CCTV뉴스 RSSno품격 높은 Full HD 고해상도를 만나다!http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/pW6IC9_h-zg/view1.asp디지털 영상 감시 글로벌 리더 삼성테크윈(<a href="http://www.samsungcctv.co.kr">www.samsungcctv.co.kr</a>)은 4채널 HD-SDI 전용 DVR, SRD-480D를 2월 출시하였다. <br /> <br /> SRD-480D는 삼성테크윈의 4채널 HD-SDI 전용 DVR로, HD-SDI 카메라에서 전송된 2메가픽셀의 고해상도 화면을 저장할 수 있으며, Full HD급(1080p) 영상을 디스플레이 한다.<br /> <br /> 녹화는 Full HD급(1080p) 화면 기준 60fps, HD급(720P) 화면 기준 120fps 영상 저장이 가능하다.<br /> <br /> BNC 케이블을 통해 영상을 저장하거나 디스플레이 하기 때문에 추가 비용 없이 시스템 업그레이드가 용이하고, 전용 동축 케이블 사용 시 Full HD 화면을 최대 200m 거리까지 전송할 수 있어 설치와 운용의 효율성이 탁월하다.<br /> <br /> SRD-480D는 1TB HDD를 기본 장착, 대용량 영상도 저장 가능하며 H.264 영상 압축방식 지원으로 우수한 비용 절감 효과를 제공한다. <br /> <br /> HDMI 및 VGA 출력 지원으로 LCD 모니터에서도 Full HD 영상을 디스플레이 할 수 있다.<br /> <br /> SRD-480D는 간편한 GUI 구성, 한글 OSD/ 마우스/ 리모컨을 이용한 손쉬운 제어 등 사용자 편의성을 강화시킨 제품으로 DVD-RW나 USB 포트를 활용하면 누구나 빠르고 손쉽게 녹화된 영상을 백업 받을 수 있다. <br /> <br /> 특히 HD-SDI(High Definition Serial Digital Interface) 방송용 비 압축 디지털 비디오 신호를 활용하는 SCB-6000, SCD-6080 카메라와 연계하면 공연장, 은행, 세미나실, 학원 등의 방송영상 전송 및 보안 감시용으로 SRD-480D는 뛰어난 성능을 발휘한다.<br /> <br /> 삼성테크윈은 SRD-480D를 출시하면서 고해상도 HD-SDI 영상 감시 시장에서도 토탈 시큐리티의 강자로서의 위상을 높이겠다는 의지를 확고히 했다. <br /> <br /> 신제품에 대한 보다 자세한 내용은 <a href="http://www.samsungcctv.co.kr">www.samsungcctv.co.kr</a> 홈페이지를 방문하거나 070-7147-8771~8로 문의하면 제공받을 수 있다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=pW6IC9_h-zg:uOUH3TCvHjw:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/pW6IC9_h-zg" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 16:43:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1506새롭게 탄생한 고성능, 고강도 네트워크 솔루션http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/TA2klpePAFM/view1.asp<img style="width: 205px; height: 55px" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203201.jpg" /><br /> <br /> 디지털 시큐리티 글로벌 리더 삼성테크윈&nbsp; (<a href="http://www.samsungipolis.co.kr">www.samsungipolis.co.kr</a>)은 4CIF WDR 네트워크 반달 돔 카메라, SNV-3082를 2월 출시한다. <br /> <br /> 4CIF(704 X 480)급 고해상도 화질을 최대 30fps 속도로 전송하는 SNV-3082는, 사용자에게 선명하고 끊김 없는 영상 모니터링을 지원한다. <br /> <br /> H.264/ MJPEG/ MPEG-4 다중 영상압축 방식을 통해 영상 저장의 효율성을 향상시켰고, 3.9배(2.8 ~ 11mm) 가변 초점 렌즈로 멀리 있는 피사체를 가까이 관찰할 수 있다.<br /> <br /> 128배 WDR(Wide Dynamic Range) 기능은 어두운 곳의 영상 신호를 끌어올려 화면을 밝게 보정하며 ICR Day &amp; Night 기능으로 주야간 영상 감시의 제약을 극복했다. <br /> <br /> SNV-3082는 지능형 영상 분석 기능(Tampering)을 탑재, 카메라 화각에 외부 변화가 가해졌을 때 알람을 발생시켜 여러 돌발 상황에서도 활용도가 우수하다. 또한, CMS 기반의 강력한 네트워크 연동으로 언제 어디서나 안정적이고 체계적인 영상 감시를 제공한다. <br /> <br /> 외부의 충격에 영향을 받지 않으며, 국제 방진/방수 규격인 IP66 등급 획득으로 먼지나 날씨 변화에도 문제없이 영상을 모니터링 하기 때문에 SNV-3082는 &lsquo;전천후 네트워크 카메라&rsquo;로 시장에서 크게 각광받을 전망이다. <br /> 이 밖에도 양방향 오디오 전송 기능, IPv4/IPv6 프로토콜 대응, SD/SDHC 메모리 슬롯, 설치 및 시공 비용 절감 효과가 탁월한 PoE(Power over Ethernet) 등의 부가 기능들도 기본 지원된다.<br /> <br /> 삼성테크윈은 SNV-3082의 출시와 더불어, 고객들에게 더욱 우수한 성능/ 효율성 높은 제품들을 지속적으로 선보이고 네트워크 영상 감시 시장에서도 확고부동한 마켓 리더로 도약하겠다는 새해의 포부를 전했다. <br /> <br /> 신제품에 대한 보다 자세한 내용은 <a href="http://www.samsungipolis.co.kr">www.samsungipolis.co.kr</a> 홈페이지를 방문하거나 070-7147-8771~8로 문의하면 제공받을 수 있다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=TA2klpePAFM:hEgqCae78-s:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/TA2klpePAFM" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 16:37:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1505보쉬, Advantage Line 유통 포트폴리오에 새로운 PTZ 카메라 추가http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/AuGN4it6W00/view1.asp보쉬시큐리티시스템즈에서는 Advantage Line, 유통 전문제품 포트포리오에 첫 PTZ카메라를 추가했다. VEZ-400 미니 pan-tilt-zoom (PTZ) 카메라는 기존 커다란 PTZ 돔에서 제공하는 모든 기능을 탑재하였으며, 그 중에서도 26x 광학줌을 통해 감시 범위를 늘려 사물과 사람의 손쉬운 식별을 가능하게 한다.<br /> <br /> 카메라는 360도 연속 회전, 600TVL의 고해상도 이미지와 더불어 밝거나 어두운 장소의 모든 중요한 디테일 감시가 가능하도록 wide dynamic range 기능을 채용 하였다. 또한 Day/Night 기능을 통해서 24시간 감시가 필요한 상점, 학교 또는 중소규모의 사무실 등에서 활용이 가능하다.<br /> <br /> VEZ-400 카메라는 지름이 11.2cm(4.4-in ch)로 기존 PTZ 카메라 대비 절반 정도의 크기를 가지고 있으며, 타사 미니돔 대비 20% 더 작은 사이즈를 가지고 있다. 컴팩트한 사이즈를 통해서 제한된 공간에 설치가 가능하며 분리된 보안 공간에 적합하다.<br /> <br /> 차콜/흰색의 색상 선택이 가능하여 실내/외 어떠한 어플리케이션에도 적용이 가능하며 강력한 하우징 구조로 인해 제품의 손상이나 도난의 위험을 방지해 준다. 또한 IP 66 환경 등급과 내부의 히터를 통해서 어떠한 환경에서도 안정된 동작이 가능하다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=AuGN4it6W00:HCuswYjUXP8:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/AuGN4it6W00" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 16:33:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1504한국하니웰, 스마트한 디자인의 듀얼센서 지문 인식기 HON-FIN550/750 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/netjVr6nzRg/view1.asp이번에 한국 하니웰에서 세계 최초 진피인증 기능이 있는 듀얼센서 지문 인식기를 출시 하였다.<br /> <br /> 제품 디자인도 현재 트렌드에 맞는 스마트한 디자인이 눈길을 끈다.<br /> <br /> 기존의 광학식 센서의 단점인 훼손지문 인증실패율을 100%보완하는 기술을 사용한 지문 인식기이다. 여기에 진피 인증을 함으로써 위조지문 판별 기능까지 더해 지는 기술을 사용 하였다.<br /> <br /> 광학식 센서 + 반도체 센서를 동시에 사용하는 방식으로 일반적인 사용자는 편리한 광학식 센서를 사용하고, 지문 훼손자는 Swipe방식의 진피인증 반도체 센서를 사용하여 100% 지문 인증을 구현하는 제품이라고 할 수 있다. 국내외의 지문제품은 훼손 지문 사용자를 위해 카드 인증을 하고 있으므로 카드 대용으로 인한 불법 출입을 허용함으로써 진정한 보안에서 자유롭지 못한 것이 사실이다. 이번에 하니웰에서 출시하는 2가지 제품(HON-FIN550/750)은 진정한 지문 보안 제품이라고 할 수 있다. 더욱이 4.3인치 터치 LCD를 사용하는 제품(HON-FIN750)은 얼굴영상 확인 기능까지 더해져 지문 인증시 사용자 얼굴확인을 100% 가능하게 하는 기술을 추가 하였다. <br /> <br /> 신제품에 대한 보다 자세한 내용은 02-799-6362로 문의하면 제공받을 수 있다.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=netjVr6nzRg:coiN41sz7RY:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/netjVr6nzRg" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 16:31:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1503지능형 영상감시, 투망감시, 정밀 3D 지리 정보기능으로 범죄 ‘발본색원(拔本塞源)’할 것http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/0DFlEyQJBLs/view1.asp2011년 5월, 행정안전부의 CCTV 종합대책 발표 이후 현재까지 많은 지역에서 CCTV 통합관제센터를 구축했다는 보도가 끊임없이 나오고 있다. 오는 2015년까지 230개 시&middot;군&middot;구에 센터를 설치한다는 계획이다. 이 중에서도 CCTV 통합운영은 물론이며, 지능형 영상감시를 비롯해 투망감시 기능, 정밀 3D&nbsp; 지리정보 기능을 복합적으로 접목해 강남구민들의 안전을 도모하기 위해 노력하고 있는 곳이 있었다. 그곳은 12월 19일 처음 개소를 한 강남도시관제센터. CCTV저널은 강남도시관제센터를 찾아가 시스템의 상세한 이야기와 함께 구민들의 안전을 위해 어떠한 일을 하고 있는지 알아보는 시간을 가졌다. <br /> <br /> <br /> <br /> <img height="287" alt="" width="477" align="middle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203196.jpg" /><br /> <span style="color: #ff0000"><strong><br /> Q. &lsquo;U-강남도시관제센터&rsquo;를 소개해 주신다면?&nbsp;<br /> <br /> </strong></span>A 강남도시관제센터는 2011년 12월 19일 처음 개소를 했으며, 같은 해 7월부터 공사를 시작해 완공하기까지 약 6개월 정도가 소요됐습니다. 이 센터는 처음 방범 CCTV 관제센터가 모토로, 기존에는 방범 CCTV만 관제가 가능했으나 이제는 주&middot;정차 단속 카메라를 비롯해 산불감시, 재난재해 어린이 보호 등 약 1,065대의 CCTV를 통합 관제할 수 있게 됐습니다.<br /> 이 1,065대의 CCTV를 보다 정확하게 관제할 수 있도록 방범관제요원, 주&middot;정차 관제요원 등을 나눠 체계적으로 관리 하게 되며 파견 경찰 4명이 상주해 특이 상황이 발견될 때 마다 즉각적으로 대처를 할 수 있습니다. 또한, 하나의 통합솔루션으로 모든 CCTV를 관리하고 있어, 어린이보호구역내에 설치된 방범 CCTV를 이용해 교통사고가 자주 발생하는 등하교시간에 주정차단속용으로 전환하는등 다방면으로 활용이 가능합니다. <br /> <br /> <span style="color: #ff0000"><strong>Q. &lsquo;U-강남도시관제센터&rsquo;의 특별한 3가지가 있다고 들었는데, 이에 대해서 말해주신다면?<br /> <br /> </strong></span>A 저희 관제센터의 특별한 세가지라고 한다면 ▲지능형 영상감시 ▲투망감시 기능 ▲정밀 3D 지리 정보 기능이 있습니다. <br /> 조금 더 자세하게 언급하자면 첫 번째 지능형 영상감시의 경우 관제요원들이 CCTV를 관제하고 있지만 오랜시간동안 모니터를 쳐다보게 되면 집중력이 점차적으로 저하된다고 합니다. 그래서 대책 방안을 마련한 것이 지능형 영상감시 입니다. 이 시스템은 특히 초등학교 부근이나 유치원, 어린이집 부근에 집중적으로 구축 돼 있습니다. 일례로 초등학교 교문 부근에 시스템상으로 가상펜스를 쳐 부근을 배회하거나 가상펜스 안쪽으로 들어오게 되면 알람이 울려 관제요원이 바로 확인할 수 방식입니다. 또한, 날짜, 시간, 색상등의 키워드를 검색하면 그 날짜와 시간에 키워드에 합당되는 영상을 확인할 수 있습니다. 이렇게 됨으로써 좀 더 범죄예방이 가능할 것으로 보고 있습니다.<br /> 두 번째는 투망감시 기능입니다. 이 투망감시 기능은 A 카메라 부근에서 SOS 알람등 이벤트가 발생할 경우 근처에 있는 5개의 카메라가 관제센터 모니터에 동시에 팝업이 돼 A 카메라의 근처 상황까지 모니터를 할 수 있는 기능입니다. 이 기능으로 범인이 사고를 저지르고 도주 했을 시 도주로를 정확하게 파악할 수 있어 보다 빠르게 범인을 검거 할 수 있습니다. 이 투망감시기능은 최대 인근 9개소의 CCTV까지 투망감시를 할 수 있습니다.<br /> 세 번째 기능은 정밀 3D 지리 정보 기능입니다. 이 기능은 말 그대로 3D로 상황을 볼 수 있다는 것입니다. 기존의 관제센터는 2D까지만 지원이 된다고 알고 있습니다. 2D일 때 지원이 되는 부분은 네모블럭과 주소만 알 수 있었으나, 3D로 전환하게 되면 장애물 파악 및 대로변의 특성까지도 상세하게 알 수 있게 됩니다. 3D 지리정보에 대한 자료는 서울시 지리정보담당관에서 매년 항공사진을 촬영한 데이터를 받아 사용하기 때문에 변화하는 서울시의 전경을 매년 업그레이드 시킬 수 있습니다.<br /> <br /> <span style="color: #ff0000"><strong>Q. 사생활보호 및 개인정보보호가 사회적으로 크게 대두되고 있습니다. 이런 가운데 &lsquo;U-강남도시관제센터&rsquo;는 이에 대비해서 어떠한 방안을 마련했습니까?<br /> <br /> </strong></span>A 우선 구민들의 사생활보호라는 인식이 많이 바뀐 것 같습니다. 재작년과 작년만 하더라도 사생활보호문제로 인해 CCTV 설치에 있어서 제한이 많았습니다. 하지만, 강력범죄가 점차적으로 흉포화되가면서 이제는 우리집 마당에 하나라도 더 설치해달라는 핌피 현상의 민원이 들어오고 있는 상황입니다. 사생활 보호를 위해 CCTV 설치시부터 설치장소 심의위원회를 만들어 주민과 경찰서, 동 주민센터에서 함께 위치를 선정하고, 선정된 위치에 주민 동의서 등 의견수렴을 구하고 행정예고를 거쳐 설치하게 됩니다. <br /> 또한 강남도시관제센터는 개인정보보호를 위해 더욱 힘쓰고 있습니다. 도시관제센터를 견학하더라도 관제를 하는 내부에는 외부인이 출입할 수 없도록 하고 있으며, 지문인식기능을 통해서만 출입할 수 있도록 했습니다. 또한, 영상자료의 경우 경찰서장의 확인과 함께 통제속에서 영상이 검색되도록 했고, 개인이 요청해서는 절대로 볼 수가 없게 하는 등 개인정보가 담긴 영상을 보호하기 위해서 다양한 방안을 마련해 놓고 있습니다.<br /> <br /> <img height="225" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203194.jpg" /> <br /> <br /> <span style="color: #ff0000"><strong>Q. &lsquo;U-강남도시관제센터&rsquo;에서 CCTV를 관제하는 것 이외에 주민들의 안전을 위해 어떠한 노력을 하고 있습니까?<br /> <br /> </strong></span>A 제일 먼저 노력하고 있는 부분이 어린이 안전입니다. 어린이는 특히나 범죄에 쉽게 노출되고 힘이 없어 위험에 처하게 되면 저항을 하지 못하기 때문입니다. 그래서 어린이들을 센터에 초대해 유사상황들을 만들어 위험에 처했을 시 행동강령에 대해 알려주고 있습니다. 행동강령과 함께 직접 모니터링을 하면서 카메라를 조정할 수 있도록 해 빠르고 이해가 쉽도록 하는 방법을 취하고 있습니다. <br /> 앞에서 언급했던 유사상황이라는 부분은 센터내부에 어린이 학습 체험관을 설치해 그 곳에서 직접 체험을 하는 것입니다. 체험관 안에는 강남 곳곳 마다 설치돼 있는 비상벨과 CCTV를 축소해 구축해놓았습니다. 그래서 견학생들이 직접 비상벨을 누르고 위급상황을 알리는 연습을 해 위험상황에 처했을 경우 근처 비상벨을 찾아 누르면 안전하다는 것을 알려줄 수 있습니다. 또한, 비상벨을 찾아 눌렀을 경우 관제센터에 자신의 상황이 알려진다는 것을 통해 보다 안전하다는 인식이 생길 수 있도록 했습니다. 벨의 경우 120cm이내로 설치를 해 어린이들이 쉽게 누를 수 있도록 했고, 과거 CCTV설치 반대에 부딪혀 비상벨을 설치 하지 못했던 곳에 한해서는 새롭게 설치를 해 시설물 보강에도 힘쓰고 있습니다. 또한 견학의 경우 성인들의 견학도 얼마든지 환영하고 있습니다. 위험상황은 어린이에게만 국한된 것이 아니라 어느 누구나 당할 수 있는 것이기 때문입니다. <br /> <br /> <span style="color: #ff0000"><strong>Q. 도시관제센터의 중장기적 계획 및 비전은?&nbsp;<br /> </strong></span><br /> A 앞에서도 말했듯이 시설물의 보강에 힘쓰고 있습니다. 또한, 타 자치단체와는 다르게 모든 CCTV에 36Core의 광케이블을 포설해 최대 9개의 개별서비스를 운영할 수 있는 광대역자가정보통신망을 구축했으며 이를 통해 CCTV영상을 센터에 전송하는 CCTV전송망과 시민들에게 무선인터넷을 서비스 할 수 있는 인터넷망, 향후 시설물관리에 사용할 수 있는 센서망을 구성해 서비스할 것입니다. <br /> 그 뿐 아니라 2012년부터 &lsquo;U-시설물관리 서비스&rsquo;로 강남구 도로변에 설치된 가로등에 무선 Wi-Fi를 연결해 장애발생시 도시관제센터에 이벤트를 전송해 체계적으로 관리할 예정이며, 대로변에 설치된 CCTV를 이용해 교통상황을 제공하는 &lsquo;U-교통 서비스&rsquo;를 2012년 3월경에 선보일 예정입니다.<br /> U-강남 도시관제센터는 CCTV뿐 아니라 도시정보를 수집하고 분석해 도시를 효과적으로 운영관리하고, 시민이나 관련기관에 도시정보를 실시간으로 제공하는 U-city 핵심인프라로서의 역할을 충실하게 수행하며 이로 인해 안전하고 편리한 강남구를 만들어갈 것으로 생각됩니다. 또한, CCTV 영상자료의 관리에도 힘쓰는 등 구민들의 개인정보보호에도 앞장설 것입니다. <br /> <br /> &nbsp; <p style="text-align: right"><strong>글&middot;취재/ 이수진 기자</strong><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=0DFlEyQJBLs:mpF_pGrKNp8:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/0DFlEyQJBLs" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 16:12:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1502국민 안전을 위해 CCTV 통합관제 센터 설치 확대 및 지능화에 힘쓸 것http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/QyfRX7_-s4A/view1.asp행정안전부는 12월 28일 수요일 오전 정부중앙청사 별관 국제회의장에서 이명박 대통령이 참석한 가운데 &ldquo;안전하고 따뜻한 선진 대한민국&rdquo;이라는 주제로 2012년 업무추진계획을 보고했다. <br /> 맹형규 행정안전부 장관은 안보환경의 변화, 세계 경제 불확실성 증대에 따른 국내 지역경제의 회복세 둔화 우려, 기후변화로 인한 재난&middot;재해 대형화에 대한 대응 필요 등의 정책여건을 고려해 3대 핵심과제로 ▲재난&middot;재해 등 각종 위험으로부터 국민을 안전하게 지키고 ▲지역경제를 활성화해 서민생활을 안정적으로 지원하며 ▲스마트한 정부구현 및 선진행정 한류를 전 세계에 확산하는 정책을 추진할 계획이라고 보고했다.<br /> (<strong>행정안전부가 2012년도 중점 추진할 정책은 아래와 같고, 생활안전부문의 정책을 중심으로 게재됐다는 것을 먼저 알린다.) <br /> </strong><br /> <span style="color: #3366ff"><strong>■ 지난 4년간의 성과와 반성<br /> <br /> </strong></span>그간 생활안전부문에서는 SOS 국민안심서비스 도입을 시도해 현재 약 50만명이 가입했고, 범인검거 8건과 구조 5건 총 13건의 성과가 있었다. SOS 국민안심서비스란 어린이, 여성 등이 위험한 상황에 직면했을 경우 핸드폰, 전용 단말기 등으로 말을 하지 않고도 신고를 할 수 있는 기능이다. <br /> SOS 국민안심서비스 외에도 어린이 보호구역을 2007년 8,429개에서 2011년 14,499개소로 늘렸으며, CCTV 설치는 2007년 4,776개소에서 2011년 10,775개소로 증가시켰다. 통학차량 안전확인 및 광각후사경의 설치를 의무화해 생활주변의 사고&middot;범죄 위험으로부터 안전취약계층 보호체계를 확립했다. <br /> 이를 통해 어린이 교통사고 건수는 2007년 15,642건에서 2011년 13,367건으로 약 2,000여건 14.5%가 감소했으며, 사망자수도 2007년 179명에서 2011년 84명으로 53.1%가 감소하는 효과를 거뒀다고 발표했다.<br /> 미래에 대비해 새로운 방재기준을 마련하려고 노력했으며, 재해예방사업의 투자를 확대했다. 2007년 3,405억원을 투자했으며 2011년에는 9,929억원을 투자해 국립방재연구원을 개편하고, 재난안전 R/D를 강화시켰다. 또한 국지도발위기관리 매뉴얼을 마련해 재난 재해의 사전 예방 및 피해규모 최소를 위한 제도&middot;시스템 기반을 조성하기 위해 힘썼다고 전했다. <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203191.jpg" /><br /> <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>■ 2012년 추진 과제<br /> <br /> </strong></span>이러한 문제를 해결하기 위해 행안부는 안전 대한민국 성공적 정착이라는 추진과제를 내놨다.<br /> 2012년에는 안전 대한민국의 성공적인 정착을 위해 2011년도에 도입했던 SOS 국민안심서비스를 확산시킬 예정이라고 언급했다. 112 신고센터를 통합&middot;표준화를 통해 서비스를 전국적으로 확대 할 것이며 저소득층을 위해 단말기 2만대를 무료로 보급하고 이용료를 지원할 것이라고 밝혔다. 기존에 있었던 위치 오차의 문제와 오류 신고를 최소화 하기 위해서도 노력할 것이라고 덧붙였다.<br /> 또한 어린이 안전사고 예방에 대한 조치를 강화하기 위해 어린이 보행전지도 사업을 11년 202개교에서 12년 300개교로 확대할 예정이며, 학교주변 과속방지턱 등 교통안전시설을 11년까지 705개소, 13~15년까지 5,478개소를 개선시킬 것이라는게 행안부의 의지다. 영세한 어린이 놀이시설 개선을 위해서 3년간 3,000개소를 지원할 것이며 실종 아동찾기 종합지원시스템을 확대 구축할 것이라고 했다. 관련기관 정보는 8개에서 16개로 증가할 예정이며 기존에 2개 구청(송파&middot;강동)에서만 사용했던 아동정보 사전등록을 전국으로 확대 실시할 계획이다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>■ CCTV 통합관제센터 설치 확대 및 지능화<br /> <br /> </strong></span>자치단체 CCTV 통합관제센터 설치 확대를 위해 힘쓸 예정이다. 서울 도봉구 등 총 27개의 자체단체가 신규 구축할 것으로 국비 143억원이 지원된다. 2011년까지 총 61개의 자치단체에 구축이 됐으며 2015년까지 전국 230개 자치단체에 구축이 완료될 것으로 보고 있다고 언급했다.<br /> 또한, 9월부터 영상정보의 실시간 분석이 가능한 지능형 통합관제센터를 시범적으로 운영할 계획이라고 전했다. 지능형 기술을 종합적으로 검토 후 기 구축된 센터 2개소에 시범적으로 구축해 수배차량 자동인식, 특정 행동패턴 감지 기능 등을 구현 할 것이라고 밝혔다. 2012년 시범사업을 결과를 통해 종합적으로 분석한 뒤 우수사례를 발굴할 것이며, 2013년부터 단계적으로 확산될 것이라고 전했다.<br /> 마지막으로 도시공원 등 어린이 대상 범죄취약지역을 중심으로 2,800개소에 290억원을 투입해 CCTV를 추가 설치할 계획이며, 재난 안전 관련해 CCTV 활용 실시간 자동 재난감지 기술을 6월부터 자치단체에 시범 적용하게 된다고 덧붙였다.&nbsp;<br /> &nbsp; <br /> <p style="text-align: center"><strong><img alt="" border="2" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203193.jpg" /><br /> <br /> </strong> <p style="text-align: right"><strong>정리/ 이수진 기자</strong> <p style="text-align: right">&nbsp; <p style="text-align: left"><strong><img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;자료<br /> </strong>행정안전부 2012년 업무보고 사진자료: 행정안전부<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=QyfRX7_-s4A:EG5qRSGvByc:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/QyfRX7_-s4A" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 16:06:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1501화력 발전소에 열화상 카메라를 이용한 화재 감시 시스템 구축 사례http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/-SUTjFlWRdU/view1.asp<span style="color: #0000ff"><strong>적외선 열화상 카메라 </strong></span><br /> <br /> 적외선은 사람의 눈에는 보이지 않지만 적외선 카메라를 사용하여 눈으로 볼 수 있는 실화상으로 변환할 수 있으므로 대상 물체 또는 임의의 범위에 존재하는 열(온도)의 차이를 조사할 수 있다. 전자기파의 스펙트럼에서 적외선이 차지하는 영역은 대략 900 ~ 14,000 나노미터 (0.9 - 14㎛) 부분이다. 온도가 절대온도 이상인 모든 물체는 적외선을 방사하며 그 방사하는 양은 온도에 따라서 증가한다.<br /> 열화상은 대상 물체나 장면 내에 있는 온도 값의 차이를 보여주는 적외선 카메라를 사용하여 이미지로 작성하는 방법이라 할 수 있다. 그러므로 열화상은 대상 물체의 온도를 비접촉 방식으로 측정할 수 있는 것이다.<br /> 적외선 카메라의 기계적인 구조는 디지털 비디오 카메라와 비슷하다. 