[논문]재난 방재 시스템을 위한 컴퓨터 비전기반의 지능형 산사태 검출 알고리듬

황웅; 윤장혁; 정제창

문제 정의

이런 카메라 영상을 이용하여 산사태를 예측 할 수 있다면 인적, 재산적 피해를 예방할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산사태 위험이 있는 지역의 위치에 있는 고정된 카메라 영상을 사용하여 산사태를 검출하는 알고리듬을 개발하였다. 항공 라이다 (LiDAR) 이미지와 컴퓨터 비전기술을 이용한 산사태 자동 감지를 위하여 다양한 방법들이 제안되었다 [1-3].
본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 다양한 환경의 동영상에 대하여 실험을 수행하였다. 제안된 산사태 인식 알고 리듬은 중력의 법칙에 따라 떨어지는 낙석을 감지하도록 설계 되었다.
독립 파라미터와 관련된 단일물체 대신에 고해상도 위성 이미지를 가지는 다양한 크기의 산사태를 검출하기 위하여 최적의 파라미터 집합을 가지는 다수의 물체가 이용된다. 본 연구는 블록단위의 차 영역을 이용한 방법으로 움직임 맵의 반복적인 기록에 의해 산사태를 검출하는 알고리듬이다.
따라서 재난 감시 시스템의 자동화를 위해서는 소프트웨어 기반의 산사태 검출 알고리듬의 개발이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 DVR 카메라로부터 전송되는 영상에 대한 산사태 검출 알고리듬 연구를 수행 하였다. 다음 장에는 제안된 산사태 검출 알고리듬에 대해 소개하고자 한다.
본 연구에서는 필연적으로 발생하는 자연재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 재난 방지 시스템을 구축하기 위해 카메라로부터 얻은 영상을 이용한 비전기반의 지능형 산사태 검출 알고리듬을 제안한다. 산사태 검출을 위해서 중요한 요소인 낙석 등의 물체에 대한 움직임 감지를 신뢰성 있게 검출하기 위해서 블록단위의 특징 영역의 움직임 맵을 이용하여 방향을 파악하였다.
본 연구의 목적은 디지털 비디오 녹화 시스템 내에서의 비전 기반의 지능형 영상 처리 기술을 이용하여 산사태를 초기에 감지하여 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 감지 방법의 신뢰성을 판단하는데 있어서는 중요한 요소는 검출의 정확성이다.

