Earticle

최근 인공지능 기술의 발전으로 한강 교량이나 건설 현장 등 수많은 환경에 지능형 CCTV가 설치 및 운용되고 있다. 한편 사고 및 범죄 유발의 가능성, 재해 시 대피 공간으로의 활용도로 인해 건축물 옥상 개폐 여부에 대한 대립이 존재한다. 법률에 서는 지정된 건축물 옥상 출입문의 상시 개방을 원칙으로 하고 있지만, 사실상 방범의 이유로 암묵적으로 폐쇄를 허용하고 있 으며 마땅한 법적 조치가 부재하다. 본 연구는 이러한 맥락에서, 지능형 CCTV를 활용하여 옥상에서 발생할 수 있는 비상 상 황에 대응하기 위한 감지 시스템을 제안한다. YOLOv5 객체 탐지 모델을 기반으로 한 폭행 및 투신 상황을 실시간으로 감지하 는 시스템을 구축하였으며, 새로운 메트릭 IoP(Intersection Over Person)를 도입하여 투신 상황을 평가하였다. 실험 결과, 제안 된 시스템은 폭행 및 투신 상황을 신속하게 탐지하며 높은 정확도를 보여주었다. 또한, 옥상 출입문 관리에 관한 법제 분석을 통해 옥상 출입문 개방과 CCTV 설치에 대한 제도적 미비점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 기술적·법적인 개선으로 옥 상 환경에서의 범죄 및 사고 발생이 감소할 것으로 기대된다.

With advancements in artificial intelligence technology, intelligent CCTV systems are being deployed across various environments, such as river bridges and construction sites. However, a conflict arises regarding the opening and closing of rooftop access points due to concerns over potential accidents and crime incidents and their role as emergency evacuation spaces. While the relevant law typically mandates the constant opening of designated rooftop access points, closures are often tacitly permitted in practice for security reasons, with a lack of appropriate legal measures. In this context, this study proposes a detection system utilizing intelligent CCTV to respond to emergencies that may occur on rooftops. We develop a system based on the YOLOv5 object detection model to detect assault and suicide attempts by jumping, introducing a new metric to assess them. Experimental results demonstrate that the proposed system rapidly detects assault and suicide attempts with high accuracy. Additionally, through a legal analysis of rooftop access point management, deficiencies in the legal framework regarding rooftop access and CCTV installation are identified, and improvement measures are proposed. With technological and legal improvements, we believe that crime and accident incidents in rooftop environments will decrease.

최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르 쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것 을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논 문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미 탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.

Recently, as the demand for Generative Artificial Intelligence (AI) and artificial intelligence has increased, the seriousne ss of misuse and abuse has emerged. However, intelligent CCTV, which maximizes detection of abnormal behavior, is of great help to prevent crime in the military and police. AI performs learning as taught by humans and then proceeds with self-learning. Since AI makes judgments according to the learned results, it is necessary to clearly understand the charact eristics of learning. However, it is often difficult to visually judge strange and abnormal behaviors that are ambiguous eve n for humans to judge. It is very difficult to learn this with the eyes of artificial intelligence, and the result of learning is very many False Positive, False Negative, and True Negative. In response, this paper presented standards and methods for clarifying the learning of AI's strange and abnormal behaviors, and presented learning measures to maximize the judgmen t ability of intelligent CCTV's False Positive, False Negative, and True Negative. Through this paper, it is expected that t he artificial intelligence engine performance of intelligent CCTV currently in use can be maximized, and the ratio of False Positive and False Negative can be minimized..

기술의 발전에 따라 소프트웨어 교육의 중요성이 점차 부각 되고 있다. 이에 따라 정보 교과에 대한 관심도가 높아지고 있으나 초등과정 학습자를 대상으로 전문적인 IT 기술에 대한 알고리즘을 학습하도록 유도하는 것은 학습자 의 흥미를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 2015 개정 교육과정 분석, 교육 프로그램 운영 계획 개발, 대상 학생 선정 및 프로그램 적용 결과 분석 및 평가의 4가지 단계를 거쳤다. 초등과정의 학습자를 대상으로, 인공지능을 적용하여 피사 체에서 얼굴을 추출하는 지능형 CCTV의 알고리즘을 그림이나 말풍선 상징물과 같은 다양한 도구를 이용하여 자유롭게 표현하도록 유도하였다. 또한 지능형 CCTV의 알고리즘을 학습자가 쉽고 다양하게 표현할 수 있도록 리치픽처 기법을 적용하여 학습자의 흥미를 높일수 있는 교육 프로그램을 제안한다. 본 교육 프로그램은 플로우차트를 이용함으로서 학 습자에게 알고리즘의 원리를 파악할 수 있도록 도울 수 있으며. 결과에 따라, 제안된 프로그램의 수정과 개발을 통해 다양한 분야에서 적용할 수 있는 IT 창의교육의 연구를 진행할 예정이다.