주요 구성부분은 입사되는 적외선이 디텍터 즉, 센서 위에 초점이 맺히도록하는 렌즈 및 신호와 이미지를 처리하고 디스플레이 해주는 전자장치와 소프트웨어 등이다. <br /> <br /> <br /> <img height="113" alt="" width="150" align="top" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203173.jpg" />&nbsp; <img height="112" alt="" width="150" align="top" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203174.jpg" />&nbsp; <img height="111" alt="" width="149" align="top" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203175.jpg" />&nbsp;<br /> <br /> <img height="115" alt="" width="150" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203177.jpg" />&nbsp; <img height="115" alt="" width="150" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203178.jpg" />&nbsp; <img height="112" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203179.jpg" /><br /> <br /> <strong>그림1. 다양한 분야에 활용되는 열화상 카메라<br /> </strong><br /> <br /> 일반 비디오 및 디지털 스틸 카메라에서 사용되고 있는 CCD(Charge Coupled Device) 디텍터와 달리 적외선 카메라의 디텍터는 적외선 파장대에 민감한 다양한 물질로 만들어 지는 마이크로미터 크기의 픽셀로 구성되는 초점면 배열 (Focal Plane Array; FPA)이다. FPA의 분해능은 대략 160&times;120 픽셀부터 1024&times;1024 픽셀까지의 범위이다. 카메라 기종에 따라서 FPA 상의 원하는 부분에 초점을 두고 그 부분을 집중적으로 온도를 계산할 수 있도록 해주는 소프트웨어를 내장하고 있는 모델도 있다. 또한 온도 분석을 지원하는 특수한 소프트웨어가 설치된 컴퓨터나 다른 데이터 시스템을 사용하기도 한다. 이런 방법들은 모두 &plusmn;1℃ 이내의 정밀도로 온도를 분석할 수 있다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203181.jpg" /><br /> <strong>그림 2. 단순화된 열화상 카메라의 블록 다이어그램<br /> </strong><br /> FPA 디텍터 기술은 열 디텍터(Thermal Detector)와 양자 디텍터(Quantum Detector)의 두 종류로 분류할 수 있다. 대표적인 열 디텍터로는 금속 또는 반도체를 소재로 제조되는 비냉각식 마이크로볼로미터(Uncooled Microbolometer)가 있다. 이 방식의 디텍터는 대개 양자 디텍터에 비해 가격이 저렴하며 더 넓은 범위의 적외선 스펙트럼을 검출할 수 있다. 마이크로볼로미터는 입사되는 적외선에 반응하며 양자 디텍터에 비해 그 반응속도와 민감도가 훨씬 더 낮다. 양자 디텍터는 InSb, InGaAs, PtSi, HgCdTe (MCT) 등의 재료로 제조되며, GaAs/AlGaAs 층을 형성하여 QWIP(Quantum Well Infrared Photon) 디텍터가 만들어 진다. 양자 디텍터의 동작 원리는 결정 내에 있는 전자의 상태가 입사 광자에 의하여 달라지는 현상에 기반을 두고 있다. 양자 디텍터는 일반적으로 열 디텍터에 비해 속도와 민감도가 더 우수하다. 그러나 액화질소 또는 소형의 스털링 냉동냉각 장치를 사용하여 극저온까지 냉각시켜 주어야 하는 단점이 있다. <br /> <br /> <span style="color: #0000ff"><strong>적외선 스펙트럼의 이해 </strong></span><br /> <br /> 적외선 카메라는 적외선 스펙트럼 상에서 특정한 파장(주파수) 범위에 맞추어 설계 및 설정되는 것이 보통이다. 그러므로 사용하는 광학장치와 디텍터의 소재 역시 그 특정 범위에 가장 적합한 것이라야 한다. 그림 3은 다양한 디텍터 소재의 스펙트럼 응답 영역을 보여준다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203182.jpg" /><br /> <strong>그림 3. 중파 적외선(MW) 및 장파 적외선(LW) 대역의 스펙트럼에 대한 디텍터 소재의 응답성<br /> <br /> </strong>적외선은 가시광선과 동일한 반사, 굴절, 전달 등의 광학적 특성을 가지고 있으므로 열화상 카메라의 구조적인 설계 방법은 일반 실화상 카메라의 설계 방법과 거의 비슷하다. 그러나 실화상 카메라의 광학장치, 즉 렌즈에 사용되는 유리는 그 소재가 적외선을 잘 통과시키지 못하므로 적외선 카메라에는 사용할 수 없다. 또한 그 반대로 적외선을 잘 통과시키는 소재는 가시광선을 잘 통과시키지 못한다.<br /> <br /> <br /> <img height="153" alt="" width="250" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203183.jpg" />&nbsp; <img height="230" alt="" width="240" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203184.jpg" /><br /> <strong>그림 4. 다양한 분야에 사용되는 열화상 카메라.<br /> </strong><br /> 적외선 카메라의 렌즈의 소재로는 규소(Si)와 게르마늄 (Ge)이 사용하여 제조된다. 대체로 규소는 중간 파장대의 적외선(MWIR) 카메라에 적합하며 게르마늄은 장파장 적외선 (LWIR) 카메라에 적합하다. 규소와 게르마늄은 그 기계적인 물성이 양호하여 잘 파손되지 않고 수분을 흡수하지 않으며, 또한 현대의 선반 가공기술을 이용하여 렌즈로 가공할 수 있다. 실화상 카메라와 마찬가지로 적외선 카메라 렌즈도 반사방지 코팅을 한다. 양호한 설계 조건 하에서 적외선 카메라 렌즈는 입사광선을 100%에 가깝게 통과시킬 수 있다. <br /> <br /> <span style="color: #0000ff"><strong>적용사례</strong></span> <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>당진 및 영흥 화력발전소 컨베이어 벨트에 적외선 열화상 카메라 화재감시 시스템 구축 사례 <br /> <br /> </strong></span>석탄 연료를 사용하는 모든 화력발전소는 저탄장으로부터 발전시설까지 석탄을 이송하기 하기 위한 컨베이어벨트 시설을 가지고 있다. 발전소 및 산업시설에 주로 사용하는 석탄은 유연탄으로 날씨와 환경의 변화에 따라 자연발화가 문제가 된다. 그러나 저탄장에서 자연 발화상태의 석탄이 이송되는 동안 어느 지점에서 화재가 발생될지 예측하기란 쉽지 않다. 이 석탄은 화력발전의 연료로 사용되기 전에 자연발화 상태에서 컨베이어 벨트를 통해 운반되는 동안 분진, 벨트, 롤러 등에 고열을 전달하여 화재와 벨트 유실로 인해 막대한 산업적 피해를 입힐 수 있다.<br /> 그 동안 화력 발전소에서는 여러 시스템을 도입하여 화재 감시를 하였지만 측정 대상체의 고속 이동, 수 Km에 이르는 넓은 장소로 인하여 원활한 감시를 할 수 없었다. 따라서 이러한 피해를 사전에 예방할 수 있는 화재 모니터링 시스템으로 적외선 열화상 카메라가 대안으로 검토되었다. <br /> 모든 물체에서 방출되는 적외선의 파장 및 에너지의 양은 온도에 영향을 받는다는 점을 이용하여, 컨베이어 벨트에 적재, 운반되는 석탄 표면에서 방출되는 적외선 파장 및 에너지 양을 실시간으로 측정분석하는 방식이다. 석탄의 열원을 감지하고 컨베이어 벨트로 운반되는 석탄의 상태를 실시간 감시할 수 있는 열화상 온도감시 시스템을 통해 온도 데이터를 취득하고 변화를 분석하여 저탄장 및 상탄계통 화재예방 관리의 자료로 활용한 것이다. <br /> <br /> <img height="134" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203185.jpg" />&nbsp; <img height="150" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203186.jpg" />&nbsp; <img height="150" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203187.jpg" /><br /> <strong>그림 5. 석탄 자연발화, 리클레이머에 설치된 열화상카메라, 살수설비(왼쪽부터)<br /> </strong><br /> 이를 위해 충남 당진과 인천 영흥 화력발전소에서는 FLIR Systems(플리어 시스템, 이하 FLIR)사의 설치형 열화상 카메라인 A3XX-Series를 저탄장에서 컨베이어 벨트로 이송되는 초기 시설물인 리클레이머에 설치하였다. 그리고 석탄 이송 중 발열 시에 화재의 위험이 있는 온도에 다다르면 알람 경고를 하고 조기에 화재 진압을 할 수 있도록 갤러리 내부에 살수 시설과 연계하여 열화상 카메라를 설치하였다. <br /> 또한 당진과 영흥 화력발전소 운전실에는 FLIR A3xx 열화상 카메라와 실화상 IP 카메라를 연계하여 이러한 전 과정에서 발생되는 데이터를 저장하고 모니터링 할 수 있도록 관제 시스템이 설치되어 있다. 이를 통해 문제의 위치나 데이터를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 장점이 있다. <br /> <br /> <img height="200" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203188.jpg" /><br /> <strong>그림 6. 열화상 온도감시 시스템<br /> </strong><br /> <img height="209" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203189.jpg" /><br /> <strong>그림 7. 컨베이어벨트 석탄발화 모니터링 소프트웨어<br /> </strong><br /> <img height="200" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203190.jpg" /><br /> <strong>그림 8. 발화탄 검출<br /> <br /> </strong>FLIR A3xx 열화상 카메라는 설치형에 적합한 산업용 네트워크 카메라로 열원 발생시 빠른 검출과 이를 현장에서 인식할 수 있게 경광등, 사이렌, PLC등과 연계하거나 원격지의 PC 기반의 프로그램, 웹 기반 네트워크를 통해 검출된 데이터를 전송할 수 있는 &ldquo;스마트&rdquo; 기능을 구현 할 수 있다. <br /> 당진과 영흥 화력발전소에서 화재감시를 위해 필요로 하는 이러한 기능들은 MDS테크놀로지가 자체 개발한 소프트웨어에 의해 최적의 시스템으로 구현되었다. 우선 열화상 카메라 IP 네트워크 설정, 실화상 카메라 IP 네트워크 설정, 비디오 스위치 설정 등 여러 대의 열화상 카메라가 잘 유지 관리 될 수 있는 관리 소프트웨어로 카메라 관리 시스템이 기본적으로 탑재되었다. <br /> 또한 알람 설정 및 알람 이상유무를 확인할 수 있는 카메라 데이터 분석 시스템, 전체 카메라 화면을 실시간 모니터링 하고 녹화를 할 수 있는 카메라 녹화/ 재생 시스템 구현도 중요하였다. 그리고 PLC, Digital I/O, OPC를 통해 소방시설 등 외부로 데이터 연계가 가능하게 하고 장시간 데이터를 저장해 분석까지 가능하도록 구현함으로써 현장의 니즈를 최대한 반영하였다는 평가를 받았다.&nbsp; <br /> 한편 FLIR A3xx 설치형 열화상 카메라는 매우 빠르게 초기에 화재를 감지 예방 할 수 있어 화력발전소 외에 철강 제조공정, 연료저장 탱크, 각종 산업 플랜트, 제품 생산공정, 폐기물 고형연로 저장 탱크, 산업용 보일러 등의 보호와 유지관리 비용 절감을 위한 모니터링 시스템으로도 사용되고 있다. <br /> <br /> <br /> <span style="color: #0000ff"><strong>왜 열화상 카메라가 효율적인가 <br /> <br /> </strong></span>모든 물체는 사람이 볼 수 없지만 적외선 대역에서 열에 대한 복사 에너지를 방사한다. 열화상 카메라는 복사에너지를 교정된 온도 영역으로 변환해준다. 비접촉 방식으로 모니터를 통해 온도 데이터를 보여주며, 또한 디지털 데이터 저장하여 분석할 수 있게 해준다.<br /> FLIR 산업용 열화상 카메라를 적용할 경우 세밀한 것까지 볼 수 있도록 선명한 영상을 제공한다. 무엇보다 중요한 사실은 영상을 통해 온도 정보를 알 수 있고, 이것이 비접촉 방식으로 얻어진다는 것이다. 이렇게 획득된 정보는 네트워크를 통한 원격 감시와 PLC를 통한 각종 자동 제어 목적으로 이용할 수 있다.&nbsp;<br /> &nbsp;<br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;[참고문헌] <br /> <br /> &ldquo;창고 물류 보호를 위한 열화상 이미지 카메라&rdquo; | CCTV저널 2011년 7월호 <br /> &ldquo;저탄장 자연발화 현상의 수치해석적 연구&rdquo; | 대한기계학회논문집 B권, 제34권 제7호<br /> &ldquo;R&amp;D 전문가를 위한 적외선 열화상 핸드북&rdquo; | FLIR Systems Korea<br /> &ldquo;FLIR Systems 사 홈페이지 : <a href="http://www.flir.com">www.flir.com</a>&rdquo;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=-SUTjFlWRdU:O6eNs4rllNA:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/-SUTjFlWRdU" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:52:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1500Life-log 시스템 영상을 위한 프라이버시 보호 기법http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/4nxLCGs4cHQ/view1.asp<br /> <br /> <strong>연 재 순 서<br /> <br /> </strong>1. e-JIKEI 카메라 기반 e-JIKEI 네트워크 프라이버시 제공 기법<br /> 2. Dairi EYE Lock 프로그램 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 3. 세미블라인드 핑거프린팅(Semi-blind Fingerprinting) 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 4. Privacy-Safe See-Through Vision 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 5. USB 메모리 기반 영상 감시 카메라 시스템 프라이버시 제공 기법<br /> 6. 적응적 비쥬얼 개념을 활용한 PriSurv 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 7. 프라이버시 보호를 제공하는 영상 감시 카메라 이미지 분배 시스템 기법<br /> 8. 프라이버시 보호를 위한 H.264/AVC 영상 스크램블링 기법<br /> 9. SecST-SPIHT 코딩 및 디코딩 스킴을 적용한 프라이버시 제공 기법<br /> 10. 영상 감시 시스템 내의 민감한 프라이버시 정보에 대한 영상 데이터 은닉 기법<br /> 11. RFID 기반의 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법<br /> 12. Scalable Video Coding을 이용한 프라이버시 보호 영상 감시 시스템 기법<br /> 13. DRM 기반의 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법<br /> 14. 영상 감시 시스템 내의 프라이버시 보호를 위한 주파수 영역 기반 스크램블링 기법<br /> 15. 보안 카메라 내의 움직이는 객체 마스킹을 통한 프라이버시 보호 기법<br /> 16. 얼굴 검출 및 JPEG2000의 ROI 코딩 기반 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법<br /> <span style="color: #ff0000"><strong>17. Life-log 시스템 영상을 위한 프라이버시 보호 기법<br /> </strong></span>18. 자동화된 영상 감시 시스템을 위한 보안과 프라이버시 보호 기법<br /> 19. 접근레벨 기반의 CCTV 영상 프라이버시 보호 기법<br /> 20. SPDCM(Stated Preference Discrete Choice Modelling) 기반 프라이버시 보호 기법<br /> 21. DWDM 파장 개선을 활용한 CCTV 보안 시스템 기법<br /> 22. 구글 스트리트 뷰 서비상에서의 얼굴 블러닝(Face-blurring) 기법 <br /> <br /> 본 기고에서는 Chaudhari 등에 의해 연구된 CCTV 환경에서 영상 내의 다양한 객체들에 대한 프라이버시를 제공하는 방법으로 응용 가능한 Life-log 시스템 영상을 위한 프라이버시 보호 기법에 관해 소개한다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>Life-Log 시스템?<br /> </strong></span><strong><br /> </strong>제안된 입는 라이프로그 시스템(wearable life-log system)은 [그림 1]과 같이 어깨에 걸치는 S.C.O.U.T. 카메라, 전방향 마이크, 150시간 분량의 영상을 저장할 수 있는 Archos 휴대용 미디어 지원장치(Portable Media Assistant), 프로세싱 장치인 VAIO 마이크로 PC로 구성된다. 제안된 시스템은 입기 편리성(comfort-to-wear), 고화질 음성과 영상 캡쳐 기능, 무선 접속 기능 등 다양한 장점들을 가지도록 설계되었다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203165.jpg" /><br /> [그림 1. 제안된 입는 라이프로고 시스템의 핵심 컴포넌트들: 어깨에 걸치는 소형 카메라, 마이크, 소형 배낭 내에 탑재된 프로세싱, 저장, 브라우징 장치들]<br /> &nbsp;<br /> [그림 2]는 6개의 메인 프로세싱 컴포넌트(main processing components)과 2개의 데이터베이스로 구성된 제안된 라이프로그 시스템의 소프트웨어 구조를 보여주고 있다. 핵심 프로세싱 컴포넌트들은 원시 데이터 캡쳐기(Raw Data Capturers), 특징 추출기(Feature Extractors), 변경 감지기(Change Detectors), 객체 탐지기(Object Detectors), 프라이버시 보호기(Privacy Protectors), 이벤트 마이너(Event Miner)와 뷰 제너레이터(View Generators)로 구성된다. <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203166.jpg" /><br /> [그림 2] 라이프로그 시스템의 소프트웨어 구조<br /> <br /> [그림 2]에서 프로세싱 컴포넌트는 입력/출력 처리에 관한 고수준 행동 묘사를 담당한다. 원시 데이터 캡쳐기는 하드웨어와의 통신을 담당하며 원시 음성, 영상, 위치 정보를 획득하는 역할을 수행한다. 특징 추출기는 음성과 영상으로부터 잡음을 제거하고 분석을 통한 다양한 속성(attributes)의 종류들을 추출한다. 이들 특징 값들은 변경 감지기와 객체 탐지기로 전달되어 진다. 변경 감지기는 다양한 특징에 대한 온라인 상태 모델을 구축하고 입력 데이터 내에 명확한 변경이 발생하는 시점의 시간 인스턴스를 보고한다. 변경 감지기는 개별 영상 프레임보다 더 효율적인 연산 처리를 수행할 수 있는 논리적 세그먼트들 내의 임의의 차원에 대한 영상 파티션에 유용하게 사용할 수 있다. 객체 탐지기는 개인의 얼굴 또는 음성과 같은 특정 화면과 음성 객체를 감지하고 추적할 수 있다. 이들 정보는 나중에 프라이버시 보호기에 의해 활용되어지게 된다. 프라이버시 보호 모드가 활성화되면 획득된 객체의 음성은 왜곡되어지며 영상 내에 감지된 모든 얼굴 정보는 블록화 되어진다. 이벤트 마이너는 영상이 녹화되는 동안 의미론적 구조(semantic structure)를 추출하는 책임을 진다. 뷰어 제너레이터는 다양한 브라우징 타입들을 지원하기 위해 사용자 인터페이스 뷰를 생성하는 데 사용되어진다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>프라이버시 보호 방법? <br /> <br /> </strong></span>제안된 라이프로그 시스템을 위한 프라이버시 보호 스킴은 사람이 입고 있는 라이프로그 시스템을 기반으로 상대적으로 조용한 방에서 단일 객체가 말하는 인터뷰 영상에 초점을 맞추었다. 이러한 시나리오는 개인 정보 보호가 필요한 환경인 의사가 환자와 상담한다거나 경찰이 범죄 증인을 조사하는 환경에 적용되어 질 수 있다. <br /> 제안된 프라이버시 보호 메커니즘에는 다음과 같은 3가지 중요한 목적을 가진다.<br /> <br /> <strong>1) 정확도와 유용성(Accuracy versus usefulness): </strong>미세한 부정확성이 사람을 쉽게 식별할 수 있는 근거를 제공할 수 있음으로 정확도와 유용성은 프라이버시 보호 스킴에서 완벽한 정확성을 보장하기 위해 아주 중요한 조건이다. 또한 프라이버시 보호 스킴은 검토 및 활용을 위한 유용한 정보를 만들 수 있도록 충분한 정보를 제공하여야 한다.<br /> <strong>2) 익명성(Anonymity): </strong>프라이버시가 보호된 후에 개인을 식별할 수 있는 가장 적은 정수를 의미하는 k를 기반으로 하는 k-익명성(k-anonymity)은 중요한 보안 속성이다. 예를 들면 1-익명성 프라이버시 보호 스킴은 모든 개별 객체들의 모양과 음성을 동일한 형태로 보이도록 영상 데이터를 왜곡하는 방법이다. 이런 경우 공격자가 하나의 영상 내의 객체를 정식별하여 알더라고 해당 공격자는 다른 영상에 관한 어떠한 정보도 얻을 수 없게 된다. <br /> <strong>3) 속도(speed):</strong> 보호 메커니즘이 실시간으로 작업을 수행 할 수 있어야 함으로 반드시 필요한 조건이며, 무엇보다도 라이프로그 시스템이 작은 물리적 크기로 인해 제한된 연산 능력을 가지기 때문에 그것은 고도로 최적화된 알고리즘을 설계하기 위해서는 필수적으로 요구된다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>음성 세그먼트와 왜곡 (Voice Segmentation and Distortion)? <br /> <br /> </strong></span>제안된 프라이버시 보호 모드에서 객체의 얼굴은 연속적으로 탐지, 추적 및 실시간으로 사각형 상자 형태로 블록화된다. 객체의 음성 식별 정보 보호를 위해 제안된 시스템은 [그림 3]과 같은 음성 세크먼트 알고리즘을 이용하여 객체의 음성을 식별하여 PitchScaleSOLA 알고리즘을 이용하여 왜곡시킨다. [그림 3]에서 만약 신호 Pk가 침묵(silence) 임계치 Ts 보다 적으면 해당 프레임내의 음성에 대한 왜곡을 수행하지 않는다. 만약 신호 Pk가 침묵(silence) 임계치 Ts와 프로듀스(produce) 임계치 Tp 사이에 존재하면 해당 프레임 내의 음성은 왜곡되어 진다. 만약 Pk가 프로듀스(produce) 임계치 Tp 보다 크면 프로듀서의 음성으로 판단하여 음성에 대한 왜곡을 수행하지 않는다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203167.jpg" /><br /> [그림 3] 음성 세그멘트(Audio Segmetation)<br /> <br /> <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>얼굴 검출과 블록화(Face Detection and Blocking)?<br /> <br /> <img height="116" width="200" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203168.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="117" width="200" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203169.jpg" /><br /> <br /> <img height="115" width="200" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203170.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<img height="117" width="200" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203171.jpg" /><br /> </strong><span style="color: #000000">[그림 4] 실험결과 (1)좌측 상단: 원 영상 프레임; (2)우측 상단: 객체가 말을 하지 않을 때 블록화된 얼굴; (3)좌측 하단: 객체가 말을 할 때 블록화 된 얼굴; (4)우측 하단: 배경 벽면의 허위 경보 발생<br /> </span><strong><br /> </strong></span>제안된 얼굴 검출과 블록화 모듈은 OpenCV 소프트웨어 패키지 내의 아다부스트 얼굴 분류자(Adaboost face classifier)를 이용하여 구현하였다. 구현된 모듈은 1초에 15프레임(한 프레임 당 352*288 크기)에 대한 정면 얼굴 식별이 가능하여 마이크로 PC에 효율적이다. 트래킹 컴포넌트는 검출된 얼굴 영역 내의 전체적인 hue 색상을 이용하여 측정된 피부색을 추적하여 활용한다. 마지막 단계는 [그림 4]와 같이 검출된 얼굴 영역을 검은색 또는 빨강색으로 블록킹하여 혼미하게 하는 단계로 이 단계를 통해 프라이버시가 제공된 영상을 최종 생성하게 된다. [그림 4]의 우측 하단 영상은 배경 벽면의 허위 경보가 발생한 경우로 이 경우 객체 프라이버시 보호에 전혀 영향을 주지 않는다, <br /> <br /> &nbsp; <br /> <br /> &nbsp; <br /> <br /> <strong>&lt;다음호에서는 영상 감시 시스템 내의 프라이버시 보호를 위한 자동화된 영상 감시 시스템을 위한 보안과 프라이버시 보호 기법에 관해 살펴보도록 하겠다.&gt;</strong> <br /> <br /> &nbsp;<img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;[참고문헌] <br /> <br /> <span style="font-size: smaller">[1] Jayashri Chaudhari 등. &ldquo;Privacy Protection for Life-log Video&rdquo;, Signal Processing Applications for Public Security and Forensics, 2007. SAFE ''07. IEEE Workshop on, pp. 1-5 (2007).</span><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=4nxLCGs4cHQ:uUgu0-ENJdI:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/4nxLCGs4cHQ" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:40:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1499CES 2012에서 새로운 NAS 및 NVR 제품군 발표http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/8AZyTrpXHjE/view1.asp중소기업을 위한 스토리지 및 백업 솔루션의 전문 유통 기업 한성SMB솔루션(대표 이승준, <a href="http://www.hansungsmb.co">www.hansungsmb.co</a>. kr, 이하 한성SMB)은 세계적인 NAS 전문 기업인 큐냅(QNAP&#51659;, <a href="http://www.qnap.com">www.qnap.com</a>)이 지난주 미국 라스베가스에서 열린 &lsquo;CES2012&rsquo;에서 새로운 NAS(네트워크스토리지) 제품군 및 NVR(Network Video Recorder: 네트워크 영상 감지 시스템) 제품군을 대거 발표했다고 밝혔다. <br /> <br /> 이번에 새롭게 출시된 제품은 NAS 관리소프트웨어 &lsquo;펌웨어(Firmware) 3.6&rsquo; 업계의 대표적인 NAS 제품으로 인텔 아톰 프로세서(Intel Atom) 기반의 &lsquo;터보(Turbo) NAS&rsquo; 신제품, 200 TB 이상의 추가 용량을 제공하는 고급 NAS인 &lsquo;TS-x79&rsquo; 제품군 고화질 영상 녹화를 지원하는 NVR (Network Video Recorder: 네트워크 영상 감지 시스템) 스토리지인 &lsquo;바이오스토(VioStor)&rsquo; 제품군의 신제품 &lsquo;8148 Pro+&rsquo; 등이다. <br /> <br /> 새롭게 출시한 제품들은 다음과 같다.