정보산업사회에서 안전에 대한 욕구가 증가함에 따라 보안에 대한 관심도 증가하고 있다. 그러나, CCTV만으로는 현대사회의 안전 욕구를 충족하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon으로 이루어진 IPS 시스템에 영상 정보를 활용한 처리 기술을 연동하여 기존의 RFID 태그 부착의 불편함과 식별 가능한 영역의 한정된 단점이 보완된 영상 추적 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위해, 스마트 기기와 사물 인터넷 융합 시스템을 설계하고 출입 통제의 정확성과 IPS의 신뢰성을 확보한 시스템을 연구하였다. 최종적으로, 지능형 PTZ 카메라를 이용한 영상 정보를 활용하고 출입자의 관리 정책을 설정하여 출입 통제 및 상황 제어를 수행하였다. 또한, 영상 추적 시스템, 인증 서버, 시각화 시스템을 통합 설계하여 출입자 행동 패턴을 분석하는 효율적인 IPS를 구축하는 기술을 설계하였다.
정보산업사회에서 안전에 대한 욕구가 증가함에 따라 보안에 대한 관심도 증가하고 있다. 그러나, CCTV만으로는 현대사회의 안전 욕구를 충족하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon으로 이루어진 IPS 시스템에 영상 정보를 활용한 처리 기술을 연동하여 기존의 RFID 태그 부착의 불편함과 식별 가능한 영역의 한정된 단점이 보완된 영상 추적 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위해, 스마트 기기와 사물 인터넷 융합 시스템을 설계하고 출입 통제의 정확성과 IPS의 신뢰성을 확보한 시스템을 연구하였다. 최종적으로, 지능형 PTZ 카메라를 이용한 영상 정보를 활용하고 출입자의 관리 정책을 설정하여 출입 통제 및 상황 제어를 수행하였다. 또한, 영상 추적 시스템, 인증 서버, 시각화 시스템을 통합 설계하여 출입자 행동 패턴을 분석하는 효율적인 IPS를 구축하는 기술을 설계하였다.
There is increasing concern about security as a need for increased safety in the information industry society. However, it does not meet the needs for safety including CCTV. Therefore, in this paper, we link the processing technology using the image information to the IPS system consisting of GPS an...
There is increasing concern about security as a need for increased safety in the information industry society. However, it does not meet the needs for safety including CCTV. Therefore, in this paper, we link the processing technology using the image information to the IPS system consisting of GPS and Beacon. It designed a conventional RFID tag attached discomfort and image tracking system is limited to complement the disadvantages identifiable area. To this end, we designed a smart device and the Internet of Things convergence system and a research to ensure the accuracy and reliability of the IPS of the access control system. Finally, by leveraging intelligent video information using a PTZ camera, and set the entrant management policies it was carried out to control the situation and control. Also, by designing the integrated video tracking system, an authentication server, visualization systems were designed to establish an efficient technique for analyzing the IPS entrant behavior patterns.
There is increasing concern about security as a need for increased safety in the information industry society. However, it does not meet the needs for safety including CCTV. Therefore, in this paper, we link the processing technology using the image information to the IPS system consisting of GPS and Beacon. It designed a conventional RFID tag attached discomfort and image tracking system is limited to complement the disadvantages identifiable area. To this end, we designed a smart device and the Internet of Things convergence system and a research to ensure the accuracy and reliability of the IPS of the access control system. Finally, by leveraging intelligent video information using a PTZ camera, and set the entrant management policies it was carried out to control the situation and control. Also, by designing the integrated video tracking system, an authentication server, visualization systems were designed to establish an efficient technique for analyzing the IPS entrant behavior patterns.
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문제 정의
따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon기술과 전용 웨어러블 기기의 개발을 통하여 실·내외 융합형 위치측위기술을 확보할 뿐만 아니라 CCTV영상에서 모션 감지만으로 추적되는 비효율적 시스템의 문제점을 개선하고 위치측위기술을 연동한 영상추적 기술을 활용하여 사람의 위치와 정보를 정확히 인지하는 감시보안용 스마트 위치측위 및 영상관제 시스템을 설계하였다.