As technology advances, the importance of software education is increasing. Accordingly, interest in information subjects is increasing, but intending elementary learners to show algorithms only for specialized IT skills that could spoil the interest. In this paper for the elementary school students, through the four stages, 2015 revision curriculum analysis, creating of training program development operating plans, applying programs for the targeting students and analysis of results and evaluation, using Rich Picture technique which is various tools such as pictures and speech bubble symbols for the learners can express the intelligent CCTV algorithm freely and easily so they can understand fully about the algorithm of intelligent CCTV that uses artificial intelligence to extract faces from subjects. Suggest on this paper, the proposal of educational program can help the learner to grasp the principle of the algorithm by using the flowchart. As the result, Through the modification and development of the proposed program, we will conduct research on IT creative education that can be applied in various areas.

이 연구에서는 의료기관의 유무형 자산을 보호하기 위해 지능형 CCTV 설치방안을 검토하였다. 최근 범죄, 재난 등 다양한 위험 상황을 해결하기 위해서 CCTV 설치는 기하급수적으로 증가하고 있지만, 의료기관에 설치된 대부분의 CCTV는 아날로그 CCTV로 나타났다. 모든 CCTV 영상을 수동으로 모니터링하고 관리·대응하기에는 한계가 있으므로, 의료기관에서 발생하는 위험을 해결하기 위해 CCTV에다양한 지능과, 네트워크, 빅데이터 분석이 결합된 지능형 CCTV의 설치가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 의료보안을 강화하기 위해 의료기관에 설치된 CCTV 실태를 분석하여 의료기관의 물리적 특성과 발생하는 범죄에 따라 지능형 CCTV 설치방안을 제시하였다.

In this study, we classified the tangible and intangible assets of a medical institution based on the ｢medical law｣, and examined the current situation of the medical law punishment regulations and medical incidents of medical institutions. The evaluation hospital in the General Hospital was directly irradiated and analyzed for CCTV currently installed. Recently, CCTV installations have increased exponentially to solve various dangerous situations such as crime, disasters, but most CCTVs installed in medical institutions have become analog CCTVs. Since there is a limit to monitoring and managing all CCTV images manually, intelligent CCTV combining various intelligence of CCTV with network and big data analysis to solve the risk occurring in medical institutions. Installation is necessary. Therefore, in this study, in order to strengthen medical care and security, we analyzed the actual conditions of CCTV installed in medical institutions, and presented intelligent CCTV installation plans based on the physical characteristics of medical institutions and the crimes that occur.

지능형 CCTV가 객체 식별, 실시간 추적 등 인공지능 기능을 탑재하며 효용을 높아지고 있다. 그러나 개인정보 침해 위험 역시 증대시키고 있음에도 국내 규율 체계가 여전히 설 치･운영 중심의 통제에 머물러 있다는 현실이 존재하고 있다. 따라서「지능정보화 기본 법」을 참조하여 기존 ‘영상정보처리기기’의 하위 범주로서 ‘지능정보형 영상정보처리기 기’를 재정의하고, 영상과 위치정보의 통합 처리, 생체 인식, 행동 분석 등 현행 법제에서 충분히 적용되지 않은 쟁점들을 분석하였다. 나아가 「개인정보 보호법」과 같은 국내 법･제도 현황을 검토하고, 유럽연합, 미국, 독일의 사례를 비교법적으로 분석함으로써 기능 기반 위험도 분류와 사전적 통제의 필요성을 도출하였다. 지능정보형 영상정보처리기기의 기능을 비민감･준민감･민감 3단계로 구분하고 기능별로 보호 조치와 평가 강도를 차등화 하는 기능 위험도 기반 사전 인증 구조를 제안하였다. 특히 생체 인식, 행동 판단, 실시간 위치 추적과 같은 민감 기능에 대해서는 설명 가능성, 인간 개입, 외부 전문가 평가, 주기적 갱신 및 다층 공개 구조를 핵심 요소로 설계하고, 이행 방안까지 제시하였다.