<br /> <br /> <strong>- 인텔 아톰 프로세서(Intel Atom) 기반의 &lsquo;터보(Turbo) NAS&rsquo; 신제품<br /> - 200 TB 이상의 확장 용량을 제공하는 고급 NAS인 &lsquo;TS-x79&rsquo; 제품군<br /> - 고화질 영상 녹화를 지원하는 NVR 스토리지인 &lsquo;바이오스토(VioStor)&rsquo; 제품군의 신제품 &lsquo;8148 Pro+&rsquo;</strong><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=8AZyTrpXHjE:cAMnfyNYuHE:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/8AZyTrpXHjE" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:35:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1498리얼프레즌스 영상회의 솔루션과 IBM 세임타임(Sametime)의 완벽한 통합 지원 발표http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/U97TwvwdSRI/view1.asp표준 기반의 통합 커뮤니케이션(UC) 분야의 글로벌 리더인 폴리콤코리아(지사장 신대준)는 본사가 소셜 비즈니스 전략 강화를 위한 주요 계획을 발표하고, 자사의 &lsquo;폴리콤 리얼프레즌스(Polycom&#51659; RealPresence&trade;)&rsquo; 영상회의 솔루션과 &lsquo;IBM 세임타임(IBM Sametime&#51659;)&rsquo; UC 솔루션 최신 버전을 완벽하게 통합한 영상협업 솔루션을 공개하는 등 양사간 협력을 강화한다고 밝혔다. <br /> <br /> 이에 폴리콤 영상회의 솔루션은 IBM의 소셜 비즈니스 플랫폼인 IBM 세임타임 및 IBM 커넥션(IBM Connections&#51659;)과 통합되며, 기업 고객들은 기존에 사용하고 있던 익숙한 표준 기반 장치를 이용해 이메일과 소셜 비즈니스 인터페이스 내에서 영상 회의를 진행할 수 있게 된다. <br /> <br /> 폴리콤의 전략 제휴를 총괄하는 수 헤이든(Sue Hayden) 부사장은 &ldquo;오늘날 기업들에게 영상협업은 피할 수 없는 흐름이며, 각 기업들이 영상을 활용하는 방식 또한 빠르게 진화하고 있다&rdquo;고 말하며 &ldquo;또한 점점 많은 사람들이 공유와 상호 소통의 주요 창구로서 소셜 네트워크를 선택하고 있다. 폴리콤은 고객들이 소셜에 내재된 비즈니스 가치를 최대한으로 실현할 수 있도록 IBM과 같은 선도 업체들과의 협업을 통해 소셜 영상 경험을 극대화시킬 수 있는 통합 제품 제공에 주력하고자 한다. <br /> <br /> IBM의 소셜 비즈니스 애플리케이션과 완벽한 통합이 가능한 폴리콤 리얼프레즌스 플랫폼(Polycom&#51659; RealPresence&trade; Platform)은 사용자들이 사무실이나 집에서, 혹은 이동 중에도 세임타임 및 커넥션에서 손쉽게 영상 통화를 할 수 있도록 돕는다. 양사의 협업을 통해 고객들은 업무 생산성과 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 높은 ROI를 실현할 수 있을 것이다&rdquo;고 설명했다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=U97TwvwdSRI:bG8bcel4bfc:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/U97TwvwdSRI" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:34:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=14971200만 화소 블랙박스 에셜론 R03, 2채널 블랙박스 R04 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/L7eXUiJE3wI/view1.asp블랙박스 에셜론 R01로 국내 HD 블랙박스의 대중화를 열었던 이시웍스(대표 김재광)에서 1200만화소 R03, 2채널 블랙박스 에셜론 R04를 출시한다. <br /> <br /> 에셜론 R03은 탈착형 배터리, 렌즈 30도 상하회전, 8X줌, 십자형 버튼을 채택해 조작이 더욱 쉬워졌다.<br /> <br /> 특히 광각 120도 편광코팅렌즈를 채택해 기존 블랙박스의 고질적인 문제라고 할 수 있는 야간운행시 빛반사로 인해 생기는 빛번짐현상을 현저하게 줄였다. <br /> <br /> 함께 출시되는 R04는 국내유일의 HD 2채널 블랙박스로 2.7인치 대형 LCD, 액정꺼짐기능, 1980&times;720P HD 고화질영상으로 사고시 현장에서 녹화화면을 확인할 수가 있다. <br /> <br /> 적외선 센서 4구 장착, 이동감지기능 등의 고성능에도 불구하고 100g의 가벼운 무게로 경량화를 꾀했으며 hdmi 단자뿐 아니라 3.5파이 av 단자도 가지고 있어 다양한 기기에서 화면을 확인을 할 수가 있다. 특히 mov 화일을 채택하여 같은 메모리 용량으로 2배의 녹화를 할 수가 있다. <br /> <br /> 이시웍스 김재인 팀장은 &ldquo;에셜론 시리즈는 각 모델별로 차별화된 기능과 특성으로 고객의 사랑을 받고 있다&rdquo;며 &ldquo;하반기 5종의 블랙박스를 추가해 블랙박스 전문기업으로 발돋움 하겠다&rdquo;며 각오를 밝혔다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=L7eXUiJE3wI:f04Z3iQAerU:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/L7eXUiJE3wI" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:32:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1496SuperSpeed USB 3.0 컨트롤러의 USB-IF 인증 발표http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/2UOXB-G2B8Y/view1.asp싸이프레스 코리아(지사장 임영도, <a href="http://www.cypress.com">www.cypress.com</a>)는 USB 컨트롤러의 주도적 업체인 싸이프레스가 EZ-USB&#51659; FX3(CYUSB3014)과 웨스트브리지(West Bridge&#51659;) Benicia (CYWB0263BB) 등 자사의 2가지 SuperSpeed USB 주변기기 컨트롤러의 USB-IF 인증을 발표했다. 2가지 주변기기 컨트롤러 모두 현재 대량 생산 중이다.<br /> <br /> EZ-USB FX3는 업계 최초의 USB 3.0 주변기기 컨트롤러 중의 하나이며, 유일한 프로그래머블 솔루션 제품이다. 이 제품은 400MBps의 높은 데이터 속도를 가진 8/ 16/ 32 데이터 비트 폭인 완전히 구성 가능한 제너럴 프로그래머블 인터페이스(GPIF&trade;II)를 갖추고 있다. GPIFII는 어떠한 프로세서나 ASIC 혹은 FPGA에도 직접 인터페이스 하는 FX3를 가능하게 해 준다. GPIF&trade; 툴 키트는 시스템 설계자가 필요에 따라 GPIF 인터페이스를 구성할 수 있도록 도와주며, 표준 인터페이스는 FIFO, SRAM, 비동기식 및 동기식 address/ data multiplexed, 패러렐 ATA 등을 포함하여 예제로 제공된다. <br /> <br /> 512KB RAM 과 함께 하는 on-chip ARM9 CPU 코어는 200MIPS의 전산 역량을 전달하며, 로컬 데이터 프로세싱이 필요한 애플리케이션용으로 활용할 수 있다. 이와 함께, FX3는 SPI, UART, I2C 및 I2S와 같은 시리얼 주변기기에 연결하는 인터페이스를 제공한다. 즉, FX3는 개발자가 어떤 시스템에 USB 3.0 연결을 추가할 수 있도록 고도로 유연하고 통합된 기능을 제공한다는 것이다.<br /> <br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=2UOXB-G2B8Y:PoSTZWz3yHk:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/2UOXB-G2B8Y" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:32:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1495신규 출시된 래티스다이아몬드, 설계소프트웨어로 비용에 민감한 저전력 애플리케이션의 FPGA 설계 최적화를 촉진http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/78Vm8u01XZs/view1.asp래티스반도체는 래티스 FPGA 제품용 설계 환경인 자사의 래티스다이아몬드&#51659; 설계소프트웨어 버전 1.4를 출시한다고 발표했다.<br /> <br /> 이로써 래티스다이아몬드 1.4 소프트웨어의 사용자들은 FPGA 설계 방안 탐색을 보다 쉽게 해주고 시장 출시 시간을 절감해주는 몇 가지 이용 환경 개선 혜택을 누릴 수 있게 되었다. <br /> <br /> 게다가 래티스다이아몬드 1.4 소프트웨어는 비용 및 전력에 민감한 대량 애플리케이션에 적합한 LCMXO2-2000U 및 LCMXO2-1200U 디바이스의 WLCSP 버전을 비롯한 전체 제품군에 대하여 최종 제품 타이밍, 전력 모델 그리고 비트스트림을 제공함으로써 MachXO2&trade; PLD 제품군에 대한 지원을 강화한다. 또한, 엄선된 고객들은 래티스다이아몬드 1.4 소프트웨어를 이용하여 새롭게 발표된 저비용, 저전력 미드레인지 LatticeECP4&trade; FPGA 제품군 설계를 시작할 수 있다.<br /> <br /> 래티스 다이아몬드 이용 라이센스를 구입하면 LatticeECP3&trade; 디바이스들을 포함한 모든 래티스 FPGA에 대한 추가 지원을 받는다. 또한, 래티스용 시놉시스 Synplify Pro 합성 및 알덱래티스에디션 II 혼합 언어 시뮬레이터도 지원한다. 래티스 다이아몬드 이용 라이센스 가격은 연간 미화 895달러이다.<br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=78Vm8u01XZs:veagoykds4g:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/78Vm8u01XZs" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:30:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1494카메라 내장 디바이스에 최적화 된 저전력 프로그래머블 영상/ 비전 플랫폼 CEVA- MM3101 발표http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/Btx1vYYpABc/view1.asp<br /><br />SIP(Silicon Intellectual Property) 플랫폼 솔루션과 DSP 코어의 선두적인 라이선스 기업인 CEVA(나스닥: CEVA, 런던증권거래소:CVA)는 CEVA-MM3000&trade; 아키텍처 프레임 워크에 기반한 최초의 영상 및 비전 플랫폼을 발표했다. CEVA-MM3101&trade;는 스마트폰, 태블릿, 스마트 TV와 같은 카메라 내장 디바이스의 첨단 영상 프로세싱 요구를 만족시키기 위해 개발되었으며, 완벽한 프로그래밍 기능을 갖춘 저전력 플랫폼이다. <br /> <br /> CEVA-MM3101은 다수의 프로세스 엔진으로 분산된 비디오와 영상 기능을 통합시켜 영상 및 비디오 파이프라인, 영상 향상, 임베디드 비전 애플리케이션, 영상 인코딩 기능을 처리한다. CEVA-MM3101는 고정된 기능만을 수행하는 엔진을 사용하거나 메인 애플리케이션 프로세서를 활용하는 대신에 단일 프로세서에서 이러한 기능을 모두 지원하도록 설계되어 CPU 기반 솔루션에 비해 20배의 전력절감 효과가 있다. <br /> <br /> 특히 강력한 성능의 CEVA-MM3101은 RISC CPU 기반의 설계에서는 불가능했던 새로운 수준의 고성능 영상 향상과 임베디드 비전 애플리케이션을 가능하게 만들어 준다. 예를 들어, CEVA-MM3101는 1080p 비디오 스트림 또는 초당 12프레임의 8메가 픽셀 영상 처리를 처리하면서 동시에 흔들림 보상, 색상 보정, WDR(Wide Dynamic Range), 얼굴/ 동작 인식 같은 첨단 기능을 동시에 수행할 수 있다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=Btx1vYYpABc:XclTIivfNxE:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/Btx1vYYpABc" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:30:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1493아크서브 MSP 2.0 라이선싱 프로그램 발표http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/tl09ZKCVFJI/view1.asp한국 CA 테크놀로지스(대표 마이클 최, <a href="http://www.ca.com/kr">www.ca.com/kr</a>)는 CA 아크서브(CA ARCserve) MSP(Managed Service Provider) 2.0 라이선싱 프로그램을 발표했다. 신규 라이선싱 프로그램은 기존 서버당 과금 모델에 약정 기반 테라바이트당 요금 부과 옵션을 추가했다. 이에 따라 MSP 이용 고객들은 선불 요금을 낼 필요가 없으며 사용한만큼 비용을 지불하고 실제 월별 필요량에 따라 비용을 집행할 수 있다. CA 아크서브 MSP 2.0 라이선싱 프로그램은 MSP가 서버당, 또는 테라바이트당 과금하는 라이선싱 모델을 선택할 수 있는 유연성을 제공한다. <br /> <br /> CA 테크놀로지스의 데이터 관리 담당 마이크 크레스트 총괄 책임자는 &ldquo;기업이 자체 관리하는 것보다 MSP를 활용하는 것이 효과적이고 비용도 절감된다&rdquo;라며 &ldquo;MSP는 CA 아크서브 솔루션을 기반으로 정확하고 신뢰도 높은 데이터 보호 기능을 제공할 수 있다. CA 테크놀로지스의 신규 MSP 2.0 라이선싱 프로그램은 MSP의 비용대비 효율성을 더욱 향상시킨다&rdquo;고 설명했다. <br /> 신규 MSP 2.0 라이선싱 프로그램은 MSP가 다양한 데이터 보호 서비스에 대한 수익을 최적화할 수 있도록 다음과 같은 3가지 종류의 업그레이드 라이선싱 모델을 제공한다. <br /> <br /> <strong>- 데스크톱 및 노트북 보호 서비스를 위한 데스크톱/ 노트북 백업 라이선스 <br /> - D2D(Disk-to-Disk) 서버 보호 기능과 MSP 데이터 센터의 외부 복제기능을 통합한 번들 라이선스 <br /> - 윈도 서버 어드밴스드 버추얼 에디션의 D2D 보호를 위한 호스트당 라이선스 </strong><br /> <br /> 지난 9월 출시된 CA 아크서브 r16은 MSP가 고객의 업무 핵심 데이터를 효과적으로 백업 및 복구하는데 필요한 모든 기능을 제공한다. 여기에는 아마존 웹 서비스, MS 윈도 애저, 유칼립투스 등의 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 서비스 지원 기능이 포함되어 있다.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=tl09ZKCVFJI:jNvwi_S_sfM:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/tl09ZKCVFJI" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:29:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1492프로세스 최적화를 위한 Aspen Search 선보여http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/Ype1Z1P6rA8/view1.asp공정 산업용 소프트웨어 및 서비스 분야의 선도기업인 아스펜테크(한국지사장 김흥식, <a href="http://www.aspentech.com">www.aspentech.com</a>)는 프로세스 최적화를 위한 솔루션인 &lsquo;아스펜 서치(Aspen Search)&rsquo;를 선보였다.<br /> &nbsp;<br /> 아스펜 서치는 빠른 검색 시간과 프로세스 산업 지식을 통해 엔지니어들이 필요한 모델과 공정데이터 및 자료들을 즉시 찾을 수 있게 해준다. 또한 사내의 모델 라이브러리와 관련 공정데이터에 빠르게 접속 할 수 있게 함으로써 운영 비용을 크게 줄일 수 있게 해주며 모델의 신뢰성과 설계품질 역시 향상할 수 있다는 것이 특징이다.<br /> <br /> 아스펜테크의 Manolis Kotzabasakis 제품 개발부문 부사장은 &ldquo;아스펜 서치는 기존 검색 엔진의 빠른 속도에 고객사 내부에 축적된 모든 공정 지식의 지능을 결합한 제품이다. 우리의 고객들은 아스펜 서치를 통해 기업 전체의 협업을 향상시키는 동시에 설계, 운영 및 비즈니스 문제 역시 더욱 빠르게 해결 할 수 있게 되었다. 아스펜 서치는 고객들의 프로세스 최적화를 위한 투자보다 더 큰 가치를 제공하고자 하는 아스펜테크의 혁신의 결과물이다&rdquo;고 밝혔다. <br /> <br /> 새로운 아스펜 서치의 자세한 정보는 <a href="http://www.aspen">http://www.aspen</a> tech.com/v7/aspen_search.aspx 를 참조하면 된다. <br /> <br /> &nbsp; <br /> <br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=Ype1Z1P6rA8:4M8SAcNuSQ8:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/Ype1Z1P6rA8" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:28:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1491CES 2012에서 3개 제품 ‘혁신상’ 수상http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/Lx7uXTFSYdU/view1.asp넷기어(한국지사장 김진겸, <a href="http://www.netgear.co.kr">www.netgear.co.kr</a>, 나스닥: NTGR)는 올해 1월 10일에서 13일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전전시회 &lsquo;CES 2012&rsquo;에서 자사의 &lsquo;미디어 스토리지 라우터&rsquo;, &lsquo;무선 듀얼밴드 기가비트 DSL 모뎀 라우터&rsquo; 및 &lsquo;스마트 네트워크 클라우드 어플리케이션 플랫폼&rsquo;이 &lsquo;CES 2012 혁신 디자인 및 엔지니어링 어워드&rsquo;를 수상했다고 밝혔다. <br /> <br /> 이번에 &lsquo;CES 2012&rsquo;에서 &lsquo;혁신 디자인 및 엔지니어링상&rsquo;을 수상한 제품 중 미디어 스토리지 라우터인 WNDR4700은 900Mbps급 차세대 듀얼밴드 802.11n유무선 라우터와 미디어 스토리지 기능을 동시에 결합한 제품이다.<br /> <br /> WNDR4700은 2테라 바이트 하드 디스크를 장착해 가정 내 혹은 원격지에서도 모든 멀티미디어 자료를 공유, 저장, 백업 등이 가능하다. 또한 5GHz 및 2.4GHz 두 가지 주파수 대역을 동시에 사용하는 듀얼밴드 무선 데이터 전송 기술을 적용하여 전파 간섭을 최소화하면서 높은 대역폭을 요구하는 멀티미디어 자료 및 동영상, 사진, 음악 등 실시간 스트리밍을 지원한다. <br /> <br /> 또한 이번 &lsquo;CES 2012&rsquo;에서 &lsquo;혁신 디자인 및 엔지니어링상&rsquo;을 수상한 넷기어 제품들은 최대 450Mbps 무선 데이터 전송률을 지원하는 듀얼밴드 기가비트 DSL모뎀 라우터인 DGND4000과 넷기어의 모든 최신 라우터, 스토리지, 및 미디어 플레이어 등을 편리하게 클라우드 상에서 제어하고 관리하는 &lsquo;스마트 네트워크 클라우드 어플리케이션 플랫폼&rsquo;이다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=Lx7uXTFSYdU:nm0zVdAADWs:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/Lx7uXTFSYdU" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:27:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1490BroadR-Reach와 MOST 검증을 제공하는 오토모티브 테스트 솔루션 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/oJhfgpb62Ec/view1.asp테스트 및 계측 분야의 세계적인 리더 르크로이(지사장 이운재, <a href="http://www.lecroy.com">www.lecroy.com</a>)는 최신 자동차 시장을 겨냥한 오토모티브 테스트 패키지 3종을 출시했다. <br /> <br /> 새로운 QPHY-BroadR-Reach와 QPHY-MOST 테스트 소프트웨어는 브로드컴과 MOST 협회 등 자동차 및 반도체 제조사들의 요청에 의해 공동 개발하였고, 각각 차세대 차량용 네트워크 표준인 MOST와 BroadR-Reach에 대한 자동 컴플라이언스 테스트를 제공한다. 또 다른 신제품인 VBA (Vehicle Bus Analyzer: 자동차 버스 분석기)는 범용 차량용 통신 프로토콜인 CAN, LIN, FlexRay의 트리거와 디코딩, 분석을 지원하는 단일 옵션의 테스트 패키지로서 WaveRunner 6Zi, WavePro 7Zi, WaveMaster 8Zi 오실로스코프 모델에서 이용 가능하다. <br /> <br /> 르크로이의 새로운 오토모티브 테스트 솔루션을 통해 차량용 엔터테인먼트와 인포테인먼트 어플리케이션을 개발하는 엔지니어들은 보다 경제적이면서 저전력의 강력한 시스템을 개발할 수 있게 되었다. <br /> <br /> ● MOST 50 ePHY와 150 oPHY 표준<br /> ● 브로드컴의 새로운 BroadR-Reach PHY 표준 <br /> ● Vehicle Bus Analyzer (VBA) 테스트 솔루션<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=oJhfgpb62Ec:8lp-_lw48kQ:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/oJhfgpb62Ec" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:26:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1489매립 겸용 8인치 내비게이션‘만도 VF100’ 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/ohDio9KeqQc/view1.asp한라그룹의 자동차 부품/용품 유통 및 물류 전문 기업 (주)마이스터(대표 박윤수)는 국내 최대 화면 크기와 최고 빠른 속도를 자랑하는 매립 겸용 내비게이션 &lsquo;만도 VF100&rsquo;을 출시 한다고 밝혔다. 이번에 출시한 &lsquo;만도 VF100&rsquo;은 현존 내비게이션 중 최고 사양의 CPU와 GPS를 탑재 했다.<br /> <br /> CPU와 GPS 사양이 높을수록 3D 맵이 끊김 없이 빠르고 정확하게 구동되는데, &lsquo;만도 VF100&rsquo;은 2.12GHz급 CPU와 Ublox 7 GPS를 탑재하고 있다. <br /> <br /> 8인치 사이즈의 LCD 화면은 그동안 주를 이루던 7인치 제품 대비 화면 크기를 130% 더 키운 것이다. 늘어난 인치만큼 화면 배율이 커졌기 때문에, 복잡한 골목길이나 교차로 구간도 크고 시원한 화면으로 쉽고 정확하게 경로 탐색이 가능하다. PIP(Picture In Picture) 기능의 활용도도 높아졌다. PIP 기능은 길 안내와 동시에 DMB 동영상을 감상할 수 있어 운전자 입장에서 유용한 기능이나, 7인치의 작은 화면 내에서는 두 화면을 동시에 보기에는 실효성이 떨어졌다. &lsquo;만도 VF100&rsquo;의 8인치 화면은 확장된 면적만큼 분할 화면의 크기도 커져 PIP 기능을 효과적으로 활용할 수 있다. <br /> <br /> 또한 &lsquo;만도 VF100&rsquo;은 거치형 제품인 동시에 매립에 최적화된 제품이다. 자동차 오디오 정보, 외기 온도 등 주행과 관련된 정보를 확인할 수 있는 트립 기능을 지원하고 있어, 매립 장착을 선택한 운전자는 다양한 차량 정보를 내비게이션 화면을 통해 전달 받으며 손쉽게 조작할 수 있다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=ohDio9KeqQc:YxBEz0sp-2U:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/ohDio9KeqQc" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:24:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1488작고 최저전력의 스마트 카메라 개발 모듈 공개http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/E_6S8hKghjg/view1.asp저전력 소형 폼 팩터 임베디드 인텔리전트 비전 프로세싱용 프로그램이 가능한 프로세서의 새로운 클래스의 개척 기업인 CogniVue Corporation에서 최소형이자 최저전력의 스마트 카메라 모듈 데모 및 개발 플랫폼인 SmartVue&trade;을 발표했다. <br /> <br /> OmniVision의 OV7962 첨단 CMOS 이미지 센서와 CogniVue의 CV2201 이미지 인식 프로세서 (ICP)로 설계된 프로그램이 가능한 1인치 큐브 카메라인 SmartVue는 다수의 임베디드비전 애플리케이션이 크기와 전력이 중요한 시장에서 실시간 이미지 처리와 장면 분석을 실행할 수 있도록 한다. <br /> <br /> SmartVue 참조 모듈은 개발자에게 PoC(proof-of-concept) 설계를 제공함으로써 개발 초기 단계에서 알고리즘과 애플리케이션을 쇼케이스하여 타임투마켓(time to market)을 가속화하고 위험을 줄인다. <br /> <br /> SmartVue는 이미지 인식 프로세서 소프트웨어 개발 키트 (ICP SDK), OpenCV-기반 이미징 툴 키트, 애플리케이션 툴 키트 및 코드 개발 툴과 함께 출시되어 프로그래밍이 간단하고 실용적이 되게 한다. 