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초록

한국어

본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개 발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적 합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대 한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하 고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능 이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주·야간 95%이상의 성능을, 떨림·안개·저조도 등 자연환경에서 가 장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메 라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV 를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.

영어

In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.

목차

ABSTRACT
 1. 서론
 2. 지능형 CCTV 기술 동향
  2.1 국내 CCTV 도입 현황
  2.2 IP카메라 기술 현황
  2.3 지능형 CCTV 기술 동향
 3. 지능형 CCTV를 이용한 자동 수위감지 알고리즘 및 사전경고 시스템
  3.1 현장 환경에 적합한 자동 수위감지 알고리즘
  3.2 지능형 CCTV를 이용한 자동 수위감지 사전경고 시스템
 4. CCTV 카메라 기종별 자동 수위감지 알고리즘 성능평가
 5. 결론
 감사의 글
 References

저자

• SangWan Hong [ Strategic Planning Team, UDP Technology Ltd. ] Corresponding author
• YoungJin Park [ Disaster Information Research Division, National Disaster Management Institute ]
• HaCheol Lee [ Dept. of Information and Communication Eng., Yuhan University ]

참고문헌