This study starts from the concern that, although intelligent CCTV equipped with AI functions such as object recognition and real-time tracking increases utility, the Korean legal framework remains focused on installation and operation. Drawing on the Framework Act on Intelligent Informatization, the paper redefines such systems as “intelligent video information processing devices” and identifies key unresolved issues including integrated video–location processing, biometric identification, and behavioral analysis. It then reviews domestic law, notably the Personal Information Protection Act, and compares regulatory approaches in the EU, the US, and Germany to derive the need for function-based risk classification and ex ante control. On this basis, the study proposes a three-level (non-sensitive, semi-sensitive, sensitive) functional risk scheme and a corresponding pre-certification structure, offering a preliminary normative framework for shifting toward function- and risk-based regulation of video information processing devices.

본 논문에서는 엣지컴퓨팅 기반 객체검출 및 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 제어를 활용한 다중객체의 순차추적 방법을 제 안한다. 제안하는 방법은 순찰단계와 순차추적단계로 나누어 PTZ 제어를 수행한다. 먼저 순찰 단계에서 카메라의 화각을 기준점으로 이동시킨 후 사전 정의된 이동 패턴에 따라 순찰 기동을 반복 수행한다. 순찰 기동 중 입력되는 모든 영상 프레임에서 사전 정의된 이상상황의 발생여부를 확인하기 위하여 객체검출 및 식별자 부여를 수행한다. 이상상황이 발생중이라고 판단되면 제안하는 방법은 순차추적단계로 진입하여 사전에 정의된 규칙과 현재 상황이 반영된 객체별 우선 추적 순위를 설정한다. 이 순위에 따라 제안하는 방법은 각 객체를 집중 촬영하기 위한 PTZ 제 어를 순차적으로 수행한다. 순차추적이 모두 끝나면 제안하는 방법은 이상상황을 처음 인지한 화각으로 돌아간 뒤 여전히 이상상황이 존재한다면 순차추적을 반복하고, 그렇지 않다면 순찰단계로 돌아오게 된다. 제안하는 방법의 성 능을 평가하기 위해 스쿨존에서의 돌발상황을 즉시 인지하는 시나리오에 맞춰 실험을 설계하였다. 실험결과, 제안하는 방법은 0.951의 F1 Score로 이상상황을 판별하면서 24 frame per seconds의 처리 속도를 보이며 그 유효성을 입증하였다.

In this paper, a method for sequential tracking of multi-object using edge computing-based object detection and Pan-Tilt-Zoom(PTZ) control is proposed. The proposed method performs PTZ control in two procedures, which are patrol stage and sequential tracking stage. In the patrol stage, the proposed method firstly moves the camera’s angle of view to the reference point then follows the predefined moving procedure for sequential patrol. During the patrol, object detection and identifier assignment are conducted on inputted video frames to recognize incident of the predefined abnormal situations. In case the abnormal situation is on going, the proposed method switches the mode into sequential tracking stage, and by the predefined rules and current situations, assigns the tracking priorities. Followed by the priority, the proposed method conducts PTZ controls in sequential order to capture each objects related to the incident. After all the sequential tracking is over, the proposed method returns back to the angle of view at which the initial abnormal situation was recognized, and then repeats the sequential tracking if the abnormal situation still exists, and returns to the patrol stage otherwise. In order to evaluate the performance of the proposed method, an experiment was designed according to the scenario of immediately recognizing traffic accidents in the school zone. As a result of the experiment, the proposed method proved its effectiveness by showing an F1 score of 0.95 for discriminating abnormal situations with showing a processing speed of 24 frames per seconds.

영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 비교적 고속으로 움직이는 객체를 탐지해야 하는 분야에서 무엇보다 중요한 것은 배경영상 갱신에 대한 부하를 효과적으로 줄여서 실시간적으로 갱신할 수 있어야 하는데 현재 범용 컴퓨터 능력으로는 질감 등을 특징으로 추출하는 방법 등은 대부분 연산처리의 부하 때문에 적용상의 한계가 있다. 본 논문에서는 적어도 초당 30프레임의 카메라 영상에서 주행 중인 자동차와 같이 고속으로 움직이는 객체를 탐지하는 응용영역에서 실시간으로 배경 영상을 갱신하는 알고리즘을 제시하고, 실제 입력영상에서 객체 영역을 추출하는 시험을 통해 성능을 분석하였다.