이동객체 탐지/추적, 몸짓 인식, 얼굴 탐지, 차선 이탈 경고, 사각지대 탐지 및 스마트 백업 카메라 등의 날로 늘어가는 정교한 임베디드 비전 기능을 SmartVue에서 이용할 수 있다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=E_6S8hKghjg:qi3R307W0d8:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/E_6S8hKghjg" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:11:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1487LCD형 Full HD 블랙박스 ‘PANORAMA’ 신제품 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/0oCwMu4MvKM/view1.asp블랙박스 전문업체 (주)파워유씨씨(<a href="http://www.powerucc.com">www.powerucc.com</a>)는 LCD형 Full HD 블랙박스 &lsquo;PANORAMA&rsquo;의 신제품 출시를 기념해 공동구매를 진행한다. <br /> <br /> &lsquo;PANORAMA&rsquo;는 전방을 1920x1080 Full HD/ 30fps로 녹화하며 녹화중인 영상과 녹화된 파일을 모두 자체 2.4&quot; LCD 모니터를 통해 즉시 확인할 수 있을 뿐만 아니라 내비게이션이나 차량용 TV로 외부출력기능도 지원하고 있다. <br /> 500만 화소의 CMOS 이미지센서를 채택했으며 1/ 2.5&quot; 크기의 센서를 적용, 야간에도 한층 더 밝고 선명한 화상을 구현할 수 있도록 설계되었다. <br /> <br /> 급제동이나 급정거 등으로 인해 순간적으로 차량전압이 5V까지 급강하하는 경우에도 파일을 안정적으로 저장할 수 있으며 변압기능이 내장되어 안정성을 강화시켰다. <br /> <br /> 3G 센서가 내장되어 충격값에 따라 이벤트 녹화를 자동으로 할 수 있고 자체적으로 메모리카드 포맷기능이 지원되므로 한층 쉽고 간편한 메모리카드 관리가 가능하다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=0oCwMu4MvKM:PQhsUcTY3X0:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/0oCwMu4MvKM" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:09:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1486SSD 업계 최초, SSD 810시리즈로 ‘FIPS 140-2’ 인증 획득http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/rE11FYKNI1I/view1.asp<br /><br />삼성전자가 SSD(Solid State Drive) 업계 최초로 美연방정부의 정보처리 표준, &lsquo;FIPS(Federal Information Processing Standard) 인증&rsquo;을 획득했다. <br /> <br /> 삼성전자는 지난 12월 SSD 810시리즈로 스토리지 제품에서 가장 높은 보안 인증이라 할 수 있는 &lsquo;FIPS 140-2&rsquo;를 SSD로는 처음 획득해, 데이터보안 기능과 안정성 등 SSD 제품 기술력이 최고 수준임을 입증했다. <br /> <br /> 삼성전자 SSD 810시리즈는 고성능 전용 컨트롤러를 탑재해 256bit(비트) 암호화 알고리즘을 적용하면서도 읽기&middot;쓰기 성능을 그대로 유지할 수가 있으며, 소비자가 노트북을 분실했을 때에도 해킹으로부터 SSD의 데이터를 안전하게 보호할 수 있다. <br /> <br /> 또한 데이터 삭제시 &lsquo;암호키 삭제(Crypto Erase) 방식&rsquo;을 적용해 데이터 용량에 관계 없이 전체 파일을 2~3초만에 삭제할 수 있는데 한 번 삭제하면 복원이 불가능하다. <br /> <br /> 이러한 보안 처리 기능은 컴퓨터와 모바일 기기의 폐기 또는 재활용 작업을 더욱 간편하게 수행할 수 있게 해, 많은 양의 PC를 안전하고 효율적으로 관리해야 하는 기업체나 공공기관의 보안 요구 사항을 단번에 만족시킬 수 있다. <br /> <br /> 삼성전자 김명호 상무는 &ldquo;이제 SSD는 높은 성능은 물론 신뢰성과 보안성을 겸비한 가장 우수한 저장장치&rdquo;라며 &ldquo;삼성전자는 최고 수준의 SSD 기술력을 바탕으로 고성능 SSD를 지속 출시하고 다양한 응용처를 개발해 SSD 시장을 확대시켜 나갈 것&rdquo;이라고 밝혔다. <br /> <br /> 삼성전자는 작년 양산을 시작한 최신 SSD 제품에도 보안성과 고성능 특성을 확보하기 위해 자체 개발한 전용 컨트롤러와 펌웨어를 탑재하여 소비자의 사용 편의성을 더욱 높였다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=rE11FYKNI1I:sYh_Kipz1Cw:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/rE11FYKNI1I" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:06:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1485스마트 레이드 시스템 ‘프리고 RS-4Pro’ 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/ylCOgLFadhU/view1.asp&nbsp;실제 냉장고를 연상시키는 감각적인 디자인에 뛰어난 발열 기능, LCD 디스플레이와 다양한 레이드 지원이 특징인 스마트한 대용량 외장하드가 지난 1월 5일 새로텍에서 리미엄급 레이드 스토리지 &lsquo;프리고(FRIGO)시리즈&rsquo;의 업그레이드 제품인 &lsquo;스마트 레이드 시스템 프리고RS-4Pro(Smart RAID System FRIGO RS-4Pro)&rsquo;출시됐다고 밝혔다. <br /> <br /> 이 제품은 맥을 주로 사용하는 디자이너나 방송, 광고, 영화 등을 다루는 영상 전문가가 사용하기에 안성맞춤이다. 프리고 RS-4Pro는 3테라바이트(TB)급 대용량 SATA HDD를 최대 4개까지 장착해 총 12TB 용량을 사용할 수 있으며, 필요와 용도에 따라 다양한 레이드 레벨(0, 1, 5, 1+0, Single, Span(JBOD), Clone, HotSpare)을 구현할 수 있다는 점이 장점이다. 사용자 설정을 통해 동작 상태 및 여러 레이드 작업을 손쉽게 할 수 있으며, 편리한 UI와 간편하게 조작할 수 있는 LCM 디스플레이를 통해 초보 사용자들도 쉽게 사용이 가능하다. <br /> <br /> 이 제품은 LCD 디스플레이로 하드디스크 상태를 즉시 확인할 수 있다는 것도 특징. 컴퓨터를 통하지 않고도 제품 전면에 장착된 LCD 디스플레이를 통해 하드디스크의 동작상태와 정보, 용량, 온도, 시스템, 레이드 설정 등 다양한 정보와 진행 상태를 한눈에 파악할 수 있어 스토리지 관리가 편리하다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=ylCOgLFadhU:boApaGUH-qg:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/ylCOgLFadhU" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:05:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1484기업의 클라우드 서비스 지원하는 ‘40 기가비트 이더넷 스위칭 모듈’ 출시http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/Q_hs9EozDWs/view1.asp한국 알카텔-루슨트(대표 신원열)가 데이터센터 네트워크의 성능을 획기적으로 향상시키는 &lsquo;40기가비트 이더넷 스위칭 모듈&rsquo;을 새롭게 출시해 기업 비즈니스에 보안과 신뢰성을 갖춘 고성능의 클라우드 서비스를 제공하게 됐다고 지난, 12월 26일 밝혔다. <br /> <br /> 새롭게 출시된 알카텔-루슨트의 고성능 40기가비트 이더넷 스위칭 모듈은 클라우드 서비스에 최적화된 대응을 제공해 기업이 클라우드 서비스를 원활하게 도입할 수 있도록 지원하는 솔루션이다.<br /> <br /> 이를 통해 전사에 구축돼 있는 기업용 네트워크 스위치인 옴니스위치 6900은 클라우드 서비스로도 기업의 데이터 센터에 구축된 애플리케이션과 동일한 품질의 사용자 경험을 제공할 수 있다.<br /> <br /> 한국 알카텔-루슨트 엔터프라이즈 사업 부문을 총괄하고 있는 김광직 전무는 &ldquo;기업은 데이터센터에서 어떠한 애플리케이션을 관리할 것 인지와 클라우드에서 어떠한 소스를 얻을 수 있을 것인지에 대해 결정을 내리고자 한다.&rdquo;라며 &ldquo;이에 기업은 앞으로 네트워크에 호스티드된 클라우드와 애플리케이션간의 원활한 상호작용을 지원하며, 클라우드의 이점을 얻을 수 있도록 충분한 유연성을 확보한 데이터센터 패브릭을 구축하고자 할 것이다.&rdquo;라고 말했다.<br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=Q_hs9EozDWs:ivw6jRg0Skc:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/Q_hs9EozDWs" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 15:03:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1483지능형 비디오 분석을 위한 적응적 배경 생성 기반의 이상행위 검출http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/YNP_daG8yUE/view1.asp지능형 비디오 분석 시스템은 불특정 다수의 객체가 가지는 행동을 분석하고, 불의의 사고를 사전에 예측하여 관리자에게 경고를 전달하는 기술을 필요로 한다. 본 고는 적응적으로 배경을 생성하여 월담, 실신, 버려진 물체, 배회와 같이 사전에 정의된 이상행위를 분석하는 기술을 제안한다. 제안된 비디오 분석 시스템은 배경 생성과 이상 행위 분석 모듈로 구성된다. 강건한 배경 생성을 위해서 영상 내의 움직임 변화를 검출하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 지속적으로 갱신하고, 이를 기반으로 객체를 검출한다. 또한 객체 검출의 정확성을 높이기 위해 검출된 결과에서 잡음과 그림자 제거 단계를 추가하였다. 이상행위 분석 모듈에서는 검출된 객체로부터 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적 정보를 추출한다. 이때 이상행위의 판단은 월담, 실신, 버려진 물체, 배회에 따라 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 실험 결과에서 제안된 시스템은 복잡한 배경 환경에서도 이동 객체 검출 및 이상행위 분석이 가능하였다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203.bmp" /><br /> 김 태 경 중앙대학교 첨단영상대학원 시각 및 지능시스템 연구실<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202033.bmp" /><br /> 이 승 원 중앙대학교 첨단영상대학원 석사과정 재학중<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202031.bmp" /><br /> 백 준 기 중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과 교수<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202032.bmp" /><br /> 유 장 희 한국전자통신 연구원<br /> <br /> <br /> 최근 공항, 철도, 항만, 공공시설, 유아시설, 터널, 지하철, 대형마켓, 백화점과 같은 장소에서 범죄나 테러, 폭행, 미아, 납치 등에 대한 강력 범죄 및 사건사고가 끊임없이 발생되고 있다. 이를 보안하기 위해 CCTV 보급이 점차적으로 확대되고 있고 관련된 연구도 활발하게 진행되고 있다. 기존의 CCTV 시스템 환경에서 범죄 및 사건사고 예방은 관리자의 주관적 판단에 의존하는 단순한 모니터링에 불과하였다. 모니터링 시스템의 경우는 관리자가 여러 대의 모니터를 직접 육안으로 관측 및 감독하기 때문에 집중력이 저하되는 문제가 발생한다. 최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 비디오 분석시스템이 필요하게 되고 지능화된 비디오 분석시스템이 출현하게 된 원동력이 되었다. <br /> 지능형 비디오 분석시스템은 도심의 상습적 범죄자들과 테러리스트를 감시하기 위해 도입되었고, 뉴욕에서는 실시간 감시가 가능한 범죄 센터를 갖추고 있다. 뉴욕 센터에서는 수백만 건의 정보를 신속하게 검색하여 데이터 간의 상관도를 분석함으로써 2008년 범죄율이 27% 감소하였다. 이러한 사례를 바탕으로 최근 시카고에서는 Virtual Shield System (VSS)을 설치 운영하여 강력범죄에 대응하고 있다. 이와 같은 지능형 비디오 분석시스템들은 환경 혹은 대상에 따라 감시 기능들이 개발되고 있다[1]. 대표적으로 Bosch는 Intelligent Video Analysis(IVA)가 탑재된 카메라를 통해 차량 정체, 화재 및 각종 유고 상황을 영상운영 시스템으로 담당자에게 즉각적으로 인지 및 대처할 수 있는 시스템을 개발하였다[2]. IBM의 Smart Surveillance System(S3)는 영상저장, 영상분석, 감시 어플리케이션으로 구성되어 CCTV를 통해 전달되는 영상이 관리 서버로 전송되고 설정된 기능에 따라 모니터에 이벤트가 발생하게 된다. 이때 감시 어플리케이션에서 영상분석 솔루션을 통해 영상검색 및 이벤트 통계 관리가 가능케 하여 관리자의 업무 효율을 높여주는 시스템을 개발하였다[3].<br /> 본 고에서는 적응적 배경 생성을 통해서 객체를 검출하고, 검출된 객체의 이상행위를 검출하는 비디오 분석시스템을 제안한다. 객체의 이상행위는 월담, 버려진 물체, 실신, 배회에 대한 4가지 속성으로 분류하고 판별 조건에 따라 특정 이상행위를 검출한다. 제안된 시스템은 크게 두 모듈로 구분되고, 첫 번째 모듈은 적응적 배경 생성기반 객체 정의 및 검출이며 영상 내의 움직임 변화를 관측하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 갱신하고 환경변화에 적응적으로 배경영상을 생성한다. 또한 검출된 객체로부터 그림자와 잡음을 제거함으로써 객체 검출의 정확성을 향상시킬 수 있다. 두 번째 모듈에서는 환경에 따른 이상행위 검출로 첫 번째 모듈에서 검출된 객체에 대해서 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적을 추출하여 사전에 정의된 월담, 버려진 물체, 실신, 배회에 대한 이상행위의 검출이 가능하다.<br /> 본 고의 구성은 다음과 같다. 2장에서 관련연구, 3장에서는 적응적 배경생성 기반 객체 정의 및 검출, 4장은 제안된 이상행위 정의 및 검출, 그리고 5장은 이상행위에 대한 실험 및 분석결과이다. 마지막으로 6장에서는 결론 및 향후 계획을 말한다. <br /> <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>지능형 비디오 분석 관련연구 <br /> <br /> </strong></span>지능형 비디오 분석시스템은 의미 있는 정보를 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기술을 의미한다. 대부분의 지능형 비디오 분석시스템에서 감시 대상은 주로 사람 또는 차량이며, 상황에 따라 관심 영역을 설정하기도 한다. 이때 관심영역 내에 존재하는 객체는 실루엣, 행동 특성, 움직임, 색상정보를 가지고 객체를 정의하고 패턴화하여 대상 객체를 검출, 추적 및 인식하게 된다. 기존의 객체 분석을 위해 자주 사용하는 방법으로 능동형태모델[4] (active shape model)과 능동윤곽모델[5] (active contour model)이 있다. 이 방법들은 사전에 객체를 정의할 때 형태 정보를 모델화하여 영상 내에 동일한 형태를 갖는 대상을 찾는다. 하지만 모델링 과정에서 객체 위치와 크기는 카메라 위치에 따라 다르게 표현되므로 객체에 표현된 형태 정보를 위해서 지속적으로 갱신이 필요하다.<br /> 실시간 환경에서 인접 영상간 차분과 움직임 정보를 결합하여 배경영상을 생성하여 복잡한 환경에서도 적응적으로 배경 생성 및 갱신이 가능한 방법이 [6]에서 제안되었다. 표 1은 기존의 지능형 비디오 분석시스템 및 이상행위 검출에 대한 특성을 분류하였다. <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020367.jpg" /><br /> <br /> Velastin[7]와 Bird[8]는 대중교통관제 시스템을 개발하였다. 이 시스템에서는 화소 단위의 처리와 움직임 정보를 결합한 방법으로 배경 영상을 추정하였다. 화소 처리 과정에서는 배경추정 방법에서 가장 유용하게 사용하고 있는 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model; GMM) 방법으로 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 움직임 정보를 이용하여 검출하였다. 하지만 객체와 배경 분리단계에서 객체 분포가 많을 경우 부정확한 객체 검출 결과를 갖게 되고 움직임 위치도 함께 변화되어 시스템 성능에 오류를 발생시킬 수 있다. <br /> Spagnolo[9]는 버려진 물체와 사라진 물체를 검출하기 위해서 연속되는 프레임을 평균하여 배경을 생성한다. 하지만 배경생성 이후 갱신을 하지 않기 때문에 정확한 객체 검출이 어렵고, 에지 결과에 의존성을 갖기 때문에 복잡한 환경에서 부정확한 검출을 갖는 원인이 된다. <br /> Yu와 Aggarwal[10]는 실루엣으로부터 사람의 신체부위를 찾기 위한 variable star-skeleton representation (VSS)에 기반한 의미론적인 자세 해석으로 인간행위의 인식 방법을 제안하였다. 이 방법은 미리 정의된 행위의 집합을 이용하여 다양한 행위를 인식할 수 있는 장점이 있다. 하지만 복잡한 환경에서 적용하기 어렵다.<br /> Singh[11]는 근사화된 미디언 모델(approximate median model)을 사용한 배경생성을 사용하고 있으며, 독립적으로 0.5초와 20초 주기로 각각에 대해 배경영상을 생성한다. 하지만 배경영상과 달리 환경적 변화에 민감하여 차분 결과에서의 부정확한 객체 검출이 문제점으로 지적된다. 따라서 제안된 시스템은 이상행위의 검출 성능을 향상시키기 위하여 배경생성, 이동객체 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적, 불변 모멘트 등의 객체 특징 정보를 새롭게 정의하고 추출하여 지능형 비디오 분석의 중요한 목표가 되는 월담, 실신, 버려진 물체, 배회의 이상행위를 검출하는 방법을 제안한다. <br /> <span style="color: #ff6600"><strong><br /> 적응적 배경 생성기반 객체 정의 및 검출<br /> <br /> </strong></span>제안된 지능형 비디오 분석시스템 구조는 그림 1과 같고, 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈은 인접 프레임 간의 움직임 정보를 추출하여 배경성분만 갖도록 계산한 후 적응적으로 배경을 생성한다. <br /> 이때 정확한 객체 검출을 위해 수리형태학적 연산으로 잡음을 제거하고 밝기 왜곡(brightness distortion; BD) 방법[12]을 사용하여 그림자를 제거한다. 객체를 판단하는 기준으로 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적, 불변 모멘트를 객체 특징 정보로 정의한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020368.jpg" /><br /> <span style="color: #3366ff"><strong><br /> 1. 적응적 배경 생성기반 객체 검출<br /> <br /> </strong></span>본 고에서 제안한 배경생성기반 객체 검출 방법은 그림 2와 같다. 배경 생성은 움직임 정보를 이용하여 설정된 임계치보다 적은 경우에 대해서 배경 성분으로 판단한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020369.jpg" /><br /> <br /> 움직임이 보상된 차분 에너지는 인접한 두 영상간의 유클리디언 거리를 사용하여 다음과 같이 정의한다.<br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020370.jpg" /><br /> <br /> 여기서는 <img height="23" alt="" width="12" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020371.jpg" />시간 에서의 입력영상이고, <img height="24" alt="" width="25" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020373.jpg" />는 이전 영상이다. 이때 <img height="15" alt="" width="40" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020374.jpg" />은&nbsp; <img height="23" alt="" width="12" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020371.jpg" />에서의 각 화소이고, <img height="13" alt="" width="35" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020376.jpg" />&nbsp;와 <img height="11" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020377.jpg" /> 는 각각 <img height="15" alt="" width="40" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020374.jpg" />에서의 변위와 윈도우 크기를 나타낸다. 이때&nbsp;&nbsp; <img height="17" alt="" width="60" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020378.jpg" />&nbsp;가 설정된 임계치 <img height="15" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020379.jpg" />&nbsp;보다 작으면 해당 화소를 배경으로 갱신한다. 본 고에서는 임계값을 1.0으로 설정하였으며 다음과 같이 기존 배경과 현재 영상을 혼합하여 생성된다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020380.jpg" /><br /> <br /> 여기서 <img height="14" alt="" width="50" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020381.jpg" />는 시간 &nbsp;<img height="21" alt="" width="10" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020372.jpg" />에서의 생성된 배경 영상을 나타내고, <img height="14" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020383.jpg" />는 범위 [0,1]을 가지는 배경 혼합 비율이다.<br /> 객체는 다음과 같이 생성된 배경과 입력영상의 차분에 의해 검출된다. <br /> <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020384.jpg" /><br /> 여기서&nbsp; <img height="17" alt="" width="25" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020385.jpg" />는 배경영상과 입력영상 간의 차분에 따른 검출 결과이며, 차분 결과가 임계값&nbsp; <img height="18" alt="" width="15" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020386.jpg" />보다 큰 경우는 객체로 판단한다.<br /> 객체 검출의 정확성을 향상시키기 위해 수리형태학적 연산으로 잡음을 제거하고, Lei와 Xu[12]가 제안한 방법을 개선하여 그림자를 제거하였다. 제안된 방법은 밝기 변화를 사용하는 밝기 왜곡(brightness distortion; BD)에다 그림자 밝기 왜곡(shadow brightness distortion; SBD)과 하이라이트 밝기 왜곡(highlight brightness distortion; HBD)을 추가로 적용하여 그림자 영역을 찾은 후에 제거한다. BD, SBD, HBD의 계산은 각기 다음과 같다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020387.jpg" /><br /> 여기서 <img height="14" alt="" width="50" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020388.jpg" />는 입력영상의 각 색상 채널이며,&nbsp;<img height="11" alt="" width="40" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020389.jpg" /> 는 배경영상의 색상 채널이다. 그리고 <img height="13" alt="" width="35" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020392.jpg" />는&nbsp; <img height="13" alt="" width="35" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020390.jpg" />에서 <img height="12" alt="" width="35" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020393.jpg" />로의 색상변환에서 <img height="17" alt="" width="15" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020394.jpg" />성분으로 변환하는 값으로 <img height="14" alt="" width="200" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203103.jpg" />이다.<br /> 이 값을 이용하여 최종 차분 영상&nbsp; <img height="16" alt="" width="35" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020395.jpg" />을 계산한다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020396.jpg" /><br /> 여기서 <img height="21" alt="" width="15" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020397.jpg" />는&nbsp; <img height="10" alt="" width="25" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020398.jpg" />의 임계값으로 <img height="15" alt="" width="80" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020399.jpg" />의 값으로 설정되고&nbsp; <img height="16" alt="" width="15" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203100.jpg" />는 <img height="10" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203101.jpg" />의 임계값로 <img height="11" alt="" width="80" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203102.jpg" />의 값으로 설정된다.<br /> 그림 3(c)는 그림자가 검출된 차분영상으로 분홍색이 검출된 그림자 영역으로 그림 3(d)와 같이 그림자가 제거된 객체를 검출할 수 있다. <br /> <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203104.jpg" /><br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>객체 검출 및 특징 정보 추출<br /> </strong></span><strong>(1) 객체 특징 정의<br /> </strong>검출된 객체의 특징 정보는 무게중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적, 불변 모멘트로 정의한다. 이때 무게중심, 실루엣, 크기, 불변 모멘트 정보는 객체 검출 결과로부터 추출한다. 무게 중심, 실루엣, 크기 정보는 인접 프레임 간의 동일 객체를 판단하는 기준이 되며 판단된 동일 객체의 무게 중심으로 객체의 이동 궤적을 갱신한다.