따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon으로 이루어진 IPS 시스템에 영상정보를 활용한 처리기술을 연동하여, 기존 RFID 태그부착의 불편함과 식별 가능한 영역의 한정된 단점이 보완된 스마트기기와 사물 인터넷 융합 시스템을 구현하고 출입통제의 정확성과 IPS의 신뢰성을 확보하여 상호 유기적인 시스템의 구성으로 기존 기술의 단점을 보완한 영상 추적 시스템을 설계하였다.
제안 방법
겹치지 않는 다중 카메라 구성에서 객체의 일치성을 점진적인 칼라의 유사성 학습과정을 토대로 검증한다. CCCM을 이용해서 칼라의 유사성을 판단한 후 카메라 사이의 링크를 결정하며, 링크는 주어진 시간동안 객체의 등장과 재등장을 조건부 전이확률로 계산해서 결정한다. 마지막으로, 객체 추적의 카메라 위상인지 기술은 다중카메라 네트워크 시공간 자동구성 기법을 활용하였다.
지능형 영상 추적 시스템은 객체 추적의 사람추적 기술, 위치 추적, 다중 카메라 객체 추적, 객체 추적의 카메라 위상인지 기술을 통합하였다. 객체 추적의 사람추적 기술은 사람의 경우 움직임이 자유롭고 식별할 수 있는 뚜렷한 특성이 없고, 공공장소에서의 사람 추적 시 사람과 사람이 서로 겹치는 문제를 고려하여 설계하였다. 영상 추적시에 기존의 얼굴인식, 패턴분석 방식이 아닌 색상 기반의 객체 인식과 영상 객체에 대한 인덱싱 기술,분포영상 결합 및 분리 기술을 적용하여 영상 추적 시스템을 설계하였다.
위치 추적은 겹침 문제 해결 후 사람들의 위치를 좌표로 표현하였다. 객체의 크기는 카메라의 초점거리(focal length)와 같은 조정 정보를 이용하여 계산하고 실세계의 좌표로 위치를 표시하였다. 다중 카메라 객체 추적에서는 중첩된 카메라의 경우 추적 알고리즘은 카메라 보정과 카메라들간의 추적된 객체들의 핸드오프의 계산이 필요하며, 이를 위해 많은 공통적인 FOV를 공유하는 것이 필요하다.
다중 카메라 객체 추적에서는 중첩된 카메라의 경우 추적 알고리즘은 카메라 보정과 카메라들간의 추적된 객체들의 핸드오프의 계산이 필요하며, 이를 위해 많은 공통적인 FOV를 공유하는 것이 필요하다. 객체탐지를 위한 가우시안모델을 이용하여 Foreground pixel과 background pixel을 분리하고 분리된 Foreground pixel을 토대로 동일 객체를 판다하여 카메라들 간의 링크를 찾는다. 겹치지 않는 다중 카메라 구성에서 객체의 일치성을 점진적인 칼라의 유사성 학습과정을 토대로 검증한다.
결과적으로, 내·외부자 고유의 개인 코드를 생성하여 전용 디바이스와 Beacon 사이의 신호 세기 값인 RSSI값을 통해 삼각 측량하여 사용자의 위치를 파악하고, 매 순간 측정되는 위치와 신원은 중앙관리 통제서버로 전송되어 출입자 정책, 내/외부자 권한관리정책에 의해 모니터링 되고 출입을 통제하는 방법을 적용하였다.
객체탐지를 위한 가우시안모델을 이용하여 Foreground pixel과 background pixel을 분리하고 분리된 Foreground pixel을 토대로 동일 객체를 판다하여 카메라들 간의 링크를 찾는다. 겹치지 않는 다중 카메라 구성에서 객체의 일치성을 점진적인 칼라의 유사성 학습과정을 토대로 검증한다. CCCM을 이용해서 칼라의 유사성을 판단한 후 카메라 사이의 링크를 결정하며, 링크는 주어진 시간동안 객체의 등장과 재등장을 조건부 전이확률로 계산해서 결정한다.