A developed skill of an intelligent CCTV is also advancing by using its Image Acquisition Device. The most important part in the field of detecting comparatively fast moving objects is to effectively reduce the loads on updating the background image in order to achieve real－time update. However, the ability of the current general－purpose computer extracting the texture as characteristics has limits in application mostly due to the loads on processes. In this thesis, an algorithm for real－time updating the background image in an applied area such as detecting the fast moving objects like a driving car in a video of at least 30 frames per second is suggested and the performance is analyzed by a test of extracting object region from real input image.

In this paper, we propose a noble method of detecting abnormal events for intelligent CCTV service. The method detects the object asynchronously by using object classification and bounding-box estimation, which are based on a light-weight CNN model. To analyze the abnormal events, we categorized four human-related events (loitering, intrusion, abandoned object, and violence) that are classified by time series data analysis. Experimental results showed that the average accuracy of the event detection is 95.8%. We expect that the proposed method can be applied to a real-time commercial intelligent CCTV service.

전자정부 서비스 중 지능형 CCTV 관제 플랫폼은 인공지능을 활용하여 사람, 자동차 등 주요 객체가 CCTV상에 나 타났을 경우, 관제요원에게 표출해 주는 선별 관제 서비스이다. 지능형 CCTV 관제 플랫폼을 운영할 경우 비상 상황 발생 시 신속한 대처가 가능하고 민원 해결 증가로 시민들의 삶의 질 제고가 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 이에 본 연구는 비 (非)시장재화인 지능형 CCTV 관제 플랫폼의 편익을 선택실험기법인 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 가구당 평균 지불 의사액을 추정하고, 이를 토대로 사회적 편익을 계산하였다. 분석 결과 가구의 평균 지불의사액은 연간 6,908원, 국가 전체의 경제적 편익은 연간 약 1,504억 원으로 추정되었다. 본 연구는 그간 환경･공공재의 적용되던 CVM의 적용 범위를 지능형 전 자정부 서비스 분야로 확장한 점에서 학술적 의의가 있다. 나아가, 지능형 CCTV 관제 플랫폼 도입이 활발하게 논의되는 현 상황에서, 이에 대한 편익을 화폐가치로 추정하였다는 점에서 실무적 시사점을 지닌다.

　Among e-government services, the intelligent CCTV control platform is a screening control service that utilizes artificial intelligence to display major objects such as people, cars, etc. to control personnel when they appear on CCTV. The operation of an intelligent CCTV control platform is expected to improve the quality of life of citizens by enabling rapid response in the event of an emergency and increasing the resolution of complaints. In this study, the benefits of the intelligent CCTV control platform, a non-market good, were estimated by applying the contingent valuation method (CVM), a choice experiment technique, to estimate the average willingness to pay per household and calculate the social benefits. As a result of the analysis, the average willingness to pay per household was estimated to be KRW 6,908 per year, and the economic benefits for the country as a whole were estimated to be about KRW 150.4 billion per year. This study is of academic significance as it extends the application of CVM to the field of intelligent e-Government services. The Intelligent CCTV control platforms is being actively discussed, this study has practical implications in that the benefits were estimated in monetary value.

아동학대는 자기 의사 표현 능력이 서투른 아동기에 신체적 정서적 아동학대를 받음으로써 정서불안 등 아동발달에 매우 안 좋은 영향을 미치게 되어, 성인이 된 후 자녀들에게 아동학대가 반복될 가능성이 많은 심각한 범죄이다. 현재 사회적으로 맞벌이 부부가 확대되는 추세로 아이들을 어린이집에 위탁하는 가정이 늘어나면서 어린이집 보육교사의 아동학대가 점차적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 아동학대를 효과적으로 예방하는 방안으로 CCTV 영상의 움직임 정보 분석을 통한 아동학대 장면 검출과 현장의 소리에 대한 음성인식을 통한 아동학대 상황을 신속하게 판단할 수 있는 지능형 CCTV 영상감시시스템을 제안한다. 기존의 CCTV 시스템에 아동학대와 관련된 소리정보를 활용함으로써 아동학대 상황판단의 정확성을 향상시킬 수 있으며, 아동학대나 안전사고에 대한 사전 예방 및 신속한 대처가 가능하다. 그러나 현행 CCTV 운영의 근거 법률인 개인정보보호법에는 기본권을 침해할 소지가 크므로 CCTV 시스템에 녹음기능은 사용할 수 없다고 규정하고 있다. 어린이집 구성원들의 기본권 침해를 최소화하는 방안 등 CCTV 운영과 관련된 법률적・제도적 정비가 필요하다. 제안한 지능형 CCTV 영상감시시스템은 아동학대 상황 전후 일부 CCTV 영상과 음성정보를 별도로 분리하여 저장함으로써, 사후 열람 시 영유아와 보육교직원의 초상권 및 개인정보보호 등 기본권 침해를 최소화 할 수 있다.