<br /> 영상에서 검출된 객체는 이전 프레임의 객체와 특징을 비교하여 총 오차값이 가장 작은 객체를 동일한 객체라고 판단한다. 이때 총 오차 값(<img height="10" alt="" width="10" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203105.jpg" />)는 식 (6)과 같다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203106.jpg" /><br /> 여기서 <img height="15" alt="" width="55" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203107.jpg" />는 객체 크기, 무게중심, 실루엣의 가중치 값이며, 그 합은 1이다.&nbsp; <img height="15" alt="" width="55" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203115.jpg" />는 객체 크기, 무게중심, 실루엣에 대한 오차 값이다. 무게중심의 오차 <img height="12" alt="" width="20" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203109.jpg" />는,<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203110.jpg" /><br /> 여기서&nbsp; <img height="13" alt="" width="50" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203111.jpg" />는 객체의 무게 중심 좌표이며, <img height="20" alt="" width="50" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203112.jpg" />는 이전 객체의 무게 중심 좌표이다.<br /> 비정형 객체는 연속된 영상에서 크기 변화를 갖기 때문에 동일한 개수의 성분을 추출하여 사용한다. 실루엣 추출은 외곽 성분에 대해서 5&deg;씩 회전시켜 추출한다. 최대 외곽 성분의 총 오차 <img height="20" alt="" width="15" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203113.jpg" />는 다음과 같이 계산된다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203114.jpg" /><br /> 여기서 <img height="10" alt="" width="10" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203116.jpg" />은 외곽 성분의 총 개수이다. <img height="12" alt="" width="20" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203117.jpg" />는 현재 검출된 객체의 외곽 성분이고, <img height="14" alt="" width="20" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203118.jpg" />는 이전 검출된 객체 외곽성분이다. 크기에 대한 오차는 이다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203119.jpg" /><br /> 여기서&nbsp; <img height="16" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203120.jpg" />는 객체의 크기를 나타내는 가로와 세로이다.&nbsp; <img height="21" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203121.jpg" />는 이전 객체의 크기이다. 식 (6)에 의해서 총 오차(<img height="10" alt="" width="10" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203122.jpg" />)를 계산하여 가장 적은 오차 값으로 영상 내에서 동일한 객체로 판단한다. 이 결과로 무게중심은 이동 궤적 정보로 활용된다.<br /> <br /> <img alt="" style="width: 324px; height: 308px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203123.jpg" /><br /> 그림 4는 정의된 객체의 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적의 결과를 나타내었다. 그림 4(e)는 총 오차(<img height="10" alt="" width="10" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203122.jpg" />)에 따라 계산된 동일 객체와 이동궤적을 나타낸다. <br /> <br /> <strong>(2) 불변 모멘트<br /> </strong>Hu[13]가 제안한 불변 모멘트는 객체의 모든 화소 정보를 이용하여 7개의 모멘트 계수 값으로 분류하는 방법을 제안하였다. 따라서 본 고에서는 객체 정보 중의 하나로 불변 모멘트를 정의하고 버려진 물체와 실신 행위를 구분하는데 사용한다.<br /> 불변 모멘트는 2차원 영상을 함수 <img height="14" alt="" width="40" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203124.jpg" />의 형태로 정의하여 기하학적 모멘트를 구하며, 영상 이동에 불변하도록 중심 모멘트를 계산하고 정규화된 중심 모멘트를 사용하여 크기, 회전, 이동, 대칭 변환에 불변한 모멘트를 생성한다. 기하학적 모멘트는 다음 같이 정의된다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203125.jpg" /><br /> 여기서 <img height="12" alt="" width="10" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203126.jpg" />와 <img height="14" alt="" width="10" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203127.jpg" />는 0과 같거나 큰 정수이며, <img height="11" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203128.jpg" />는 모멘트의 차수이다. M, N은 각각 영상의 가로와 세로 크기이다. 일반적인 기하학적 모멘트는 영상이 이동하면 위치에 따른 오차 때문에 영상의 무게 중심이 변형되므로 중심 모멘트를 계산한다. 이때 기하학적 모멘트에서 낮은 차수 값으로 무게 중심 계산을 다음과 계산한다.&nbsp;<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203129.jpg" /><br /> &nbsp;여기서, <img height="18" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203130.jpg" />는 영상의 무게 중심이고, 중심 모멘트는 다음과 같이 정의한다. <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203131.jpg" /><br /> 식 (12)를 비선형 조합하여 크기, 회전, 위치에 불변한 모멘트를 갖도록 정규화된 중심 모멘트를 계산한다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203132.jpg" /><br /> 여기서 &gamma;는 다음과 같이 정의된다. <br /> 마지막으로 7개의 불변 모멘트는 정규화된 중심모멘트&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="15" alt="" width="25" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203133.jpg" />을 사용하여 계산된다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203134.jpg" /><br /> <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203135.jpg" /><br /> 여기서 &oslash;1, &oslash;2, &hellip;, &oslash;7는 7개의 모멘트 차수를 나타낸다.&nbsp;<br /> <br /> &nbsp; <img height="241" alt="" width="451" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203136.jpg" /><br /> <br /> 표 2는 물체와 사람에 대하여 불변 모멘트를 계산한 결과를 나타내었다. 표 2에서 비교한 물체와 사람은 그림 5(a)의 입력영상에서 추출된 객체로 그림 5(b)의 정형 객체인 물체와 그림 5(c)의 비정형 객체인 사람에 대해 각각 모멘트를 계산하였다. 표 2는 계산된 두 객체의 모멘트 값의 차이를 보인다. 본 고에서는 물체와 사람을 구분하기 위해 이동, 회전, 크기, 대칭 변환에 불변한 특징을 갖는 불변 모멘트를 사용하고 모멘트 값에 따라 버려진 물체와 실신을 구분한다.&nbsp;<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203137.jpg" /><br /> <span style="color: #3366ff"><strong>&nbsp;이상행위 정의 및 검출</strong></span> <br /> 본 고에서 제안하는 이상행위는 월담, 버려진 물체, 실신, 배회의 네 가지 특징으로 분류 및 정의한다. 3절에서 소개한 적응적 배경생성기반 객체 정의 및 검출 결과로부터 시나리오 환경에 따라 이상행위를 검출하고 정보를 표현한다. 이때 제안된 객체 특징 정보는 동일 객체 판단에 대해 이동 궤적과 함께 이상행위 정보도 갱신한다. <br /> &nbsp;<br /> 1. 월담<br /> 월담 행위는 사전적 의미로 &ldquo;담장을 넘는 행위&rdquo;이며, 제안된 월담 행위는 주거지역의 담장 또는 울타리와 같은 환경 내에 특정 객체가 넘는 행위를 의미한다. 월담 행위 검출은 사용자가 관심 영역(region of interest; ROI)을 정의하고 영역 내에 무게중심과 비교 분석하여 판단한다. 이때 ROI는 입력된 영상 내에 선을 그려서 활성 영역과 후보 영역으로 분할한다. 월담 행위 과정 및 결과는 그림 6과 같고, 객체 정의에 따라 무게중심, 이동 궤적, 실루엣으로 나타내었다. 그림 6(c)에서 객체 A는 정상적인 행위를 갖는 보행 객체이고 객체 B는 월담 행위가 검출된 결과를 보인다.<br /> <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203138.jpg" /><br /> <br /> <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203139.jpg" /><br /> <strong>2. 버려진 물체 및 실신<br /> <br /> </strong>일정한 시간 동안 보행 객체가 갑자기 넘어져서 움직임이 없는 경우에 대해 실신 행위로 정의한다. 반면 버려진 물체는 물체가 특정한 지역에 놓여져 장시간 노출된 경우이다. 버려진 물체는 공공장소에서 이상 행위자에 의한 폭발물을 비롯한 위험물 투기 및 방치에 의한 객체로 정의되며 지능형 감시 시스템에서 많은 연구가 진행되고 있는 분야로 본 고에서는 이상행위의 한 가지 행위로서 분류한다. 이와 같이 객체의 움직임 변화가 없는 정적인 객체에 대해 우선적으로 버려진 물체로 간주하고 불변 모멘트에 따라 실신 행위로 판단한다. <br /> 본 고에서는 버려진 물체와 실신 행위를 검출하기 위해서 Lei와 Xu[12]가 제안한 다중 배경방법을 개선해서 이용한다. Lei와 Xu가 제안한 다중 배경방법은 현재 영상의 배경과 과거에 생성된 배경간의 변화를 관측하는 방법이다. 제안된 방법에서는 불변모멘트를 이용하여 버려진 물체와 실신 행위를 판단한다. 버려진 물체와 실신 행위의 알고리듬은 표 4와 같다.<br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203140.jpg" /><br /> 버려진 물체와 실신 행위 검출은 후보 객체의 무게 중심이 10초 이상 변화가 없는 경우에 최종 후보 객체로 설정한다. 행위에 대한 판단 기준은 버려진 물체와 실신의 불변 모멘트를 계산하여 구분한다. <br /> <br /> <br /> <strong>3. 배회<br /> <br /> </strong>배회의 사전적 의미는 &ldquo;어슬렁거리다. 이러저리 돌아 다닌다.&rdquo;의 표현으로, 본 고에서는 영상 내에 객체가 동일한 블록을 반복적으로 발생 할 때 배회 행위의 특성으로 간주한다. 배회 행위 검출은 입력 영상을 <img height="11" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203142.jpg" />크기로 분할하고 이동 궤적을 관측하여 블록기반의 이동 객체 검출방법을 사용한다. 배회 판단 기준은 임의의 설정된 카운트 값 이상의 매크로 블록을 선택하고 전체 매크로 블록(<img height="11" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203142.jpg" />)에서 동일한 값을 갖는 3개 이상의 매크로 블록이 검출되면 배회 행위로 판단한다.<br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203141.jpg" /><br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203144.jpg" /><br /> 배회 행위 분석 및 결과는 그림 7과 같다. 그림 7(b)에서 보라색 매크로 블록은 보행 객체를 의미하고, 주황색 매크로 블록은 임의의 설정된 카운트 값보다 크고 동일한 매크로 블록 카운트 값이 3개 이상인 블록으로써 배회 객체를 말한다. 그림 7(c)는 입력 영상에서 가상의 매크로 블록 단위로 분할된 구조를 보이고 시스템 내부에서만 처리된다. 이로써 그림 7(d)와 같이 객체 A는 판단 조건에 따라 보행 객체이고 객체 B는 배회 행위 검출된 객체이다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <br /> <span style="color: #3366ff"><strong><br /> 이상행위에 대한 실험 및 분석결과 <br /> <br /> </strong></span>제안된 시스템은 인텔 코어 i7 환경에서 Visual Studio 2008을 사용하여 구현하였다. 실험 영상은 Sony CCD 캠코더를 사용하여 영상을 취득하였고, 버려진 물체의 실험은 AVSS(Advanced Video and Signal-Based Surveillance) 데이터 셋[15]으로 실험하였다. 모든 실험영상 크기는 320&times;240이며 초당 24 프레임(frames per second; FPS) 이상 사용하였다. <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203145.jpg" /><br /> <br /> <strong>1. 이상행위에 대한 실험 및 분석<br /> </strong>제안된 이상행위 검출 및 실험은 사전에 정의된 시나리오 환경에서 분석하였다. 월담의 실험은 울타리 혹은 주거용 담장에 관심 영역을 설정해 활성 영역과 후보 영역으로 구분하고 판단 조건에 따라 검출하였다. 그 결과는 그림 9과 같다. 그림 9(g)는 후보 영역에 존재하던 객체가 활성 영역으로 넘어가기 전의 행동을 보이며, 그림 9(h)는 활성 영역으로 넘어간 객체의 실루엣을 적색으로 표현하여 월담 행위로 판단된 결과이다. <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203146.jpg" /><br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203147.jpg" /><br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203148.jpg" /><br /> 버려진 물체와 실신 실험분석은 다중 배경생성방법을 사용하여 정적인 후보 객체를 선택하고, 10초간 무게 중심의 변화를 관측하고 불변 모멘트를 이용하여 버려진 물체와 실신 행위를 구분하였다. 그림 10은 AVSS 실험 영상으로 버려진 물체를 검출한 결과를 나타내었다. 이때 물체 위치에서 30초간 지속되어 정적인 객체로 판단되어 버려진 물체로 검출되었다.<br /> 그림 11는 실신 행위의 실험 결과로 불변 모멘트를 이용하여 버려진 물체로 간주할 수 있는 주차된 차량들 및 도로 안내 도구 등과 분리해 인식 가능함을 보인다. <br /> 배회 행위의 검출은 입력영상을 동일한 크기의 매크로 블록(<img height="11" alt="" width="30" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203142.jpg" />)으로 분할하고 이동 객체의 궤적 정보를 이용하였다. 그림 11은 배회 행위의 실험 결과로써 배회하는 객체가 분할된 블록 영역에 반복적으로 진입하는 판단 조건에 따라 검출된 결과를 나타내었다. 그 결과를 그림 11에 보인다. 그림 11(f)에서 30초간 배회 이상행위 검출이 지속적으로 관측된 결과를 확인하였다. <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203149.jpg" /><br /> <strong>2. 무게 중심과 이동 궤적 분석<br /> </strong>본 절에서는 객체 검출에 의한 무게 중심의 정확도를 실제 객체의 무게 중심과 비교 실험하였다. 이때 실제 객체의 무게 중심은 입력된 영상에서 객체를 추출하여 계산된 값이다.<br /> <br /> <img height="216" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203150.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="216" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120203151.jpg" /><br /> <br /> 그림 12와 13은 제안된 방법의 이상행위 검출결과에 따라 검출된 무게중심과 실제 무게중심 간의 유사 분포 곡선을 보인다. 그림 12는 월담 이상행위 검출 결과로 구간내의 평균오차는 2.3이다.<br /> 그림 13는 배회 이상행위 검출결과로 구간 내의 평균 오차는 2.1이다. 그 중에서도 1300번째 영상에서 잡음으로 인해 실제 배회 검출 오차가 다른 구간보다 크게 나타났다. <br /> <br /> <strong><span style="color: #ff6600">결 론 <br /> <br /> </span></strong>본 고는 적응적 배경생성기반 지능형 비디오 분석시스템으로 월담, 버려진 물체, 실신, 배회의 이상행위를 분석하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 크게 두 모듈로 구분하였고, 첫 번째 모듈에서는 적응적 배경 생성기반 객체 정의 및 검출이고 두 번째 모듈에서는 이상행위 검출이었다. 실험 결과 적응적 배경생성에 따라 객체 검출의 정확성을 높였고, 정의된 이상행위 판단에 따라 월담, 버려진 물체, 실신, 배회 검출이 가능하였다. <br /> 본 고의 기여도는 다음과 같다. 첫 번째는 적응적 배경 생성과 그림자 제거로 객체 검출의 정확성을 높였다. 두 번째는 이상행위 판별로 월담 행위는 영상을 활성영역과 후보영역으로 분할하여 행위자를 효율적으로 판별하였고, 버려진 물체와 실신은 불변 모멘트를 통하여 오검출을 제거하였고, 배회는 영상을 매크로 블록으로 나누어 배회의 정도를 판단하였다. 세 번째는 제안된 네 가지 이상행위에 대해 동시에 검출이 가능하다.<br /> 향후에는 이상행위의 실험 영상을 보다 많이 구축하여 이상행위에 대한 성능을 분석하고자 한다. <br /> <br /> <br /> <span style="font-size: smaller"><img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;[참고문헌]</span> <br /> <br /> <span style="font-size: smaller">[1] 원병철, &quot;스토리지 활용한 보안시스템 구축사례,&quot; 월간 시큐리티 월드, 제 157권, 42-43쪽, 2010년 2월<br /> [2] 임현주, &quot;2010년 이 기업을 주목하라,&quot; 월간 CCTV 저널, 제 12권, 69-84쪽, 2010년 1월<br /> [3] A. Hampapur, S. Borger, L. Brown, C. Carson, J. Connell, M. Lu, A. Senior, V. Reddy, C. Shu, and Y. Tian, &quot;S3: the IBM smart surveillance system: from Transactional systems to observational systems,&quot; Proc. Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. 4, pp. 1385-1388, April 2007.<br /> [4] T. Cootes, C. Taylor, D. Cooper, and J. Graham, &quot;Training models of shape from sets of examples,&quot; Proc. Int. Conf. British Machine Vision, pp. 9-18, September 1992.<br /> [5] A. Koschan, S. Kang, J. Paik, B. Abidi, and M. Abidi, &quot;Color active shape models for tracking non-rigid objects,&quot; Pattern Recognition Letters, Vol. 24, pp. 1751-1765, July 2003.<br /> [6] T. Kim, J. Im, and J. Paik, &quot;Video object segmentation and its salient motion detection using adaptive background generation,&quot; IET Electronics Letters, Vol. 45, pp. 542-543, May 2009.<br /> [7] S. Velastin, B. Boghossian, B. Lo, J. Sun, and M. Vicencio-Silva, &quot;PRISMATICA: toward ambient intelligence in public transport environments,&quot; IEEE Trans. Systems, Man, Cybernetics, Vol. 35, no. 1, pp. 164-182, January 2005.<br /> [8] N. Bird, O. Masoud, N. Papanikolopoulos, and A. Isaacs, &quot;Detection of loitering individuals in public transportation areas,&quot; IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, Vol. 6, no. 2, pp. 167-177, June 2005.<br /> [9] P. Spagnolo, A. Caroppo, M. Leo, T. Martiriggiano, and T. D''Orazio, &quot;An abandoned/removed objects detection algorithm and its evaluation on PETS datasets,&quot; Proc. Int. Conf. Video, Signal Based Surveillance, pp. 17-21, November 2006.<br /> [10] E. Yu and J. Aggarwal, &quot;Human action recognition with extremities as semantic posture representation,&quot; Proc. Int. Conf. Computer Vision, Pattern Recognition, pp. 1-8, June 2009.<br /> [11] A. Singh, S. Sawan, M. Hanmandlu, V. Madasu, and B. 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Information Theory, Vol. 8, no. 2, pp. 179-187, February 1962.<br /> [14] i-LIDS dataset for AVSS 2007. </span><br /> <br /> <br /> <span style="font-size: smaller">※본 연구는 2010년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(2009-0081059)과 지식경제부 및 정보통신산업진흥원의 대학 IT 연구센터 지원사업의 지원(NIPA-2010-C1090-1011-0010)의 연구결과로 수행됨과 함께 전자공학회에 게재된 논문을 바탕으로 정리한 것임을 알려드립니다.</span><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=YNP_daG8yUE:KPFh_UiO3Hs:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/YNP_daG8yUE" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 13:47:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1482이제 차량용 블랙박스 구매시, KS 마크 찾아보세요http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/Ua9crcsAxeY/view1.asp<br /><br />지식경제부 기술표준원(원장 허 경)은 표준화되지 않아 발생하는 국민의 불편 해소를 위해 국민생활과 밀접한 생활표준화과제 중 11년도 추진과제인 &lsquo;모바일 정보기기(휴대폰, PMP 등) 문자입력 방식 표준화 등 22개 과제&rsquo;를 완료했다고 밝혔다.<br /> <br /> 국민의 생활 편의를 도모하기 위해 시작된 50대 생활표준화과제 및 온라인 국민제안을 통해 선정된 과제의 표준화를 추진해 ''09년부터 ''11년까지 총 41개 과제가 완료됐다.<br /> <br /> ''11년에는 가전제품용 공용 리모콘(KS C 7026), 차량용 블랙박스 표준(KS S 5076)이 제정됐으며, 노약자 및 장애인 등이 편리하게 엘리베이터를 이용할 수 있도록 엘리베이터 버튼 위치 표준(KS B 50127), 노인 요양시설 서비스 표준화 및 인증제 등이 도입됐다. 동 사업으로 지난 ''09년에 전국지자체간 교통카드 호환사용을 위해 KS 11종이 개정됐고, 2012년에는 한방용 뜸, 노트북 전원 어댑터, 플러그인 하이브리드 전기 자동차 연비 측정방법에 대한 표준화가 추진될 예정이다.<br /> <br /> 2012년에는 한방용 뜸, 노트북 전원 어댑터, 플러그인 하이브리드 전기자동차 연비 측정방법에 대한 표준화가 추진될 예정이다. 노트북 전원 어댑터는 국내표준화뿐 아니라 국제표준으로도 추진되고 있다. ''10년 9월 전기관련 국제표준화기구인 IEC에서 신규 작업항목으로 채택됐다. 우리나라가 국제표준화 작업반의 프로젝트리더를 맡아 삼성, LG 등 국내기업의 의견을 국제표준에 반영하고 있다. <br /> <br /> 50대 생활표준화 과제는 2012년까지 완료되나, 생활표준화 국민제안 사이트(<a href="http://www.lifestandard.or.kr">www.lifestandard.or.kr</a>)를 통해 제안되는 과제 중에 생활표준화 과제를 선정해 표준화를 계속할 예정이다.<br /> <br /> 국민 제안과제 중 2011년에는 이어폰 표준화 등 9개 표준화 추진 과제가 추가됐다. 또한, 국미제안 과제 중 장애인 화장실의 변기높이 표준화 드이 12개 과제가 추진 검토과제로 확정됐다.<br /> <br /> 지식경제부 기술표준원은 보다 많은 국민의 생활표준화 참여를 위해 다양한 홍보 확대 및 표준화 행사를 추진할 계획이다.