기존의 영상추적 시스템과는 달리 위치측위 시스템에서 전송한 정보를 받아 객체 인식 및 영상 추적을 통하여 실·내외 위치 측위에 대한 추적을 실시하였다.
2012년 5월 J사의 비공개 신차 품평회장의 불법 촬영을 통해 구형 모델 차량 판매의 급감세를 유도한 사건도 있다. 내부 직원이 스마트폰의 카메라를 사용하여 스파이샷 촬영을 감행하고 이를 외부에 유출하였다. 마지막으로 2012년 7월 L사의 미공개 신제품 스마트폰 사진이 외부로 유출된 사건이 있다.
Beacon은 기존 블루투스 버전에 비해 스마트폰의 배터리 소모가 적은 것이 최대 특징으로, 이용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 이용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공한다. 또한 근접 정보를 이용하는 방식으로 RSS(Received Signal Strength)를 사용하여 사용자의 위치를 결정한다. 이러한 Beacon은 향후 IPS의 위치 측위를 위한 가장 주목받는 기술이지만, 현재의 기술 스펙으로는 단일 기술로써 출입 통제에 적용하기에 정밀측정 시 정확도가 낮아 보조 가능한 타 기술과의 융합이 필요하다[6,7].
또한, 내·외부자 동선 추적 시스템 및 인증 서버, 시각화 시스템을 구축하여 출입자 행동패턴을 분석하여 효율적인 위치측위 기반의 IPS를 설계하였다.
기존의 영상추적 시스템과는 달리 위치측위 시스템에서 전송한 정보를 받아 객체 인식 및 영상 추적을 통하여 실·내외 위치 측위에 대한 추적을 실시하였다. 또한, 배경 추출기술과 객체분석 및 행위분석 알고리즘을 적용하고 위치측위 시스템과 연동 통하여 오작동 및 오차율을 최소화하였다.
본 논문에서 설계한 시스템 핵심 기술인 실내 위치 측위 기술은 내·외부자 출입 통제 정책 모델에 따라 시스템을 설계하였다.
본 논문에서 설계한 영상 추적 시스템은 입력 영상으로부터 특징점을 추출하고 IPS로부터 측정되는 차이값을 분석하는 처리 기술을 바탕으로 객체인식 하르–라이크(Harr-like) 알고리즘, 스테레오 비전 구성 및 3차원으로 구성된 특징값을 기반으로 움직임을 활용하여 분석데이터 시스템 변수를 적용, 객체 인식, 객체 위치의 오차를 최소화 하는데 활용하였다.
객체 추적의 사람추적 기술은 사람의 경우 움직임이 자유롭고 식별할 수 있는 뚜렷한 특성이 없고, 공공장소에서의 사람 추적 시 사람과 사람이 서로 겹치는 문제를 고려하여 설계하였다. 영상 추적시에 기존의 얼굴인식, 패턴분석 방식이 아닌 색상 기반의 객체 인식과 영상 객체에 대한 인덱싱 기술,분포영상 결합 및 분리 기술을 적용하여 영상 추적 시스템을 설계하였다. 이때, 객체간 겹침 현상은 병합분리(merge-split)와 straight-through 방법을 활용하였다.
또한, 내·외부자 동선 추적 시스템 및 인증 서버, 시각화 시스템을 구축하여 출입자 행동패턴을 분석하여 효율적인 위치측위 기반의 IPS를 설계하였다. 이를 위해, Beacon 기반의 실내 위치 측위 기술을 기반으로 위치정보 시스템, 복합 디바이스, 영상관제 시스템, 실외 사용자 위치추적, 접근 및 행위통제, 지능형 영상분석 기술이 융합된 위치 측위 기술 기반의 영상 추적 시스템을 설계하였다.