Child abuse is a bad crime that it has a very bad influence on child development such as emotional anxiety due to physical and emotional child abuse in poor children's ability to express themselves, and child abuse after that child becomes an adult is highly likely to repeat even. Recently, the number of working couples increases, and, because of that, many children are taken care of at the day care centers, which results in the increasing number of the children exposed to the child abuse. This study, as one of the effective preventive measures against the child abuse, suggests both checking the scene of abusing the child through the analysis of the movement information from the CCTV and the intelligent CCTV video surveillance system which can analyze the situation of child abuse through the recognition of the sound at the site. With applying the voice information on the child abuse to the present CCTV system, the accuracy of the analysis of the child abuse can be improved, and the prevention and the fast handling of both the child abuse and the safety accidents can be possible. However, the privacy Protection Act regulates that CCTV should not have the recording function in order to protect the fundamental rights, and, therefore, it is necessary to provide the legal and institutional measures to minimize infringement of the fundamental rights of the members of the day care centers. The intelligent CCTV video surveillance system mentioned above stores the video and voice recorded before and after the child abuse incident separately, and, therefore, when the video is checked after the incident, the infringement on the portrait rights and the privacy protection act of the children and members of the day care center can be minimized.

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.

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.

지능형교통시스템(ITS)의 원할한 서비스를 위해서는 장비들간의 상호운영성이 필수적이지만 센터와 노변장치 사이의 통신프로토콜의 표준화가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 인터넷 망에서의 망관리 프로토콜인 SNMP를 사용하는 방안을 모색하고 그 실례로 CCTV에 SNMP를 적용하여 MIB을 정의하고 상호운영성에 대한 실험을 수행한다. 이를 위해 클래스 B를 이용한 SNMP를 적용하여 CCTV를 컨트롤 하는 방법을 실제 예를 들어 설명하였으며, 실제 데이터가 네트워크에서 이동하는 모양을 16진수로 표현하여 제시 하였다본 연구 결과는 센터와 노변장치간의 통신을 적용시키기 위한 기초 자료로써 전국적 단위의 시스템간 상호호환성을 보장하는 ITS시스템 구축지침 및 적합성 시험을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

There are many problems of interoperability between ITS system equipments since the protocol standard for a network center and a node has not defined. In this paper, we consider the use of the SNMP to solve the interoperability problem, and apply the SNMP in the case of a CCTV as an example. Also, we defined its corresponding MIBs and accomplished the interoperability test, where the method of controlling the CCTV is explained and the data transmitted on the network are shown in a hexadecimal format. Our results are expected to be helpful for a guideline or feasibility test as nationwide data to support the interoperability of ITS systems between a network center and nodes.

본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사 항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV 를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.

This study is a study on improving the pedestrian Care system, which delivers jaywalking events in real time to the autonomous driving control center and Autonomous driving vehicles in operation and issues warnings and announcements to pedestrians based on pedestrian signals. In order to secure reliability of object detection method of pedestrian Care system, the inspection method combined with camera sensor with Lidar sensor and the improved system algorithm were presented. In addition, for the occurrence events of Lidar sensors and intelligent CCTV received during the operation of autonomous driving vehicles, the system algorithm for the elimination of overlapping events and the improvement of accuracy of the same time, place, and object was presented.

This paper is written for intelligent CCTV (Closed-Circuit Television) which has been important in the aspect of industrial value and social security these days. Because the intelligent CCTV can identify behavior and object automatically, and it has been used extensively. With spread use, the performance of the intelligent CCTV has been important. But a standard method to measure the performance of the intelligent CCTV is absence, therefore this paper is described about methods for implementing and measuring of the intelligent CCTV performance.