&nbsp; 스마트폰에서도 쉽게 제안할 수 있도록 앱을 만들어 보급할 예정이다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=Ua9crcsAxeY:oJmeV0HtTpo:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/Ua9crcsAxeY" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:38:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1477“보안기술들의 총집합, ‘시큐리티코리아 2012’ 코엑스에서 개최”http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/VUd0EuuY27w/view1.aspCCTV저널, 케이훼어스㈜, 한국감시기기공업협동조합이 공동으로 주최하는 &ldquo;시큐리티코리아 2012 (SECURITY KOREA 2012)&rdquo;가 5월 15일부터 18일까지 4일간, 코엑스에서 개최 된다. <br /> <br /> <strong>대한민국 첨단 보안 제품의 열띤 경연장<br /> </strong>시큐리티코리아 2012(SECURITY KOREA 2012)는 의료, 교육, 행정분야와 같은 보안 솔루션에 대한 수요가 높은 핵심부문을 포함해 한국의 경쟁적인 보안시장에서 비중이 있는 사업 동반자들과의 네트워크 형성 및 필요한 모든 핵심 요소들이 제공 되는 글로벌 보안전문 전시회로 각광 받고 있다. 전년 전시회에서는 총 250개사 총 26,413명의 국내 및 해외 관람객들이 참관해 국내를 넘어 아시아를 대표하는 보안전문 전시회로의 입지를 다지며 성공적으로 행사를 마친 바 있다. 이번 행사의 전시관 구성으로는 보안기기와 정보보호 아이템 총 2가지 테마로 전시된다.<br /> 보안기기 품목으로는 보안장비 시스템, 빌딩자동화 시스템, 홈랜드시큐리티 시스템이 전시되며 정보보호 품목으로는 정보보호 솔루션제품들이 전시된다. <br /> <br /> <strong>&lsquo;World IT Show 2012&rsquo; 동시개최로 새로운 비즈니스 기회 창출<br /> </strong>전시회 이외에도 1:1 비즈니스 미팅, 2012 보안시장 전망 컨퍼런스 및 기술세미나, 국제보안산업 기술세미나까지 총 4개의 부대행사가 동시에 진행된다. 특히 올 해에는 지식경제부, 방송통신위원회, 문화체육관광부, 행정안전부가 주최하는 국내 IT분야의 최대행사인 ''2012 월드IT쇼(WIS 2012)''가 동시에 개최 돼 이로 인한 시너지 효과도 기대가 되고 있다. 이 밖에도 2012 보안 시장 전망 컨퍼런스 및 기술세미나, 국제보안산업 기술세미나는 세계 보안산업 이슈 및 기술동향을 주제로 국내외 관계자 약 1,000여명이 참가하는 컨퍼런스가 동시개최 되며 참가업체가 직접 강연할 수 있는 기회도 마련된다.<br /> 시큐리티코리아 2012 관계자는 &ldquo;이번 전시회에서는 매년 전문 바이어 초청으로 입증된 1:1수출상담회의 해외바이어는 물론, 함께 열리는 월드IT쇼 참가업체를 고객으로 만나는 새로운 비즈니스 기회가 창출 될 것으로 기대한다&rdquo;고 말했다. <br /> <br /> &lsquo;시큐리티코리아 2012(SECURITY KOREA 2012)&rsquo;에 관한 문의는 시큐리티코리아 2012 사무국(02-555-7153) 혹은 CCTV저널(02-2026-5700)으로 문의하면 된다. 기타 자세한 사항은 공식 홈페이지(<a href="http://www.securitykorea.org/">http://www.securitykorea.org/</a>)를 참조하면 된다.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=VUd0EuuY27w:tdJL8O51mAA:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/VUd0EuuY27w" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:37:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1476제주 올레길, CCTV 설치해 범죄유발 환경 개선할 터http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/hH8dFADIKqQ/view1.asp제주지방경찰청(청장 정철수)에서는 1월 17일부터 경찰서별로 강도와 절도, 학교폭력 등 범죄취약지역을 중심으로 주민과 함께하는 치안 올레길을 개설할 예정이라고 밝혔다.<br /> <br /> 주민&middot;행정기관&middot;경찰이 함께 걸어보며 지역의 문제를 확인하고 범죄유발환경을 개선하는 한편 자녀와 함께 하는 순찰 프로그램을 적극 활용할 것이라고 덧붙였다.<br /> <br /> 제주 치안 으뜸 올레길로는 제주동부경찰서는 남문지구대, 동광초등학교, 제주동여자중학교, 학생문화원, 수운공원의 2.5km 거리를, 제주서부경찰서는 한라대 입구, 백록초등학교, 월랑초등학교, 제주서중학교 맞은편, 노형초등학교까지 3km 구간, 서귀포경찰서는 중동지구대, 서귀중학교, 명동로, 아랑조을거리, 일호광장, 올레시장 중앙어린이놀이터 구간의 2.7km 코스를 선정했다.<br /> <br /> 이와 관련해 경찰서에서는 주민&middot;행정기관과 도보 순찰을 통해 지역의 문제를 공유할 예정이다. 놀이터&middot;소공원 환경 개선, 가로등, CCTV 설치 등 자연적 감시 시설을 확충해 나가며 도내 문화 활동가 등과 협력해 지저분한 골목길에 대한 벽화 그리기 운동 전개, 공&middot;폐가 등에 대한 안전펜스 설치 등 범죄유발 환경을 개선해 나갈 계획이다. <br /> <br /> 특히, 경찰에서는 치안 올레길 구간에 대한 자녀와 함께하는 순찰 프로그램 운영으로 세대가 소통의 장을 마련해 부모와 자녀가 함께 걸어가며 그간 나누지 못했던 얘기들을 대화를 통해 나눌 수 있는 시간을 제공할 것이다. 또한 도보 중 학교폭력 실태&middot;대응법 등의 자연스런 대화속에서 친밀감을 조성, 청소년의 &ldquo;생생한 소리&rdquo;를 들어나갈 방침이다.<br /> <br /> 이와 관련해서 경찰 관계자는, 제주 치안 으뜸 올레길에 대한 행정기관, 교육청, 학교, 지역 주민들에게 적극적인 홍보를 전개할 방침이다. 지역 주민들은 직접 걸어보며 &ldquo;우리 동네는 내가 바꿔간다&rdquo;는 주민의식을 갖는 등 각 경찰서에서 운영하는 치안 올레길에 도민들의 많은 관심과 참여가 절실하다고 언급했다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=hH8dFADIKqQ:Z3FJzm4t7Dc:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/hH8dFADIKqQ" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:35:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1475대형 재난사고 막을 통합 재난종합상황실 구축http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/6xixDD1xHWY/view1.asp경기도 소방재난본부가 시&middot;군별로 흩어져 있는 소방상황실을 소방본부 산하 재난종합상황실로 통합하고 대형 재난사고에 대응할 수 있는 새로운 시스템을 마련한다. <br /> <br /> 이양형 경기도 소방재난본부장은 6일 김문수 도지사 주재로 열린 경기도 실국장 회의에서 2012년 대표사업으로 통합 재난종합상황실 구축과 달라지는 재난 대응 시스템에 대해 보고하고 내년 1월부터 상황실 공사와 조직개편을 실시, 2012년 말까지 새로운 상황실 구축을 완료하겠다고 밝혔다.<br /> <br /> 재난종합상황실은 현 경기도 소방본부 건물 4층과 5층에 들어설 예정으로 1,814㎡ 규모에 60대의 소방신고 수보대(신고 접수, 출동지령, 실시간 차량추적, 유관기관 연결 등 재난을 처리하는 시스템)를 갖출 계획이다. <br /> <br /> 이 본부장은 &ldquo;2~3명 정도가 근무하는 시&middot;군별 상황실은 소규모 화재사건처리는 가능하지만 한꺼번에 수십 통의 신고 전화가 몰리는 집중 호우나 태풍피해 등을 비롯한 대형 재난사고처리는 불가능한 상황&rdquo;이라며 &ldquo;통합 재난종합상황실을 구축하면 대형 재난사고 처리가 가능할 뿐만 아니라 인력과 비용절감 효과도 있다&rdquo;라고 상황실 구축 이유를 설명했다.<br /> <br /> 통합 재난종합상황실 구축에 따라 소방시스템도 상당 부분 확대 개편된다. 가장 많이 바뀌는 부분은 생활민원 신고 전화 부분. 소방재난본부는 수도와 환경, 가스, 자살, 노인&middot;여성&middot;아동학대 등 11종에 달하는 생활민원신고에 구제역, 다문화가정, 청소년 유해, 전기고장, 미아 등 14개 분야를 추가, 총 25종의 생활민원에 대한 신고를 받을 방침이다. 따라서 도민들이 가장 많이 알고 있는 &lsquo;119&rsquo;만 누르면 웬만한 생활민원 처리가 가능한 것이다. <br /> <br /> 대형 재난 발생 시 신속한 구조를 위한 특수구조대도 설립된다. 도는 초고층 건물 화재, 지진, 방사능, 테러, 등 대응이 곤란한 재난 발생에 대비 즉각 대응이 가능한 50명 규모의 특수구조대를 설립, 헬기 등을 활용해 신속한 구조 활동을 펼치기로 했다. 특수구조대는 도는 물론 국내 타 시&middot;도, 국제 구조 활동도 맡게 된다. <br /> <br /> 재난을 미리 감지하는 사전 안전 감시 활동도 진행된다. 도는 119 생활안전단 차량에 웹 패드를 탑재하고 구제역 매몰지, 자살위험지역, 유사석유 판매 도로, 소방도로 불법주정차 단속 등 24시간 감시활동을 벌이는 한편 재난 발생시 초등 대응을 맡게 할 예정이다. <br /> <br /> 도 관계자는 &ldquo;재난종합상황실에 하천&middot;도로&middot;시설물감시용 CCTV와 교통정보센터 CCTV 등 모두 1,565대의 CCTV를 연결해 신속한 대응이 가능하도록 하겠다&rdquo;며 &ldquo;현장 상황을 상황실에서도 동시에 파악할 수 있는 소방차량용 고성능 카메라시스템 구축 등 첨단 장비도 대거 도입해 재난 대응 능력을 향상할 것&rdquo;이라고 말했다. <br /> <br /> 한편, 이날 회의에서는 자치행정국과 인재개발원, 농업기술원, 경기농림진흥재단의 2012년 대표사업 발표도 함께 이뤄졌다. 자치행정국은 올해 처음 선보인 &lsquo;찾아가는 인사상담&rsquo;을 확대할 계획이며, 인재개발 스마트폰용 동영상 강의와 전자책(e-북) 확대, 모바일 지식매거진 발행 등 모바일 학습용 콘텐츠 확대 지원 등을 대표사업으로 발표했다. <br /> <br /> 또한 농업기술원은 유용 미생물을 이용한 잔디병해, 인삼병해 농약 상용화 등 생물소재를 이용한 고부가 산업 연구 확대를, 경기농림진흥재단은 귀농&middot;귀촌대학 운영, 도시녹지조성, 명품공원 조성 등 도시 농촌 그린 프로젝트 추진 등을 2012년 대표사업으로 선정, 발표했다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=6xixDD1xHWY:H57pvnwJyHg:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/6xixDD1xHWY" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:30:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1474MDS테크놀로지, 화력발전소에 열화상 카메라 화재감시 시스템 공급http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/DF2cJ4uEurI/view1.asp임베디드 솔루션 전문기업 MDS테크놀로지(www. mdstec.com, 대표 이상헌)는 열화상 카메라를 이용한 유연탄 배송 컨베이어벨트 화재감시 시스템을 충남 당진 및 인천 영흥 화력발전소에 공급했다고 발표했다. <br /> <br /> 화력 발전소의 저탄장부터 발전시설까지 자연 발화상태의 석탄을 이송하는 컨베이어 벨트에서는 어느 지점에서 화재가 발생할지 예측하기가 쉽지 않았다. 이에 당진 및 영흥 화력발전소에서는 초기 발열 상태를 감지하고 이송 중에 화재의 위험이 있는 온도에 다다르면 알람 경고를 하는 설치형 열화상 카메라를 도입했다. 열화상 카메라는 물체에서 나오는 복사열 에너지를 적외선 센서가 감지해 선명한 영상 이미지로 나타내는 방식이다. 악천후나 연기, 안개, 어둠 속에서도 물체를 정확히 감지해 낼 수 있어 화재감시, 방범, 보안 및 공정관리, 비파괴검사 등 산업분야에서 네트워크와 연동해 활용이 증가하고 있다. <br /> <br /> MDS테크놀로지가 당진 및 영흥 화력발전소에 공급한 플리어 시스템즈(FLIR Systems) 열화상 카메라는 열원 발생시 빠른 검출과 이를 현장에서 인식할 수 있게 경광등, 사이렌, PLC 등과 연계하거나 원격지의 PC기반 프로그램, 웹 기반 네트워크를 통해 검출된 데이터를 전송 할 수 있다. 또한 열화상 카메라와 실화상 IP 카메라를 연계해 모든 데이터를 저장하고 모니터링 할 수 있도록 관제 시스템이 설치돼 있어 문제의 위치나 데이터를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 장점이 있다. <br /> <br /> MDS테크놀로지 현재영 상무는 &ldquo;비접촉 방식으로 선명한 영상을 통해 온도 정보를 알 수 있는 적외선 열화상 카메라가 화재 감시 시스템으로 부각되고 있다&rdquo;면서 &ldquo;열화상 카메라에 기존 임베디드 SW 개발 능력을 접목하여 고객이 요구하는 다양한 응용분야에 적합한 시스템을 개발하고 시장을 확대해 나갈 예정&rdquo;이라고 밝혔다<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=DF2cJ4uEurI:XDijH3FGMw4:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/DF2cJ4uEurI" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:27:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1473부산 연제구, 인공지능형 감지 시스템 도입 한 CCTV 통합관제센터 가동http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/pKO14gE3viI/view1.asp연제구(구청장 이위준)는 부산에서 최초로 인공 지능형 감지 시스템을 도입한 전국 최고의 최첨단 통합관제센터인 &lsquo;U-연제 CCTV 통합관제센터&rsquo;를 구축해 가동한다.&nbsp;<br /> <br /> &nbsp;&lsquo;U-연제 CCTV 통합관제센터&rsquo;는 관내에 방범&middot;재난 감시용&middot;교통 단속 등 목적별로 설치된 384대의 CCTV를 24시간 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템으로, 전문 관제 인력과 경찰이 상시 배치돼 오는 1월 9일부터 31일까지 시험가동을 거쳐 2월 1일부터 본격 시행에 들어간다. <br /> <br /> 구는 행정안전부, 부산광역시, 부산시교육청으로부터 11억 8천여만원의 사업비를 지원 받아 지난해 9월부터 올해 1월까지 구청 1층에 면적 284㎡ 규모로 관제실, 종합상황실, 홍보 및 체험관으로 구성된 &lsquo;U-연제 CCTV 통합관제센터&rsquo;를 구축했다. 통합관제센터가 본격 운영되면 방범, 주정차 및 쓰레기 무단투기 단속, 재해&middot;재난 감시 등 긴급상황 발생시 발빠르게 대응할 수 있어 22만 구민을 24시간 안전하게 보호할 수 있을 뿐만 아니라 안전하고 깨끗한 도시 조성에도 큰 도움이 될 것으로 보인다. 특히 어린이 보호 및 안전을 위해 관내 16개 초등학교에 설치된 CCTV를 24시간 운영해 야간과 주말에도 납치 및 폭력 등으로부터 어린이를 보호할 수 있어 주민들의 기대가 크다. <br /> <br /> 또한 통합관제센터 입구에는 CCTV의 각종 기능을 직접 체험하고 홍보하는 CCTV 관제 체험관을 운영, 견학코스로 상시 개방한다. <br /> 구 관계자는 &ldquo;U-연제 CCTV 통합관제센터는 다양한 목적의 CCTV를 통합 운영하고 경찰, 교육청 등 관계기관이 합동으로 실시간 모니터를 하게 되어 예산절감의 효과도 있다&rdquo;며 &ldquo;구민의 안전 보장과 함께 범죄&middot;사고 예방을 위한 신속한 대응체계를 갖추게 되어 구민의 안전지킴이로 자리잡을 것으로 기대한다&rdquo;고 말했다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=pKO14gE3viI:cmf-iy2zn5c:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/pKO14gE3viI" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:21:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1472지능형 교통체계 육·해·공 통합 추진http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/0eAZIt_kqk8/view1.asp국토해양부는 자동차&middot;도로 중심의 교통체계지능화 사업범위를 육상, 해상, 항공교통분야로 확대하는 &lsquo;지능형교통체계 기본계획 2020&rsquo;을 수립해 12월 29일 확정&middot;고시했다. 지능형교통체계(ITS, Intel ligent Transportation Sys tem)는 정보, 통신, 제어 기술을 적용해 교통체계의 안전성, 이동성, 효율성을 높이는 시스템이다. 이번에 마련한 &lsquo;지능형교통체계 기본계획 2020&rsquo;은 기존 도로 위주의 기본계획과는 달리 자동차&middot;도로, 철도, 해상, 항공교통 분야를 통합하고, 원활한 수단간 연계구현을 위한 추진 전략, 목표, 과제 등을 담고 있으며, 국가통합교통체계효율화법 제73조의 규정에 따라 수립한 10년 단위의 중장기 계획이다.<br /> <br /> 기본계획의 주요내용을 보면, 자동차&middot;도로 분야에서는 교통사고와 혼잡상황의 관리를 지원하는 시스템에서 차량 및 도로 스스로가 사고와 혼잡을 예방하는 시스템으로 발전시키기 위해, 지능형 차량&middot;도로 구현, 실시간 교통제어 시스템 확대, &lsquo;One Card All Pass&rsquo; 확대, 실시간 도로교통 정보제공 등 7개 과제를 추진한다. <br /> <br /> 철도교통 분야에서는 기관사&middot;운영자 중심 열차제어시스템에서 이용자에게 운행정보 서비스 제공, 열차간 무선통신기반의 시스템으로 발전시키기 위해, 중앙집중제어열차연계 운영, 화물 및 열차위치정보 통합관리, 영상기반 철도안전 감시, 차상제어기반 건널목 관리 등 6개 과제를 추진한다.<br /> <br /> 해상교통 분야에서는 기지국 단위의 대형선박 관리에서 기지국간 시스템 연계에 기반한 전 해역 및 선박의 통합관리 시스템으로 발전시킬 목적으로, 선박자동식별 시스템 의무 장착 범위 확대(300톤&rarr;50톤), 선박이동 및 화물위치정보 공유, 화물추적 서비스 제공 등 8개 과제를 추진할 계획이다.<br /> <br /> 항공교통 분야는 지상시설 이용 및 음성통신 중심 항공관리 시스템을 데이터 통신기반 시스템으로 개선하고 이용자 중심의 서비스 지원을 위해, 위성항법&middot;데이터 기반의 차세대 관리체계, 한&middot;중&middot;일 호환이 가능한 통신망 구축, 출입국 자동화 등 9개 과제를 추진한다. <br /> <br /> 또 교통수단간 연계 분야에서는 도로&middot;철도&middot;해상&middot;항공교통의 실시간 정보를 통합&middot;제공하고, 다수단 화물운송 정보 연계관리 시스템을 구축한다는 계획을 세우고, 다수 교통수단 이용자 맞춤형 정보서비스 제공, 위험물질 이동경로 추적&middot;관리 및 상황에 대응하는 수송정보 연계관리체계를 구축키로 했다. <br /> <br /> 국토해양부는 기본계획을 토대로 자동차&middot;도로, 철도, 해상, 항공교통 분야별 계획을 수립해 추진방안을 구체화하고, 매년 시행계획을 수립하여 계획의 현실화를 위해 노력할 계획이라고 밝혔다.<br /> <br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=0eAZIt_kqk8:6u6g5rIWkEs:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/0eAZIt_kqk8" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 09:15:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1471인도, 지능형 교통시스템(ITS) 본격화http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/zYQbFuZ5tlI/view1.asp<span style="color: #3366ff"><strong>교통현황<br /> </strong></span><strong><br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020363.jpg" /><br /> 그림 1. 인도 차량 증가 추이(1998~2006)&nbsp;&nbsp;&nbsp; 자료원:&nbsp;Road Transport Year Book 2006~7&nbsp;<br /> <br /> </strong>연방국도, 고속도로, 시&middot;지방&middot;시골 도로를 모두 포함한 인도의 전체 도로망은 총 332만km로 세계 2위 규모이며, 철도의 총 연장길이는 6만 4099 km로 세계에서 4위, 아시아에서는 2위 규모이다. 하지만 인도 도로망의 95%는 주요 지방 및 시골 도로이며, 정부가 운영하는 연방국도의 50%는 2차선, 30%는 1차선, 나머지 17%가 4- 6- 8차선 구간인 가운데 철도 또한 미처리된 불량 및 노후 시설, 잦은 지연, 탈선, 충돌, 화재 등 빈번한 안전사고로 교통망 인프라가 열악하다. <br /> 2007년부터 인도정부는 버스, 전철, 전차와 같은 대중교통시설을 24개 주요 도시에 전폭 확충하는 프로젝트를 추진하고 있지만 아직 대중교통시설 인프라 구축 자체도 부재인 인구 200만 규모의 도시도 많다. 무엇보다 급증하는 차량인구에 견줄만한 교통인프라가 보장돼 있지 않아 지능형 교통시스템 도입이야말로 효과적이며 효율적인 교통체제를 구축하는데 필요한 기반을 제공할 것이다.&nbsp;<br /> <br /> <img border="1" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020365.jpg" /><br /> <br /> <br /> &nbsp; <span style="color: #3366ff"><strong>정부 정책 방향<br /> <br /> </strong></span>인도 정부는 급속한 도시화로 인한 교통 체증 심화, 대중교통 부재 등의 정책 필요성을 느끼고, JNNURM(Ja waharlal Nehru National Urban Renewal Mission)이라는 새로운 정책을 도입했다. JNNURM은 200억 달러를 투자해 61개 주요 도시마다 도시 빈민들을 위한 기본적인 교통 서비스 제공과 주요 대중교통 인프라 개발을 목표로 했다. 정책의 주요 사업내용은 크게 도시빈곤층을 위한 기본 교통시스템 구축 및 LED 전광판, 자동개찰구, 음성안내지원, 스마트카드, CCTV카메라, 자동 GPS, 통신서비스 등 ITS를 활용한 사업방안 추진 등 두 가지로 구분된다. 또한 인도 정부가 2006년에 발표한 NUTP(National Urban Transport Policy)는 효율적이고 안전한 대중 교통 인프라 구축을 목표로 하며, 주된 사업내용은 노후화된 버스 교체, ITS 기술도입을 통한 버스 이용 편의성 확대 등이 있다.<br /> 인도 주요 Metro City(뉴델리, 뭄바이, 벵갈루루 등)는 도시 자체적으로 ITS 시스템 도입을 추진하고 있으나, 그럴 여력이 부족한 Tier-2도시를 위해 Ministry of Urban Development는 SUTP(Sustainable Urban Transport Project, 홈페이지: <a href="http://sutpindia">http://sutpindia</a> .com/)를 설립해 Indore, Pune, Mysore, Pimpri-Chinchwad 등 5개 도시의 ITS 시스템 도입을 시범적으로 지원한다. (Pilot Project)<br /> SUTP를 위해 인도 연방 정부, 세계은행, 주 정부 등으로부터 1억 7000만 달러 예산을 Traffic Management System, Electronic Ticket Issuing System, Fare Collection System 등에 투자할 계획이다. Tier 1 City(뉴델리, 뭄바이, 벵갈루루, 첸나이, 아메다바드 등 11개 도시)는 도시 단위별로 ITS 시스템 도입을 추진하는 Authority를 두고 있다. <br /> <br /> <img border="1" alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020366.jpg" /><br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>뭄바이 ITS 추진 현황<br /> </strong></span>인도의 상업중심지인 뭄바이는 도로망이 부실하고, 혼잡한 교통체제가 급증하는 차량에 못 미치는 가운데, 극심한 교통체증, 교통사고, 공해 등으로 경제성장의 발목을 잡고 있다. 그럼에도 주 정부는 다양한 부분의 ITS를 도입 및 양성하고 있다. 뭄바이의 주요 ITS 프로젝트는 다음과 같다. <br /> <br /> <strong>1. 교통관리시스템<br /> </strong>IT 솔루션 업체인 텔벤트(Telvent)사가 개발한 스마트 모빌리티 솔루션을 활용해 교통체증 구간에 Adaptive Traffic Contril System(ATCS) 센서를 설치해 실시간으로 혼잡신호 전달 방안 모색하고 추가로 지리정보체계가 구축된 600여대의 카메라를 도시 전역에 설치해 차별화된 색깔로 구분된 교통혼잡 구역을 실시간 스크린으로 확인할 수 있다. 주 정부의 발표에 따르면 ATCS 도입후 전체 교통 체증이 약 25% 감소했다고 한다. 추가로 텔벤트사는 도로 전력공급, 유통망 체제 구축을 위해 스마트그리드 프로젝트 추진방향을 검토 중에 있다. <br /> <br /> <strong>2. 버스 지능매표 솔루션<br /> </strong>IT인프라 업체인 트리막스(TRIMAX) 사와 합작해 버스정보시스템 및 &lsquo;BEST&rsquo;지능매표 솔루션을 개발했다. 이 솔루션의 도입으로 온라인 단체매표권 구매 및 대형 콜버스 서비스가 가능해지고, 버스노선 및 회계관리 모니터링이 유연해졌으며 무임승차 방지가 가능해졌다. <br /> <br /> <strong>3. 스마트카드 도입<br /> </strong>버스, 기차, 전철, 택시 등 모든 교통수단에 카드 단말기 설치 및 스마트카드 시스템 도입을 추진하고 현재 계획 중인 프로젝트이다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>인도 ITS 추진 현황<br /> </strong></span>인도 정부는 낙후된 교통 인프라를 인식하고 해결방안을 모색하고자 세계은행, UNDP와 같은 국제기고간 및 모트맥도날드, 텔벤트사와 같은 민간기업과 협력해 본격적인 ITS 시스템 구축 프로젝트를 가속화 하고 있다. 급증하는 차량 및 대중교통수단의 니즈를 충족시키기 위해 도로 및 철도 건설 사업은 향후 인도에서 수익성이 높은 분야로 평가되는 가운데, 인도 정부는 교통인프라 및 ITS 구축사업을 전국 단위로 최소 200개의 도시에서 사업추진 계획을 발표했다. 아울러 인구의 70% 이상이 거주하는 농촌지역에 대한 교통 인프라의 부재를 해소하기 위해서도 ITS 사업은 필수적이라고 평가된다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>시사점<br /> </strong></span>세계 각국에서는 미국, 일본, 유럽 등 선진국을 중심으로 ITS 확대를 위해 정부의 활발한 대규모 투자와 민간의 참여가 이뤄지는 가운데 관련 산업 및 시장이 점차 성장하고 있다. ITS의 핵심 기술인 정보통신 인프라 산업부문의 체계적인 역할분담과 협력이 필요할 것으로 보인다.