이를 위해, 지능형 PTZ 카메라를 활용한 영상 정보의 활용하며 내·외부자 주의 등급에 따른 관리 정책을 확립하고 출입통제 및 상황제어를 하고자 한다.
마지막으로, 객체 추적의 카메라 위상인지 기술은 다중카메라 네트워크 시공간 자동구성 기법을 활용하였다. 일정 시간의 분석된 데이터를 이용하여 자율적으로 학습하는 방식을 사용하여 중첩 또는 비중첩 카메라에서 입력받은 영상으로부터 이미지간의 객체를 매칭하여 카메라간의 관계를 결정한다. 효과적 객체 추출 및 인식은 카메라와 움직이는 사람간의 거리에 따라 피부 영역을 그리드 기반의 추출 방법을 사용하여 설계하였다.
최종적으로, Beacon 기반의 IPS 보안 서비스 개발 프로세스는 측위 모니터링 및 리포팅 솔루션을 통해 직접 관제·통제를 수행하고 보안 감사 가이드 및 보안 관제 서버를 통해 측위 데이터와 관제 데이터를 전송·보안하는 시스템으로 수행하였다.
이론/모형
CCCM을 이용해서 칼라의 유사성을 판단한 후 카메라 사이의 링크를 결정하며, 링크는 주어진 시간동안 객체의 등장과 재등장을 조건부 전이확률로 계산해서 결정한다. 마지막으로, 객체 추적의 카메라 위상인지 기술은 다중카메라 네트워크 시공간 자동구성 기법을 활용하였다. 일정 시간의 분석된 데이터를 이용하여 자율적으로 학습하는 방식을 사용하여 중첩 또는 비중첩 카메라에서 입력받은 영상으로부터 이미지간의 객체를 매칭하여 카메라간의 관계를 결정한다.
영상 추적시에 기존의 얼굴인식, 패턴분석 방식이 아닌 색상 기반의 객체 인식과 영상 객체에 대한 인덱싱 기술,분포영상 결합 및 분리 기술을 적용하여 영상 추적 시스템을 설계하였다. 이때, 객체간 겹침 현상은 병합분리(merge-split)와 straight-through 방법을 활용하였다. 위치 추적은 겹침 문제 해결 후 사람들의 위치를 좌표로 표현하였다.
일정 시간의 분석된 데이터를 이용하여 자율적으로 학습하는 방식을 사용하여 중첩 또는 비중첩 카메라에서 입력받은 영상으로부터 이미지간의 객체를 매칭하여 카메라간의 관계를 결정한다. 효과적 객체 추출 및 인식은 카메라와 움직이는 사람간의 거리에 따라 피부 영역을 그리드 기반의 추출 방법을 사용하여 설계하였다. 기존의 영상추적 시스템과는 달리 위치측위 시스템에서 전송한 정보를 받아 객체 인식 및 영상 추적을 통하여 실·내외 위치 측위에 대한 추적을 실시하였다.
성능/효과
(2) 관리자는 내부자의 주의등급에 따라 통제등급을 조절하며 주의 등급은 내부자의 주의등급, 현재 상태에 따라 관리 규정의 대한 단계로 분류하고 전용 디바이스에서 전송된 이동경로 및 모니터를 통해 감시·제어한다.
본 논문에서 설계한 영상 추적 시스템은 입력 영상으로부터 특징점을 추출하고 IPS로부터 측정되는 차이값을 분석하는 처리 기술을 바탕으로 객체인식 하르–라이크(Harr-like) 알고리즘, 스테레오 비전 구성 및 3차원으로 구성된 특징값을 기반으로 움직임을 활용하여 분석데이터 시스템 변수를 적용, 객체 인식, 객체 위치의 오차를 최소화 하는데 활용하였다. 또한, 이를 광흐름(optical flow)에 움직임 분석을 통해 3차원 구조나 모션으로 재구성하였다 이러한 일련의 과정을 거쳐 이미지나 위치측위에서 발생하는 오차와 주변 환경으로부터 발생하는 노이즈를 줄이고 필요 정보를 손쉽게 확인 할 수 있다.
