전에 대한 안전 시스템을 의무적으로 구축하는 이유는?	기술이 발전하여 더 많은 사람들이 이용함에 따라 철도 산업의 안전성 역시 중요한 문제로 떠오르고 있으며 확보 방법에 대한 연구 결과가 다양하게 발표되고 있다. 도시철도는 인구 이동량이 많은 지역에 주로 존재하기 때문에 승객 안전에 대한 안전 시스템을 의무적으로 구축 하고 있다. 하지만 이러한 안전 시스템은 여전히 관리자의 감시 능력에 의존하거나 수동적이기 때문에 근본적으로 해결하기 어려운 부분이 존재한다.
	승객 안전에 대한 안전 시스템에서 근본적으로 해결하기 어려운 부분이 존재하는 이유는?	도시철도는 인구 이동량이 많은 지역에 주로 존재하기 때문에 승객 안전에 대한 안전 시스템을 의무적으로 구축 하고 있다. 하지만 이러한 안전 시스템은 여전히 관리자의 감시 능력에 의존하거나 수동적이기 때문에 근본적으로 해결하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 본 논문에서는 사람의 능력을 대신할 수 있는 자동화되고 지능적인 통합 감시 시스템에 대한 구축 방안을 제안하고 또한 이 시스템과 연계되는 영상 분석 카메라를 제안하였다[1].

참고문헌 (7)

장일식, 박종화, 김주선, 김형민, 박구만 "도시철도 지능형 카메라에 요구되는 성능 및 관련기술 연구", 2008년 한국철도학회 추계학술대회 논문집, pp.1151-1156, 2008.11.
안태기, 박구만, "도시철도 지능형 종합감시시스템의 효율적 구성 방안", CCTV 저널 2009년 2월호.
장일식, 정철준, 김형민, 안태기, 박구만, "도시철도 환경에 적합한 지능형 감시카메라 시나리오의 연구", 한국철도학회 2009년 춘계학술대회 논문집, pp.866-871, 2009년 5월.
박현수, "도시철도 지능형 감시시스템 개발 본격화", 경인일보 기획기사, 2010년 7월 5일.
전지혜, 박종화, 정철준, 강인구, 안태기, 박구만, "실시간 지능형 감시시스템을 위한 방치, 제거된 객체 검출에 관한 연구," 한국통신학회논문지, 제35권 제1호, pp.24-32, 2010년 1월.
장일식, 안태기, 조병목, 박구만, "도시철도 환경에서 지능형 감시 시스템 구축 사례", 2011년 한국철도학회 춘계학술대회 논문집,pp.1-7, 2011년 5월.
전지혜, 안태기, 김형민, 박광영, 박구만, "지능형 도시철도 종합감시 시스템 구축을 위한 현장시험 및 분석", 한국통신학회 하계학술대회, pp.1-2, 2011년 6월.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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