<br /> <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020364.jpg" /><br /> 자료원: Electronics and Telecommunications Research Institute <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;<strong>자료원<br /> <br /> </strong>뭄바이도시지역개발청, Road Transport Yearbook, 코트라 뭄바이 KBC 자체자료 종합<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020360.jpg" /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=zYQbFuZ5tlI:o0qPql7vMug:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/zYQbFuZ5tlI" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 11:44:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1481중국, 심해지는 교통문제로 ITS 투자 확대http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/hCCv2yJo9Ic/view1.asp<span style="color: #3366ff"><strong>중국 ITS 프로젝트 및 응용 현황<br /> </strong></span><br /> 중국의 도시확대와 차량증가로 교통문제 해소를 위해 ITS 프로젝트가 크게 증가하고 있는 추세이다. 베이징, 상하이, 광저우 등 동남부 연해의 대도시들의 ITS 건설은 이미 기본적으로 규모를 갖추고 있으며 중서부 지역은 아직 주로 고속도로 요금수납 시스템에만 집중돼 향후 도시 내부의 ITS 시스템 건설이 이어질 전망이다.<br /> ITS는 현재 중국에서 주로 세 가지 분야로 응용이 가능하다. <br /> 첫 번째는 도로교통 정보화 부분이다. 도로요금 수납 시스템이 가장 주목을 받고 있으며 이는 크게 두 가지로 구분된다. 우선 온라인 무정차 요금수납 시스템(IETC)과 중량계산 요금수납 시스템이다. 특히 온라인 무정차 요금수납 시스템의 경우 향후 중국 고속도로 요금수납의 주요 방식으로 추진될 것이라고 한다. <br /> 두 번째는 도시 도로교통관리 정보화 부분이다. 도시 자동차 수의 급증에 따라 도로교통 관리가 주요 문제로 급부상하고 있다. 종합적인 정보 플랫폼이 주요 응용분야이며, 스마트 신호제어 시스템, 전자경찰, 자동차 내비게이션 등도 역시 전망이 밝은 분야로 볼 수 있다.<br /> 세 번째는 대중교통 정보화이다. 중국 대중교통 시스템은 상대적으로 발전이 뒤처지고 있는 것으로 보인다. 스마트 버스 통제 시스템의 발전은 아주 미미한 상황이며 솔루션 기업들의 중점 개발할 수 있는 분야이다. 최근 중국 각 대도시를 중심으로 대중교통 지능화에 대한 수요가 높아지고 있다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020362.jpg" /><br /> 자료원: 中國智能交通協會 <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>ITS 산업 발전 방향<br /> <br /> </strong></span>중국 ITS 산업의 발전전망은 매우 밝은 편이다. ITS가 도시의 도로교통 효율성 제고와 교통문제 해결, 운송 안전확보, 환경오염 감소 등 다양한 측면에 긍정적인 영향을 줄 수 있기 때문에 각 정부는 ITS에 대해 매우 중요하게 생각하고 있다. 중국 12&middot;5 교통계획이 출범되면서 2011~2013년 중국 ITS 산업의 투자규모는 계속해서 가파른 속도로 성장해 2013년 시장규모를 예측해 보자면 약 460억 위안에 달할 전망이다.<br /> 향후 5년간 중국은 200여 개의 중대형 도시에 도시교통지휘센터를 설치할 계획에 있다. <br /> 이 센터는 GIS 종합 업무관리, 비디오 감시제어, 신호통제, 교통정보 점검, GPS 차량 위치추적, 교통정보 발표 등 시스템을 하나로 모아 기존 교통관리시설과 교통정보를 최대한 이용해 교통관리부서 업무관리를 규범화할 계획이다. 도시교통지휘센터 설치에 따라 ITS 수요는 더욱 확대될 것으로 보인다.<br /> 또한, 고속도로 감시 제어 설비 등 지능화 개선 작업을 진행할 계획이다. 중국의 고속도로 건설에 대한 투자가 확대되고 고속도로 노선이 길어짐에 따라 고속도로를 관리하는데 필요한 감시 제어설비, 통신설비, 요금수납 시스템 등의 수요가 지속적으로 증가하고 있다. <br /> 기존의 고속도로 시스템은 갈수록 복잡해지는 고속도로 관리 수요를 충족시키지 못해 ITS 산업의 진출이 유망한 분야이다. 중국은 이미 성과 성간의 고속도로 온라인 요금수납 관리 시범공정을 진행했으며 향후 모든 고속도로 요금 수납을 통한 계획과 기준, 온라인 운영, 통일 정산이라는 원칙에 따라 개선할 계획이라고 말했다. 특히 무정차 전자요금 수납 시스템을 전국적으로 보급해 고속도로 관리의 온라인화, 정보화를 실현할 계획이라고 밝혔다.<br /> 외국기업이 ITS 산업 주도<br /> 중국은 지역별로 경제수준, 자연환경, 도로 교통상황에서 차이가 있기 때문에 ITS에 대한 수요도 각기 다른 특징을 지닌다. 또한 중국의 통일적인 기준이나 시스템이 마련되지 않았기 때문에 ITS 발전은 지역별로 독립적으로 추진하는 상황이다. 2010년 말을 기준으로 중국 내 ITS 산업에 종사하는 로컬기업은 약 2,000개에 달하지만 대부분 도로 감시 제어 및 요금수납, 3S(GPS, GIS, RS) 등 분야에 종사를 하는 것으로 나타났다. 그러나 이들 기업 중 대부분 제품의 품질이 낮고 분야별 통합이 미비하다. <br /> 중국 전역을 선두하는 기업은 없으며 세부 부분만을 취급하는 기업들이 많고 대부분 규모가 영세하다. GPS의 경우 대부분 OEM으로 제품만 생산하고 시뮬레이션 테스트라인, 품질 관리 프로그램 등에 대해서는 투자를 하지 않고 있다. 단순히 기기에 대한 조립, 점검, 출하만 담당해 시장에 대한 영향력이 매우 낮은 것으로 보인다. 핵심 기술을 보유하고 종합 솔루션을 제공하는 기업은 중국 내 광범위한 시장이 존재하다. 이러한 기업들이 중국 ITS 시장을 주도하고 있으며, 70%이상 외국 기업이 차지한다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>시사점<br /> <br /> </strong></span>2010년 중국 자동차 보유량은 27.5% 늘어난 7,800만 대에 달한다. 중국 대부분 중대형 도시에서 교통문제는 매우 심각해졌으며 중국 정부의 주요 해결과제로 떠오르고 있다. 따라서 중국 정부의 도시 교통문제 해결에 대한 투자는 늘어날 것으로 전망되며 ITS 시장의 전망도 밝다.<br /> ITS 산업은 외국기업들이 주도하고 있으나 정부입찰이 많기 때문에 신규 진출기업에 있어서는 장벽이 비교적 높다. 따라서 중국 로컬기업 또는 현지 경험이 있는 외국기업과 협력진출방안을 모색해 보는 것도 필요하다고 보여진다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;<strong>자료원<br /> <br /> </strong>中國智能交通協會, 中國交通技術網, RFID世界, KOTRA 다롄 무역관, 메인사진:&nbsp;百度<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020360.jpg" />&nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=hCCv2yJo9Ic:jmRMUzzrAoo:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/hCCv2yJo9Ic" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 11:35:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1480카자흐스탄, 지능형 교통시스템 개발에 노력 중http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/wJU3yl2YbJg/view1.asp<span style="color: #3366ff"><strong>카자흐스탄 교통현황<br /> <br /> </strong></span>카자흐스탄은 최근 경제 수준이 향상되면서 사회간접자본 투자를 통해 교통시스템의 효율성을 높이기 위해 노력하고 현지는 전했다. 정보의 통합, 에너지 절약, 신기술 도입&middot;개발에 대한 투자를 전적으로 지지해 높은 경제 효과를 빠르게 달성한 선진국들의 사례를 토대로 더욱더 적극적인 투자를 진행 중에 있다. 향후 도로 개선에 초점을 맞춘 기초 인프라에 투자가 확대될 전망이며, 카자흐스탄 교통정보부에 따르면 2020년 카자흐스탄 주요 도시들을 연결하는 도로 건설을 계획한다고 한다. 현재 카자흐스탄 도로 사정은 고속도로의 약 30%가 보수를 필요로 하는 열악한 상황이다. 2012년 국가적으로 중요한 도로 시스템에 대한 투자가 전격 실시될 예정에 있고, 2014년 서유럽-서중국 국제운송고속도로 프로젝트를 시행할 계획도 있다. 카자흐스탄은 거대한 국토 대비 인구 밀도가 매우 낮은 탓에 교통시스템 개발에 더욱 노력을 기울일 것으로 보이고 카자흐스탄에서 교통시스템은 국제무역은 물론 국내 교류를 위해서도 필수 요소라고 판단된다. ITS는 이러한 교통 시스템을 현대화하고 안전성을 높이는데 초점을 맞춘 프로젝트이기 때문에 현재 카자흐스탄의 수도인 아스타나와 카라간다에서 도입했다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020358.jpg" /><br /> 그림 1. 주요 도시 연결 도로 네트워크<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020359.jpg" /><br /> 그림 2. 서유럽-서중국 국제운송고속도로 <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>ITS의 도입에 따른 기대 효과<br /> </strong></span><strong><br /> </strong>ITS를 시행하면 교통 흐름, 도로 상태, 대중교통의 예상 도착시간과 경로 등을 관리해 시민들이 최적의 교통수단을 선택할 수 있게 되고, 교통 변경사항, 도로 조건, 대중교통 시간표, 속도제한 권장, 우회로 영역 등 도로 정체와 직접 연관된 정보를 대중들에게 최대한 실시간으로 제공할 수 있다. 또한, 범죄 상황이나 긴급수송도 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있고, 특수차량의 원활한 이동 보장, 도로 상태나 교통 정체에 대해 운전자에게 적시 정보를 제공하는 등 다양한 분야에서 모든 교통수단의 안전성을 개선할 수 있다. 대중교통 수단의 경우 승객의 안전을 위해 비디오카메라, 연기 탐지기, 온도계를 설치해 범죄나 비상사태시 유용하게 활용할 수 있으며, 상품 운송 자동차에 특수 센서를 설치해 화물의 안전을 보장할 수 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>카자흐스탄 ITS 전망<br /> </strong><br /> </span>카자흐스탄은 지리상 ITS의 필요성이 매우 높은 나라로, 현재 경제가 고도의 성장을 하고 있는 가운데 이에 대한 필요성이 뚜렷하게 인식되고 투자가 확대되는 상황이다. ITS가 개발되면 유럽과 중국을 잇는 거대한 유통로가 생기기 때문에 이에 대한 외국의 투자도 확대될 것으로 예상하고 있다고 전했다. 2018년까지 ITS 구축 프로젝트가 추진 될 예정에 있으며 현재는 인프라 구축의 시작단계로 앞으로는 세분화된 분야에서 시스템 구축이 추진될 예정으로 보인다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/Fckeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" />&nbsp;<strong>자료원<br type="_moz" /> </strong><br /> <br /> 카자흐스탄 교통통신부, 카자흐스탄 교통통제위원회, KOTRA 알마티 무역관 보유자료 등<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020360.jpg" /><br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=wJU3yl2YbJg:ZB2szosf2ic:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/wJU3yl2YbJg" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 11:28:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1479검출과 분류기능이 탑재된 실시간 지능형 PTZ 카메라http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/hBU_UUSWvyM/view1.asp<img alt="" border="1" style="width: 133px; height: 152px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020326.jpg" /><br /> <strong>박구만 서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 교수<br /> <br /> <img height="138" alt="" width="131" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020327.jpg" /><br /> 박종화 하이트론씨스템즈(주) 종합연구소 선임연구원<br /> </strong><br /> <br /> <strong>본 고에서는 카메라 자체에서 움직임을 검출하고 분류된 객체를 추적할 수 있는 지능형 PTZ 카메라 시스템을 제안하였다. 추적하고자 하는 객체가 검출되면 분류하고, 객체의 움직임에 따라 PTZ 카메라가 실시간으로 추적한다. 검출을 위해 GMM을 사용하였고 검출성능을 높이기 위해 그림자 제거 기법을 적용하였다. 검출된 객체의 분류를 위해 Legendre 모멘트를 적용하였다. 본 고에서는 카메라의 초점 조절을 사용하지 않고 영상의 중심과 객체와의 방향, 거리, 속도 정보만을 이용하여 PTZ 카메라의 움직임을 제어하는 방법을 제안하였다. TI DM6446 Davinci를 이용하여 실시간으로 객체의 검출, 분류와 추적이 가능한 카메라 시스템을 구성하였다. 실험 결과 사람과 차량을 구분하고, 움직임의 속도가 빠른 차량에 대해서도 본 추적시스템은 안정적으로 동작함을 확인하였다. <br /> <br /> </strong><br /> <br /> 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고 실시간으로 추적하는 기술은 무인 감시 시스템, 지능형 교통 시스템 등 다양한 분야에서 응용이 가능하다. 객체 검출 및 추적 시스템은 입력되는 영상을 분석하여 움직이는 객체를 검출하고, 필요에 따라 그 검출된 객체의 움직임의 궤적에 따라서 카메라가 자동으로 동작하도록 구성하는 시스템을 말한다. 이러한 자동 추적 기술은 고난이도 범죄가 늘어남에 따라 이를 방지하고자 수요가 급증하고 있는 추세이며 선진국들은 이미 많은 연구 결과를 도출하여 상용화 단계까지 이르렀다. 특히 공공장소에서의 테러 감시 및 용의자 추적, 그리고 이동 경로 분석을 통해 지능화된 시스템에 대한 연구 성과를 획득할 뿐만 아니라 다양한 객체 정보 데이터를 획득하고 있다. 상점에서 입장객의 수를 세거나 운동경기에서 선수들의 운동궤적을 파악하는데 적용하려는 연구도 활발하게 진행되고 있다.<br /> <br /> <br /> 객체를 추적하는 연구는 국내외에서 활발하게 진행 중이다. 그 중에서 대표적으로 소개되는 방법으로는 전역 탐색 과정을 실행하지 않고도 참조모델과 후보모델의 Bhattacharyya 계수에 의해서 컬러 유사도를 측정하여 후보모델의 위치를 확률적으로 추적하는 Comaniciu등이 소개한 MeanShift[1] 기법과 S. Rangarajan이 소개한 Spatiogram[2]이 있다. 사전분포(Prior Distribution), 사후분포(Posterior Distribution)와 같은 베이지안 조건 확률에 기반을 두고 있으며 가중치가 부여된 샘플 집합에 의해 확률 분포를 근사화하여 객체를 추적하는 PF(Particle Filtering)[3] 기법 등도 L. Van Gool에 의해 소개되고 있다. 다른 연구에서는 TI사의 Davinci DSP를 기반으로 하여 네트워크가 가능한 스마트 카메라 설계 및 구현[4] 방법을 제안 하였고, Davinci를 기반으로 카메라를 설계하고 지능형 영상 감시시스템[5]을 제안하였다. [1]과 [2]의 연구에서는 객체를 추적하는데 중점을 두었고, [3]과 [4]의 연구에서는 하드웨어로 구현하는데 중점을 두었다고 볼 수 있다.<br /> 본 고에서는 이러한 두 가지 연구 흐름을 반영하여 임베디드 하드웨어 기반의 자동 객체 추적 카메라 시스템을 구현하였다. 기존의 추적 시스템은 대부분 PC 기반에서 비실시간으로 수행되기 때문에 임베디드 시스템을 구성하기 위해서는 최적화의 어려움이 있었으며 실시간 처리를 위한 소형화된 시스템을 구성하는 데 문제가 되었다. 또한, PTZ 카메라를 이용한 객체 추적 시 PTZ 제어에 대한 인터페이스가 용이하지 않았다. 따라서 본 고에서는 이러한 문제점을 해결하여 임베디드 기반의 실시간 처리 속도를 가지는 추적 시스템을 구현하였다. Davinci DSP 칩을 기반으로 하여 영상감시에 최적화된 시스템을 구축하고, ARM 프로세서를 이용하여 PTZ 카메라를 제어하였다. DSP 프로세서에 의해 실시간으로 움직이는 객체를 검출하고 분류한 후, 추적하는 지능형 PTZ 카메라 시스템을 구현하였다.<br /> 본 고의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 전체 시스템 구성에 대해 소개하고, 3장에서는 제안한 객체를 검출하고 추적하는 알고리즘에 대해서 설명한다. 4장에서는 실험 결과 및 분석을 하고 마지막으로 5장에서는 결론을 내렸다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><span><strong>시스템의 구성<br /> <br /> </strong></span></span><span style="color: #3366ff"><strong>전체 시스템의 구성<br /> <br /> </strong></span>본 고에서 제안하는 시스템 구성은 그림 1과 같다. 시스템은 크게 검출부와 추적부로 구성된다. 검출부에서 추적하고자 하는 객체를 검출한다. 객체검출은 GMM(Gaussian Mixture Model)에 의한 배경제거 방법을 사용하고, 그림자를 제거한다. 그림자가 제거된 영상에 대해 침식, 팽창을 수행하고 객체에 라벨링을 한다. 이때 객체가 될 수 없는 작은 영역이나 잡음들이 제거된다. 추적하고자 하는 객체가 사람인지 차량인지를 분류하여 추적부에 위치좌표와 특징 정보를 넘겨주게 된다. 넘겨받은 정보를 이용하여 추적부에서는 매칭을 수행하여 최적의 위치를 결정하게 되고, 결정된 위치로 카메라를 움직인다. 한 화면에 다수의 객체가 존재하는 경우에는 화면에 가장 오래된 객체에 대한 정보를 추적부에 넘겨줌으로써 객체 추적을 수행한다.<br /> <br /> <img height="317" alt="" width="283" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202034.jpg" /><br /> 그림 1. 제안된 시스템의 블록 다이어그램<br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>하드웨어의 구성<br /> </strong></span><strong><br /> </strong>본 고에서는 객체를 검출하고 추적하기 위해 TI사의 Davinci DM6446 프로세서를 사용하였다[6,7]. 그림 2는 Davinci DM6446 블록도를 나타낸 것이다. Davinci DM6446은 칩 안에 독립된 2개의 프로세서를 가지고 있다. 영상 입출력을 포함한 모든 I/O는 ARM subsystem에서 관장하고 있으며, DSP subsystems에서는 디지털 신호를 처리하도록 설계되어 있다. ARM subsystem에서는 RTOS(Real Time Operating System)를 구축하였고, DSP 프로그램의 디버깅을 위해서 Code Composer Studio 3.3버전과 XDS510 USB Emulator를 사용하였다. <br /> TI에서는 영상처리에 관련하여 코드 자체를 최적화시킨 몇 가지 관련 라이브러리를 제공하고 있다. 본 고에서는 제안한 시스템을 구현하기 위하여 Image library, Vision library, IQ-math library를 사용하였다. 위의 라이브러리는 DSP 뿐만 아니라, PC 상에서도 연동이 되어 개발이 가능하도록 제공된다[8-10]. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202035.jpg" /><br /> 그림 2. TI Davinci DM6446 블록 다이어그램<br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>제안한 객체 추적 알고리즘</strong></span> <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>객체 검출</strong></span><strong> <br /> <br /> 가우시안 혼합 모델<br /> <br /> </strong>객체 추적을 위해서는 객체 검출을 통해 유형을 분류하고 추적을 하는 세 단계의 과정을 거쳐야 한다. 그 중에서도 첫 번째 검출 단계에서는 가우시안 혼합 모델을 이용한다. 가우시안 혼합 모델은 가우시안 커널(kernel)을 다수 혼합하여 입력 영상 내 각 화소별로 커널을 적용해서 밀도가 높아지는 정도를 이용하여 배경과 객체를 분리, 검출하는 방법이다[11]. 이러한 가우시안 혼합 모델은 확률 분포를 사용하는 영상 처리 분야에서 유용하게 사용되는 방법으로서 다양한 환경적인 변화를 갖는 입력영상을 처리할 때 효과적이다.<br /> 가우시안 혼합 모델에서의 화소별 평균과 분산은 매 프레임별 학습이 이루어진다. 따라서 시간에 따라 화소 값이 변화해 학습에 따라 환경적으로 적응하는 구조를 가진다. 임의의 시간 <img height="11" alt="" width="5" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202036.jpg" />에 대해 측정한 한 화소가 <img height="18" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202037.jpg" />라고 하고, 이 <img height="18" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202037.jpg" />가&nbsp; M개의 가우시안 확률 분포를 따른다고 하면, 가우시안 혼합 모델은 식 (1)과 같다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202038.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (1)<br /> <br /> <br /> 여기서 <img height="17" alt="" width="13" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202039.jpg" />는 가우시안 혼합 모델의 파라미터 벡터로 <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020310.jpg" />&nbsp;이며, <img height="19" alt="" width="16" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020311.jpg" />과 <img height="12" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020312.jpg" />은 m 번째 가우시안 분포의 평균과 공분산 행렬이다. 또한 <img height="13" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020313.jpg" />은 m 번째 가우시안 분포의 혼합 가중치를 나타낸다. <img height="11" alt="" width="5" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1202036.jpg" />의 다음 시간인 <img height="12" alt="" width="22" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020314.jpg" />에 대해 새로운 화소 값 <img alt="" style="width: 46px; height: 26px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020315.jpg" />이 주어지면 가우시안 파라미터 모델은 적응적으로 새롭게 학습된다. 새롭게 학습된&nbsp; <img height="12" alt="" width="22" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020314.jpg" />에서의 모델링은 아래의 식 (2), (3), (4)와 같다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020316.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (2)<br /> <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020317.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (3)<br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020318.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (4)<br /> <br /> 이 때, &alpha;는 학습률 변수로서 상수&nbsp;&nbsp;<img height="16" alt="" width="30" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020319.jpg" />(<img height="11" alt="" width="10" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020320.jpg" />는 혼합 모델에 사용하는 화소 데이터 총 수)로 근사화 한다. <img height="25" alt="" width="30" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020321.jpg" />은 소속(owner) 변수로서 화소 값이 m 번째 가우시안 분포에 근접한 값을 갖는지 판단한다. 판단할 때, 마할라노비스(Mahalanobis)의 거리를 이용하여 측정하고 가우시안 혼합 모델의 출력 값을 구분한다. 단, 배경과 전경을 분리해 낼 때에는 둘의 구분을 위하여 배경이 전경에 비해 혼합 가중치가 높은 것과 작은 분산 값을 가지는 특징을 파악하여 처리해야 한다. 이러한 배경과 전경의 분리를 위해 사용되는 배경 분포 모델은 식 (5)와 같다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020322.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (5)<br /> <br /> B는 배경을 의미한다. <img height="17" alt="" width="30" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020323.jpg" />는 배경 모델에 주어지는 가중치의 값을 의미한다. 새로운 화소 값이 배경에 속하게 되려면 식 (6)에 의해 몇 개의 프레임이 경과하면 속하게 된다. 즉, F는 새로운 화소 값이 배경으로 포함될 때까지의 경과하는 프레임을 의미한다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020324.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (6)<br /> <br /> <strong>그림자 제거<br /> <br /> </strong>객체를 검출하는 과정에서 그림자는 객체의 형태를 왜곡 시킬 수가 있다. 추적하고자 하는 객체를 정확히 결정하기 위해서는 그림자의 제거가 필요하다. 그림자의 유형에는 크게 자기그림자(self shadow)와 주변그림자(cast shadow) 2가지가 존재한다. 자기그림자는 객체 자체의 존재로부터 생성되는 그림자를 의미하고 주변그림자는 주변 환경적인 영향에 의해 생성되는 그림자를 의미한다. 두 가지 경우의 그림자를 적절하게 제거하기 위한 알고리즘은 그림 3과 같이 밝기 왜곡(brightness distortion) 정보와 컬러 왜곡(color distortion) 정보를 이용한다[13].<br /> 식 (7)을 이용하여 왜곡률을 계산한 후 임계값과의 관계를 이용하여 그림자를 제거 할 수 있다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" style="width: 383px; height: 151px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020328.