접근 및 행위통제에서는 사용자 위치 기반 행동 패턴, 동선 추적 및 종적 접근 정책, 정보 공간 권한별 제한, 출입자 정책 관리를 통합한다. 마지막으로, 지능형 영상분석에서는 사용자 영상 위치 추적, 사용자 동선 파악, 얼굴 및 행동패턴 모듈을 통합한다.
지능형 영상 추적 시스템은 객체 추적의 사람추적 기술, 위치 추적, 다중 카메라 객체 추적, 객체 추적의 카메라 위상인지 기술을 통합하였다. 객체 추적의 사람추적 기술은 사람의 경우 움직임이 자유롭고 식별할 수 있는 뚜렷한 특성이 없고, 공공장소에서의 사람 추적 시 사람과 사람이 서로 겹치는 문제를 고려하여 설계하였다.
후속연구
따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon으로 이루어진 IPS 시스템에 영상정보를 활용한 처리기술을 연동하여, 기존 RFID 태그부착의 불편함과 식별 가능한 영역의 한정된 단점이 보완된 스마트기기와 사물 인터넷 융합 시스템을 구현하고 출입통제의 정확성과 IPS의 신뢰성을 확보하여 상호 유기적인 시스템의 구성으로 기존 기술의 단점을 보완한 영상 추적 시스템을 설계하였다. 추후, 사회적 취약 계층에 대한 보호 및 범죄로부터의 예방 분야에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
설계한 영상 추적 시스템은 어떻게 활용되었나?
본 논문에서 설계한 영상 추적 시스템은 입력 영상으로부터 특징점을 추출하고 IPS로부터 측정되는 차이값을 분석하는 처리 기술을 바탕으로 객체인식 하르–라이크(Harr-like) 알고리즘, 스테레오 비전 구성 및 3차원으로 구성된 특징값을 기반으로 움직임을 활용하여 분석데이터 시스템 변수를 적용, 객체 인식, 객체 위치의 오차를 최소화 하는데 활용하였다. 또한, 이를 광흐름(opticalflow)에 움직임 분석을 통해 3차원 구조나 모션으로 재구성하였다 이러한 일련의 과정을 거쳐 이미지나 위치측위에서 발생하는 오차와 주변 환경으로부터 발생하는 노이즈를 줄이고 필요 정보를 손쉽게 확인 할 수 있다.
운영중인 CCTV 활용의 문제점은?
2015년까지 2,800억원을 추가 투자하여 전국 시·군·구에 CCTV통합관제센터를 구축할 계획이다[1]. 현재 시·군·구에서 운영중인 CCTV는 업무별, 용도별 특성에 따라 설치되어있으나 용도 이외에는 사용할 수 없어 각종 범죄, 재난등의 상황 발생 시 CCTV 영상정보를 공유할 수 없으며, 필요한 정보를 찾기 위하여 모든 영상을 수작업으로 분석하는 과정은 긴 시간을 필요로 하며 신뢰성 또한 떨어지는 문제점이 있다. 또한, 대부분의 보안기술이 오픈소스 및 해외 개발소스를 활용하는 사례가 많아 현지화 적용이 사실상 불가능하다.
CCTV활용의 문제점을 해결하기 위해 무엇이 필요한가?
또한, 대부분의 보안기술이 오픈소스 및 해외 개발소스를 활용하는 사례가 많아 현지화 적용이 사실상 불가능하다. 따라서 영상처리기술의 기반기술을 확보하고 모듈화하여 시장 동향에 맞는 시스템 개발과 영상처리 적용분야에 폭넓게 활용할 수 있는 솔루션의 설계, 개발이 필요하다[2].
참고문헌 (15)
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Y. H. Lee, H. J. Cho, J. H. Lee, "Efficient Object Localization using Color Correlation Back-projection." Journal of Digital Convergence, Vol. 14, No. 5, pp. 263-271, 2016.
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