초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
본 연구는 CCTV 정지 영상을 이용하여 PM10 농도를 추정할 수 있는 모델 개발 및 상세 PM10 공간 분포 정보 제공을 위해, 구체적으로
○ 도로 감시용 CCTV 영상 기반 PM10 농도 추정 기술 개발
○ 시범 지역 내 개별 CCTV 근처 PM10 농도 추정 결과 제공 및 공간 내삽 기법을 이용한 상세 공간 분포 정보 제공을 목표로 함
■ 전체 내용
○ CCTV 기반 PM10 농도 추정 모델 개발
- 모델 훈련을 위한 시범 지역 내 CCTV 영상

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
본 연구는 CCTV 정지 영상을 이용하여 PM10 농도를 추정할 수 있는 모델 개발 및 상세 PM10 공간 분포 정보 제공을 위해, 구체적으로
○ 도로 감시용 CCTV 영상 기반 PM10 농도 추정 기술 개발
○ 시범 지역 내 개별 CCTV 근처 PM10 농도 추정 결과 제공 및 공간 내삽 기법을 이용한 상세 공간 분포 정보 제공을 목표로 함
■ 전체 내용
○ CCTV 기반 PM10 농도 추정 모델 개발
- 모델 훈련을 위한 시범 지역 내 CCTV 영상 시계열 데이터베이스 구축
- CCTV 정지 영상 중 PM10 농도 상관성이 높은 영역 추출 방식 제시 및 모델 경량화 방안 제시
- 상대습도를 고려한 PM10 농도 추정 모델 개발
- 미세먼지 관측소 측정 결과 및 모바일 PM10 농도 센서를 이용한 모델 검증 및 개선
○ 준실시간 PM10 상세 공간 분포 정보 제공
- 시범 지역 내 이용가능한 모든 CCTV 영상을 활용한 CCTV 설치 지점별 PM10 농도 추정 결과 제공
- 공간 보간 기법을 활용한 상세 PM10 공간 분포 정보 제공 및 기존 공간분포 정보와의 차이점 분석
- 시범 지역을 대상으로 실시간 CCTV 영상 수집 및 모델 구동을 통한 준실시간 PM10 공간 정보 서비스 원형 개발

□ 연구개발성과
고용창출 1건, 소프트웨어 등록 2건, 데이터베이스 1건

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
○ 본 과제를 통해 달성한 성과는 아래와 같음.
- 도로 감시용 CCTV 영상을 활용한 PM10 추정 모델 개발 관련 소프트웨어 저작권 2건
- 시범 지역 내 CCTV 영상 시계열 데이터베이스
- PM10 측정 시공간 데이터
- 고용창출 1건
○ 본 과제 성과의 활용 방안 및 기대 효과는 아래와 같음
- 본 연구에서 개발한 도로 감시용 CCTV 영상 기반 미세먼저 농도 추정 기술은 간단한 검증 과정을 거친 이후 시범 지역 외 다른 도로 감시용 CCTV 영상에 쉽게 적용될 수 있음.
- 미세먼지 관측소에 비해 상대적으로 높은 밀도로 설치된 CCTV를 이용하여 개별 CCTV 설치 지점의 PM10 농도 추정이 가능해져 기존에 비해 보다 상세한 PM10 농도 정보 서비스 제공 가능
- 1시간 간격으로 제공되는 미세먼지 측정 결과와 달리 실시간으로 계속 촬영 중인 CCTV 영상을 활용하기 때문에 상세 공간 정보와 함께 높은 시간 해상도의 PM10 농도 정보 서비스 제공 가능
- 모델 훈련을 위해 구축하게 될 CCTV 영상 시계열 데이터베이스는 추후 CCTV를 이용한 다른 연구에 활용이 가능함.
○ 기술적 측면
- 다양한 환경에 설치된 도로 감시용 CCTV 영상에 적용 가능한 ROI 선정 기준 제시를 통해 CCTV 기반 PM10 농도 서비스 제공의 일관성 확보.
- 모바일 PM10 농도 측정 센서를 활용한 CCTV 화각 내 다양한 지점에 대한 PM10 농도 차이 정보 제공
- CCTV를 이용한 PM10 농도 추정을 통해 PM10 농도가 상대적으로 높고 변화 정도가 큰 지역 선별이 가능하여 추가적인 미세먼지 관측소 선정의 기초 자료 제공이 가능함.
○ 경제적, 산업적 측면
- 현재 미세먼지 농도 정보 서비스는 무상으로 제공되며, 스마트폰 영상 기반 미세먼지 추정 애플리케이션의 경우 무료로 관련 서비스를 제공하고 있어 서비스 제공을 통한 수익성 확보는 어려운 상황임
- 서초구의 경우 상세 미세먼지 정보 서비스 제공을 위해, 구내 108곳에 미세먼지 측정 센서를 설치하여 운용 중이며 지속적인 측정소 운영을 위해 많은 비용이 소요됨. 본 연구에서 개발하게 될 CCTV 영상 기반 미세먼지 농도 추정 모델을 통해 적은 비용으로 더 높은 공간 해상도의 정보 제공이 가능함.
○ 사회적 측면
- 미세먼지 농도에 대한 국민적 관심은 계속 증가하고 있는 상황에서 현재 미세먼지 정보는 가장 가까운 측정소의 측정 결과를 제공하고 있어 정보의 신뢰도에 많은 의문이 제기되고 있음. 특히 개인 맞춤형 기상 정보 제공에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서 높은 공간 밀도의 CCTV를 활용하여 PM10 농도 정보를 제공한다면 관련 기상 서비스에 대한 만족도가 상승할 수 있음.
- 이는 내가 눈으로 체감하는 황사·미세먼지 농도와 비슷한 정보 제공이 가능하여 기상 서비스 신뢰도 향상이 가능함.

(출처 : 요 약 문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 최종보고서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 10
• 1) CCTV 영상 시계열 데이터베이스 구축 ... 10
• 2) 딥러닝 모델을 활용한 PM10 농도 추정 모델 개발 ... 12
• 2) Grad-CAM 활성 영역 기반 미세먼지 예측 ... 21
• 3) 미세먼지 및 상대습도 동시 예측 모델 개발 ... 27
• 4) PM10 농도 상세 공간 분포 정보 서비스 원형 개발 ... 30
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 33
• 1) 연구수행 결과 ... 33
• 2) 목표 달성 수준 ... 35
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 35
• 1) 목표 미달 원인(사유) 자체분석 내용 ... 35
• 2) 자체 보완활동 ... 35
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 35
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 36
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 36
• 끝페이지 ... 38