제안 방법

시간의 순서에 따라 블록의 경고 표시 색깔을 다르게 하여 밝기에 따라 산사태가 발생한 영역의 순서를 알 수 있다. 그리고 다음움직임 감지를 위하여 일정시간 동안의 단위 움직임 맵을 반복적으로 초기화를 수행한다.
산사태 검출을 위해서 중요한 요소인 낙석 등의 물체에 대한 움직임 감지를 신뢰성 있게 검출하기 위해서 블록단위의 특징 영역의 움직임 맵을 이용하여 방향을 파악하였다. 그리고 제안된 알고리듬의 유효성을 확인하기 위하여 다양한 실험 영상을 통해 알고리듬의 정확성을 검증하였다. 이를 통하여 제안된 알고리듬이 비디오 기반 재난 방재 시스템에 대해 적용 가능성을 확인 할 수 있었다.
본 알고리듬은 산사태 영역과 비 감지 영역을 초기에 입력받은 것을 이용하여, 차량의 움직임에 따른 오감지를 방지한다. 비 감지 영역에서 시작된 움직임은 움직임이 끝날 때까지 알고리듬의 작동을 중지하고 기다린다.
본 알고리듬은 움직임 맵의 구성을 통해 낙석의 움직임을 판단하는데, 순차적인 움직임 감지를 위하여 움직임 감지를 반복적으로 수행하고 움직임 맵에 그 순서를 기록한다. 먼저 배경 이미지를 획득 한 후 움직임 맵은 산사태 영역의 감지를 위해 초기화를 해야 한다.
본 연구에서는 필연적으로 발생하는 자연재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 재난 방지 시스템을 구축하기 위해 카메라로부터 얻은 영상을 이용한 비전기반의 지능형 산사태 검출 알고리듬을 제안한다. 산사태 검출을 위해서 중요한 요소인 낙석 등의 물체에 대한 움직임 감지를 신뢰성 있게 검출하기 위해서 블록단위의 특징 영역의 움직임 맵을 이용하여 방향을 파악하였다. 그리고 제안된 알고리듬의 유효성을 확인하기 위하여 다양한 실험 영상을 통해 알고리듬의 정확성을 검증하였다.
제안된 알고리듬은 3개의 실험영상을 통하여 성능을 검증하였다. 실제 시스템에 적용하기 위해서 다양한 데이터를 통해 성능을 검증 하였다. 산사태뿐만 아니라 오감지 방지 실험 역시 올바른 움직임을 보여준다.
그림 3(a)의 경우 움직임 맵을 나타내며 보다 밝은 색일 수록나중에 일어난 움직임을 표시한다. 위에서부터 일정 수준의 움직임이 아래쪽으로 발생할 경우를 검토하여 최종적으로 산사태 여부를 판단한다. 그림 3(b)는 움직임 맵을 이용하여 검출한 결과를 나타낸다.
제안된 산사태 인식 알고 리듬은 중력의 법칙에 따라 떨어지는 낙석을 감지하도록 설계 되었다. 이를 위해 움직임 감지 맵을 구성 하여 움직임이 발생한 순서를 측정 하였다. 그림 3(a)의 경우 움직임 맵을 나타내며 보다 밝은 색일 수록나중에 일어난 움직임을 표시한다.
본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 다양한 환경의 동영상에 대하여 실험을 수행하였다. 제안된 산사태 인식 알고 리듬은 중력의 법칙에 따라 떨어지는 낙석을 감지하도록 설계 되었다. 이를 위해 움직임 감지 맵을 구성 하여 움직임이 발생한 순서를 측정 하였다.
그림 3(c)과 3(d)는 같은 방법을 적용한 소규모 산사태 검출 영상을 보여준다. 제안된 알고리듬은 3개의 실험영상을 통하여 성능을 검증하였다. 실제 시스템에 적용하기 위해서 다양한 데이터를 통해 성능을 검증 하였다.
Bejo[6] 이 제안한 것은 상당히 많은 부분의 변화 영역을 찾기 위하여 상호 정보 기반의 포인트 유사성 측정방법을 이용한다. 지역적 포인트 유사성을 측정하기 위해 정규화 히스토그램을 이용하였다. Martha 와 Kerle [7]의 방법은 다분할 방법을 이용하여 차 영역을 검출하기 위한 물체 분할 방법을 제안 하였다.

성능/효과

예를 들어 2번 영역에서 바로 세 방향을 관찰 하였을 때 바로 아래쪽인 90° 방향으로는 산사태가 검출 되지 않았기 때문에 더 이상 그 방향으로는 진행을 하지 않게 된다. 결과적으로 3 방향 검출 구조에서 왼쪽 방향 2-3-4 영역(굵은 선)으로 산사태가 발생함을 보여준다.
그림 (4)는 뒤 건물을 위쪽을 산사태 감지 영역으로 지정하고 오 감지 방지 기능을 검증 한 결과 이다. 실험을 통해 실제 도로에서 자동차의 움직임을 산사태로 감지하지 않는 것을 보여준다. 여기서 자동차가 왼쪽에서 오른쪽 방향으로의 움직임이 많음을 볼 수 있다.
그리고 제안된 알고리듬의 유효성을 확인하기 위하여 다양한 실험 영상을 통해 알고리듬의 정확성을 검증하였다. 이를 통하여 제안된 알고리듬이 비디오 기반 재난 방재 시스템에 대해 적용 가능성을 확인 할 수 있었다. 향후 보다 신뢰성 있는 산사태 검출을 위해서 잡음신호등에 의해서 발생하는 오류를 제거하기 위한 알고리듬 개발에 대한 연구를 진행 할 예정이다.

후속연구

이를 통하여 제안된 알고리듬이 비디오 기반 재난 방재 시스템에 대해 적용 가능성을 확인 할 수 있었다. 향후 보다 신뢰성 있는 산사태 검출을 위해서 잡음신호등에 의해서 발생하는 오류를 제거하기 위한 알고리듬 개발에 대한 연구를 진행 할 예정이다.

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