최근 묻지 마 살인 등 주요 강력사건 해결에 CCTV를 활용한 증거수집이 대단히유용한 수사방법으로 인식되면 서 CCTV 확대와 지자체별로 통합관제센터를 구축하여운영 중에 있다. 특히 오늘날 범죄가 차량을 이용한 기 동화·광역화되어 가고 있으므로 차량 판독용 CCTV 확대가 범죄 해결에 큰 도움을 주고 있다. 본 연구에서는 영상분석시스템을 활용하여 효율적인 범죄억제효과 방안을 제안한다. 현재 지자체별로 보유· 확충하고 있는 고정식과 이동식의 차량 판독용 CCTV시스템을 활용하여 수배차량 검거에 효율적으로 활용되 고 있지만, 이들 차량 판독용CCTV는 1대 당 큰 설치비용으로 확충에 어려움이 많다. 그러므로 기존 일반 CCTV와 차량번호인식 프로그램을 개발하여 연계하면 저렴한 비용으로 차량 판독용 CCTV기능이 가능하여 범 죄예방 및 실시간 범죄수사 해결에 큰 효과를 볼 수 있다. 또한CCTV와 얼굴인식시스템을 연계하면 검거대상 수배자들의 얼굴 영상을 등록해 지나가는 불특정 다수 사람들의 얼굴 영상들에 대해 실시간으로 수배자를 추 적 및 검거에 효과적으로 활용될 수 있다. 사람이 직접 많은 영상을 모니터링 하는 경우 중요한 정보를 인지하지 못하는 문제점을 극복하기 위하여 영상 에서 사람, 사물 등 특정 객체나 싸움, 방화, 미아발생등의 특정 행위를 자동으로 검출하고 식별이 가능한 지능 형 영상감시시스템을 활용하여 영상감시의 안전성과 효율성을 높일 수 있다. 또한 각 자치단체에서 구현한CCTV 통합관제시스템을 네트워크로 연동하여 범죄와 안전사고 예방 및 환경, 재난·재해, 복지 등 다양 한 기능을 통합한 시도 단위의 광역화된 유비쿼터스 기반 도시통합관제시스템을 구축하는 것이 예산 절감 및 범죄예방에 효과적이라 생각한다. 최근 고화질 CCTV의 확산, 영상 인식기술과의 연계를 통한 지능형 영상분석시스템의 활용에 따라 개인에 대 한 사생활 침해 우려 등 CCTV의 운영·관리에 대한 사항을 점검하고 추가적인 보완의 필요성을 검토해 볼 것을 제안하였다.

Recently, the collection of the evidences with CCTV are recognizedas a useful investigative method against the violent crimessuch as homicides with no motives. Therefore, the use of CCTV isexpanded and local government operates the combined controlcenter. Especially, the crimes using the vehicles become mechanizedand wide-spread, and the CCTV with vehicle number identificationsystem helps in solving the crimes. The present study suggests the effective crime prevention methodwith the application of video analysis system. At the presenttime, the fixed and mobile AVNI CCTV systems used by the localgovernments are effective in the arrest of the runaway vehicles,but the high cost of AVNI CCTV is the difficulty in expanding thesystem. Therefore, with the AVNI system applied to the establishedCCTV, the AVNI CCTV is possible with low cost, and effective inthe prevention and the solving of the crimes. With CCTV and faceidentification system combined , it is possible to register the facesof wanted criminals, and, so, the pursuit and arrest of the criminalscan be possible among the random passers-by on real-times. The safety and efficiency of the video surveillance combinedwith the intelligent video analysis system which can automatically search and identify the certain objects such as human and things,the fighting, arsons, and missing children can be improved in orderto overcome the problems of missing the important informationscaused by many images monitored directly by men, Inaddition, with network connection of CCTV combined control systemoperated by local government, it is thought to be effective inbudget reduction and crime prevention to establish the ubiquitous-based urban combined control system with the functions ofpreventing the crime and negligent accident, and , also, dealingwith the environment, the disaster, and the welfare. With the recent expansion of high definition CCTV, and usage ofintelligent video analysis system connected with video identificationtechnology, this study suggested the need of checking the operationand management of CCTV which, for example, might intrudeon private life and, also, the additional security.

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으 로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

In this paper, an intelligent CCTV was designed and experimentally developed by using an IOT device, Raspberry Pi, and artificial intelligence technology. Object Detection technology was used to detect the number of people on the CCTV screen, and Action Detection technology provided by OpenPose was used to detect emergency situations. The proposed system has a structure of CCTV, server and client. CCTV uses Raspberry Pi and USB camera, server uses Linux, and client uses iPhone. Communication between each subsystem was implemented using the MQTT protocol. The system developed as a prototype could transmit images at 2.7 frames per second and detect emergencies from images at 0.2 frames per second.

본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.