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (7)<br /> <br /> 밝기 왜곡이 1.0 이상이면 전경은 더 밝아지고 밝기 왜곡이 1.0 이하이면 전경은 어두워진다. 임계값 1.0은 실험적인 결과에 의해 구하였다. <br /> <br /> <img alt="" align="absMiddle" style="width: 281px; height: 263px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020329.jpg" /><br /> <br /> <strong>그림 3. 그림자 제거를 위한 밝기와 컬러 정보의 관계<br /> </strong><br /> <br /> <img alt="" align="middle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020330.jpg" /><br /> &nbsp; (A) 적용 전&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (B) 적용 후<br /> <strong>그림 4. 그림자 제거 방법을 적용한 결과<br /> </strong>&nbsp;<br /> 본 고에서는 식(7)에서 컬러 왜곡 값의 계산량을 최소한으로 줄이기 위해 그레이 영상을 기반으로 적용하였다. 그림 4는 그림자 제거를 수행하기 전과 수행한 후의 결과를 나타낸 것이다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>객체 분류<br /> <br /> </strong></span>객체 추적을 위한 두 번째는 객체 분류 단계이다. 본 고에서는 Teague[14]가 제시한 르장드르 모멘트(Legendre moment)를 추출하여 k-means 방법을 이용하여 단일사람, 차, 기타를 분류하는 분류기를 생성하고 적용하였다. 르장드르 모멘트는 직교하는 르장드르 다항식 커널을 의미한다. 그림 5는 사람과 차의 이진 영상을 획득하여 르장드르 모멘트를 추출 한 후 분류가 가능한 특징들을 나타낸 영상이다. 파란색(밀집된 군집)이 사람, 빨간색(퍼져있는 군집)이 차의 특성을 나타낸다.&nbsp;<br /> <img height="126" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020331.jpg" /><img height="124" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020332.jpg" /><img height="124" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020333.jpg" /><br /> <strong>그림 5. 차와 사람의 르장드르 특성 모멘트: (a)3번, (b)5번, (c)14번 특성(파랑: 사람, 빨강: 차)<br /> </strong><br /> &nbsp;<br /> 그림 5에서는 6차 르장드르 모멘트를 이용하여 29개의 특성을 얻었으며 그 중에서도 사람과 차의 경계의 구분이 뚜렷한 3번, 5번, 14번째의 특성을 이용하였다. 그림 6에서 각각의 위치에서 검정색으로 표시된 점들이 k-means 방법을 이용하여 분류기준을 선별하기 위한 기준점이며, 이러한 기준점과 영상 내에서의 객체의 거리값을 이용하여 분류 결과를 도출한다. 표 1은 실험한 결과 데이터를 정량적으로 정리한 것이고 그림 6은 사람과 차의 분류 결과를 도출한 최종 영상이다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br /> 표 1은 정량적인 객체 분류 결과를 나타낸 것이다. 난이도가 다양한 영상을 채택하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 평균적으로 80% 이상의 우수한 결과를 나타내었다. 그림 6은 실험 영상을 나타낸 것으로 (a)는 차량을 분류한 결과를 나타낸 것이고, (b)는 사람을 분류한 결과를 나타낸 것이다. 차량의 경우 차의 각도와 상관없이 독립적으로 분류기가 정확한 판별을 한 것을 확인할 수 있다. 사람의 경우 그룹일 때에는 기타로 판별하고 단일 사람에 대해서는 정확히 분류하였다. 이것은 그룹의 경우 르장드르 모멘트의 특성이 차도 사람도 아닌 특성값을 갖기 때문에 기타로 판별하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 모멘트의 특성 뿐 아니라 그룹만의 특성을 분류할 수 있는 다른 분류기와의 혼합이 요구된다. 본 고에서는 크기 필터를 이용하여 문제점을 해결하였다. <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020334.jpg" /><br /> <img height="157" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020335.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="152" alt="" width="200" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020336.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (a)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (b)<br /> <strong><br /> 그림 6. k-means 방법을 이용한 최종 분류 결과<br /> </strong><br /> <span style="color: #3366ff"><strong>객체 추적 <br /> <br /> </strong></span>이동 객체를 추적하기 위해서 Spatiogram 방법을 적용하였다[2]. Spatiogram은 객체의 컬러 정보를 이용하는 면에서 Meanshift나 Camshift와 같으나 가장 큰 차이는 컬러의 공간 정보를 이용하기 때문에 기존의 방법과 큰 차이가 있다. 컬러의 공간 정보를 이용하기 때문에 기존의 방법보다 좀 더 강인한 추적을 할 수 있다. Spatiogram은 식 (8)로 나타낼 수 있다.&nbsp;<br /> <br /> <img height="200" alt="" width="300" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020337.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (8)<br /> <br /> <br /> <br /> &nbsp;<img height="17" alt="" width="20" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020338.jpg" />는 b번째 <span style="color: #ff0000">빈(<img height="12" alt="" width="20" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020339.jpg" />)</span>의 화소를 나타내며 <img height="17" alt="" width="20" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020340.jpg" />와<img height="20" alt="" width="20" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020341.jpg" /> 는 평균 벡터와 공분산 행렬을 의미한다. 위의 정보를 이용하여 검출부에서 추적하고자 결정된 객체의 특징을 추출하게 되고 이를 사용하여 다음 영상에서 유사도를 측정하게 된다. 본 고에서는 마할라노비스 유사도를 고려하였으나 이 방법은 특징들의 작은 공간 변화에 대응하지 못한다. 따라서 식 (9)와 같이 개선된 마할라노비스 유사도 측정을 사용하였다.&nbsp;<br /> <br /> <br /> &nbsp; <img alt="" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020342.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (9)<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020343.jpg" /><br /> <br /> <br /> <img height="26" alt="" width="15" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020344.jpg" />은 정규화된 가우시안 파라미터이며, <img height="22" alt="" width="40" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020345.jpg" />는 기존의 식을 단순하게 정리한 항(term)이다. 유사도로 최종 결정된 위치를 이용, 카메라의 이동 방향(Pan/Tilt)을 결정하고 Zoom In/Out을 결정하여 카메라 제어 명령어를 전송한다. 유사도를 측정함에 있어서 지수함수(exp)와 제곱근함수(sqrt)가 반복적으로 사용되게 된다. 따라서 이 함수들에 의해 연산 속도에 제약을 받게 된다. 제안하는 방법은 DSP에서 제공하는 IQ-math 라이브러리를 적용하였다. 표 2는 유사도 측정 시 DSP의 클럭을 측정한 결과이다. 수행되는 사이클 수를 비교해 볼 경우에 IQ-math를 사용한 경우가 약 62% 사이클 수를 줄일 수가 있다. <br /> <span style="color: #ff6600"><strong><br /> 실험 및 결과 분석<br /> <br /> </strong></span>본 고에서 사용한 실험 장비로는 Hitron 사의 36배 FASTRAX4 PTZ 카메라, HKBD01 컨트롤러를 이용하였다. 또한 JTAG XDS510USB과 컴파일 프로그램인 Code Com poser Studio 3.3을 사용하였으며, 라이브러리는 TI사의 vision library, IQ-math library를 사용하였다. ARM 부에서는 720x480 YCbCr 영상을 획득하여 프레임 버퍼에 저장을 한다. DSP 부에서는 획득된 영상을 DSP EDMA을 이용하여 320x240 YCbCr 영상을 복사하게 되고, 복사된 영상을 vision library를 이용하여 검출부에서는 흑백영상으로 변환하고 추적부에서는 RGB 영상으로 변환한다. 실험을 위해 사용되는 주요 함수로는 배경제거, 연결 성분 라벨링(connected component labeling), 르장드르모멘트이다. 아래의 그림 7은 본 고에서 제안한 실험 결과를 나타낸 영상이다. 건물 외벽의 높은 곳에 PTZ 카메라를 설치하여 본 추적 알고리즘을 적용한 개발된 영상 분석 보드와 인터페이스를 통해 사람과 도로의 차량을 추적하는 장면이다. <br /> <br /> <img height="97" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020346.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="97" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020347.jpg" /><br /> <br /> <img height="97" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020348.jpg" />&nbsp;&nbsp; &nbsp;<img height="97" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020349.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (a)<br /> <br /> <img height="95" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020350.jpg" />&nbsp;&nbsp; <img height="95" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020351.jpg" /><br /> <br /> <img height="95" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020352.jpg" />&nbsp; <img height="95" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020353.jpg" /><br /> <br /> <img height="95" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020354.jpg" />&nbsp;&nbsp; <img height="95" alt="" width="150" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020355.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(b)<br /> <br /> <strong>그림 7. 실험 결과 영상: (a) 사람, (b) 차<br /> </strong><br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020357.jpg" /><br /> 사람의 경우(그림 7(a))에는 객체의 이동 방향에 따라 안정된 추적 결과를 보여주고 있으며, 차량의 경우(그림 7(b))는 차량이 카메라로부터 멀어짐에 따라 크기가 변화에 따라 줌인과 줌아웃을 적절히 수행하면서 객체를 잘 추적하는 것을 확인할 수 있었다.<br /> 표 3은 사람과 차에 대한 객체 추적에 결과를 보여준다. 본 고에서는 객체 추적에 대한 평가를 하기 위해서 다음과 같이 정의한다. 출발 지점과 도착지점은 동일하고, 추적 길이의 절반지점에서 객체 추적에 실패하면 추적정도의 1/2에 해당하며, 1/2지점까지 추적하고 2/3지점 이전에 놓치면 추적정도는 2/3에 해당한다. 마지막으로 2/3지점 이후까지 추적하게 되면 추적정도는 1에 해당한다. <br /> 추적 평가는 절반지점 이상까지 객체 추적을 유지할 때 추적에 성공한 확률로 계산하였다. 표 3과 같이 결과적으로 추적 성공률은 86%를 보이고 있다. 표 4는 평가를 진행한 방법 및 환경 조건에 대해 정리한 것이다. 추적 성공률 계산을 위해 성공과 실패에 대한 정의를 하고 환경적 제약 조건을 두어 실험하였다. 유사한 색상을 가진 경우는 조명이나 환경적 영향을 많이 받아 추적 알고리즘 자체적인 평가를 제대로 할 수 없기 때문에 제약을 두었다. 이러한 방법을 통해 실험한 결과 객체 추적은 안정적인 결과를 갖는다는 것을 확인할 수 있었으며 실험에 대한 실험 결과 동영상은 blog.naver.com/boc 1023에서 확인이 가능하다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/12020356.jpg" /><br /> <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong><span id="1328234361131S" style="display: none">&nbsp;</span>결&nbsp; 론<br /> </strong></span>본 고는 TI Davinci를 사용하여 객체를 정확히 검출하기 위해 가우시안 혼합 모델과 그림자 제거 방법이 적용되었으며, 객체를 분류하기 위하여 르장드르 모멘트를 이용하였다. 매 프레임 마다 객체의 위치 정보를 알기 위한 방법으로 추적 알고리즘을 제안하였으며, 객체 추적 시 카메라의 움직임이 부드러운 움직임을 갖는 시스템을 제안하였다. 별도의 카메라 교정을 수행하지 않아도 움직이는 객체와 영상의 중심과의 방향과 속도만으로도 객체를 영상의 중심 부근에서 추적한다. 그러나 컬러 정보와 컬러 공간 정보를 이용하여 객체를 추적하기 때문에 유사한 컬러를 가지는 객체나 배경이 있을 때 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 향후에는 형태나 에지 정보를 추가하여 객체를 추적하는 시스템을 연구해야 할 것이다. <br /> <br /> <strong><span style="font-size: smaller">[참고문헌] <br /> <br /> [1] Comaniciu, D. and Meer, P., &ldquo;Mean shift alysis and applications,&rdquo; In IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), Vol.2, pp.1197-1203, 1999.<br /> [2] Stanley T. Birchfield and Sriram Rangarajan, &ldquo;Spatiograms versus Histograms for Region- Based Tracking,&rdquo; cvpr, Vol.2, pp.1158-1163, 2005.<br /> [3] K. Nummiaro, E. Koller-Meier and L. Van Gool, &ldquo;A Color-Based Particle Filter,&rdquo; European Conference on Computer vision, pp.53-60, 2002.<br /> [4] 안상준, &ldquo;Davinci 기반 스마트 카메라 설계 및 구현&rdquo;, 석사학위논문, 숭실대학교 대학원, 2007.<br /> [5] 임세훈, &ldquo;다빈치 프로세서에서의 지능형 영상감시 S/W 설계 및 구현,&rdquo; 석사학위논문, 숭실대학교 대학원, 2008.<br /> [6] TI, &ldquo;TMS320C64x C64x+ DSP CPU and instruction,&rdquo; Texas Instruments, Dallas, Texas, 2008.<br /> [7] TI, &ldquo;TMS320C64x+ DSP Megamodule Reference Guide,&rdquo; Texas Instruments, Dallas, Texas, 2007.<br /> [8] TI, &ldquo;IQmath Library Module user''s guide,&rdquo; Texas Instruments, Dallas, Texas, Feb., 2008.<br /> [9] TI, &ldquo;TMS320C64x+ DSP Image/Video Processing Library Programmer''s Guide,&rdquo; Texas Instruments, Dallas, Texas, May, 2008.<br /> [10] TI, &ldquo;Vision Library Application Programming Interface Reference Guide,&rdquo; Texas Instruments, Dallas, Texas, Nov., 2009.<br /> [11] Chris Stauffer and W.E.L Grimson, &ldquo;Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking,&rdquo; Proc.IEEE Conference on Computer Vision &amp; Pattern Recognition, Vol.2, pp.246- 252, June, 1999.<br /> [12] Zoran Zivkovic, &ldquo;Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction,&rdquo; Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2004.<br /> [13] </span></strong><a href="http://maleesh.wordpress.com/2010/03/18/shadow"><strong><span style="font-size: smaller">http://maleesh.wordpress.com/2010/03/18/shadow</span></strong></a><strong><span style="font-size: smaller">- removing-with-opencv-2<br /> [14] M. Teague, &ldquo;Image analysis via the general theory of moments,&rdquo; J. Opt. Soc., Am. 70, pp.920-930, 1988.</span></strong><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=hBU_UUSWvyM:VWP0sN1xpMs:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/hBU_UUSWvyM" height="1" width="1"/>Fri, 3 Feb 2012 10:04:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1478정부기관·공기업 USB잠금장치 도입 급증http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/TY6voDj_ejQ/view1.asp정부기관과 공기업 등 주요기관이 USB 물리보안 시스템을 경쟁적으로 도입하고 나서 주목된다. <br /> <br /> 19일 보안업계에 따르면 최근 행정안전부 정부통합전산센터를 비롯한 주요 정부기관과 공기업들이 사용하지 않고 있는 여유 USB포트를 강제로 차단하는 USB물리보안제품을 경쟁적으로 도입하고 나서 국가기관의 보안시스템이 획기적으로 개선될 전망이다. <br /> <br /> USB 물리보안시스템은 컴퓨터 USB 포트를 물리적으로 밀폐시켜 USB 메모리나 케이블을 통해 불법으로 정보를 유출하거나 바이러스를 유포하는 것을 원천적으로 차단한 획기적인 정보보호 제품으로, 현재 국내에는 보안벤처기업 컴엑스아이가 자체 기술력으로 개발한 ''스마트키퍼(Smart Keeper)''를 시판중이며 2~3개 업체가 중국, 미국, 일본산 제품을 공급하고 있다. <br /> <br /> 컴엑스아이(대표 안창훈, <a href="http://www.comxi.co.kr">www.comxi.co.kr</a>) 는 지난해말 행정안전부 정부통합전산센터를 비롯해 지식경제부 등 중앙부처에 USB 스마트키퍼 약 2만세트를 납품한 상태이며, 전력거래소, 수자원공사, 교통안전공단 등 공기업에도 2만세트 이상을 공급했다. 특히 올해부터는 전국 대부분의 발전소와도 도입계약을 체결하고, 발전소내 전산센터와 사무용 PC, 보안솔루션이 설치되지 않는 공장운영시스템 등에 USB 물리보안시스템을 설치하고 나서 주목된다. <br /> <br /> 컴엑스아이가 공급한 물리보안 USB 스마트키퍼는 USB 포트에 포트를 막는 전용락을 삽입, USB 메모리나 백업 하드디스크, USB 케이블을 통해 데이터를 빼낼 수 없게 예방할 수 있는 물리적 하드웨어 차단장치로 PC나 서버, 기타 정보기기의 USB 포트에 간편하게 설치할 수 있게 특수 제작된 것이 특징이다. <br /> <br /> 국내 공공기관과 주요 공기업 IT설비들은 침입탐지, 방화벽, 네트워크 보안, 암호인증 등 정보보안에 대한 투자는 총 1조원 규모에 달하지만, 대부분 외부인의 접근을 차단하기 위한 설비로 물리적 보안은 출입통제시스템과 CCTV에 의존하고 있는 상태다. 전문가들은 정보유출 범죄의 90% 가량이 정보기기를 직접 관리하는 내부자나 협력사 직원 소행으로, 시스템에 거의 흔적을 남기지 않는 USB 포트를 통한 불법 유출이 크게 늘고 있어 USB 물리보안시스템 도입이 시급하다고 지적하고 있다. <br /> <br /> <img height="335" alt="" width="500" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1201271.jpg" /><br /> <br /> 컴엑스아이는 지난해 코레일이 직원 과실로 군사정보 2만6천건을 해킹당했고, 80만명의 고객정보가 유출된 삼성카드 사건과 3,500만명 정보가 빠져나간 네이트 사이월드 해킹사고, 내부직원에 의해 1,100만명 정보가 빼돌려진 GS칼텍스 사건 등 정보유출 사건사고가 대부분 USB를 통해 이뤄졌을 것으로 추정하고 있다. <br /> <br /> 최근 정부중앙부처와 공기업들이 경쟁적으로 USB 물리보안 시스템 도입에 나선 것은 올해 총선과 대선 등 굵직한 국가적 행사를 앞두고 미리 내부 보안을 강화하기 위한 조치인 것으로 분석된다. 정부의 주요 기밀문서나 검토중인 정책자료가 악의적인 목적으로 유출될 경우, 지난해부터 급속히 확산되고 있는 SNS를 타고 엄청난 파장을 일으킬 수 있기 때문이다. <br /> <br /> 컴엑스아이는 올들어 정부중앙부처와 산하 기관, 공기업 등의 전산책임자와 보안담당관의 문의도 급증하고 있는데다 이미 10여개 정부기관이 제품 도입 의사를 밝혀와 상반기에만 50만세트 이상의 USB 보안제품을 무난히 공급할 것으로 기대하고 있다. 이와함께 보안 담당관을 대상으로 한 물리보안 컨설팅과 세미나를 요청하는 기관도 크게 늘고 있는 등 어느 때보다 USB 물리보안시스템에 대한 관심이 높아 연말까지 공급물량이 100만세트를 넘을 것으로 예상하고 있다. <br /> <br /> 컴엑스아이 안창훈 대표는 &quot;최근 정부중앙부처와 주요 공기업들이 USB 물리보안에 관심을 갖고 연구소나 사무실 PC, 각종 설비에 부착된 USB포트를 통제하고 나선 것은 매우 고무적인 일&quot;이라며 &quot;정보보호의 첫단추이자 마지막 단추는 물리보안이란 사실을 인식해야하고, USB포트 물리보안을 통해 업무 종사자와 협력사 직원들이 잘못된 범죄를 저지르지 않게 사전에 범죄의지를 차단하는데 휠씬 효과적인 대안이 될 것&quot;이라고 말했다. <br /> <br /> USB차단 물리보안시스템은 PC나 서버, 정보기기에 부착된 USB 포트를 봉쇄하는 장치로 소프트웨어 USB 보안제품에 비해 가격이 매우 저렴하고, 언제든 탈부착이 가능해 반 영구적으로 사용할 수 있다. USB 포트 내부에 삽입되는 ''포트락(port lock)''과 이를 해제하는 ''락키(lock key)''로 구성돼 있으며, USB 단자내 홈통과 맞물려 단단히 고정되기 때문에 강제로 뽑아내기가 어렵다. <br /> <br /> 컴엑스아이는 지난 2001년 설립한 IT벤처기업으로 지능형교통시스템(ITS) 서버 솔루션을 10여개 지자체에 공급해 왔으며, 올해 초엔 하드웨어융합연구소를 설립 자체 기술로 USB포트락 스마트키퍼 개발, 상신EDP를 통해 양산해 보안업계의 기대주로 급부상하고 있다.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=TY6voDj_ejQ:l43h7j-uSis:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/TY6voDj_ejQ" height="1" width="1"/>Fri, 27 Jan 2012 17:29:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1470대구은행, ''재활용컴퓨터 활용 CCTV설치 사업'' 컴퓨터 550대 기증http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/i1TzlxyzQdo/view1.asp대구은행(은행장 하춘수)은 1월 25일(수) 본점 IT별관서 대구 지역 방범 인프라 구축을 위해 ''재활용컴퓨터를 활용한 CCTV 설치사업''에 필요한 PC기증식 행사를 열었다. <br /> <br /> 대구지방경찰청이 추진하고 있는 ''재활용컴퓨터를 활용한 CCTV 설치사업''은 중고 PC를 재활용해 저렴하게 CCTV를 설치하기 위한 사업이다. 대구 은행 정영만 부행장은 내용년수를 경과한 PC중 타용도로 재활용이 가능한 PC 550대(LCD 모니터 500대, 본체 50대)를 대구수성경찰서 배봉길 서장에게 전달했다. <br /> <br /> 이렇게 전달된 PC는 CCTV를 모니터링 할 수 있는 모니터로 재활용돼 지역의 영세한 현금취급소, 금은방 등의 범죄 발생 우려 점포나 여성 및 아동 보호를 위한 범죄취약 지역에 설치돼 대구 지역 방범 인프라 구축에 사용될 예정이다. <br /> <br /> 중고 PC를 이용해 CCTV를 설치하면, 기존 100만원의 설치비용을 10분의1수준으로 낮출 수 있고, 설치비 이외의 추가 비용이 전혀 들지 않아 재활용으로 인한 자원절약과 비용절약의 두 가지 효과를 볼 수 있어 상인들의 호응도가 높다. 하지만 설치 희망 업소 대비 제공되는 재활용 PC의 수량이 현저히 부족해 현재 약 450여 곳의 점포만 설치 된 상태다. <br /> <br /> 대구은행 관계자는 &ldquo;이번 대구은행의 550여대 PC제공으로 향후 더 많은 업소들이 저렴하고 안전한 CCTV설치가 가능하게 됐다.&rdquo;고 말하면서 &ldquo;대구은행은 지난 2010년부터 복지센터, 연구원 등에 PC 450여 대를 기증했으며, 이번 기부로 총 1천여대 가량의 재활용 PC를 지역에 제공했다.&rdquo;고 밝혔다. <br /> <br /> 대구은행 정영만 부행장은 &ldquo;이번 PC제공으로 지역 방범 활동 강화에 작게나마 도움이 되기를 바란다.&rdquo;고 말하면서 &ldquo;향후에도 대구은행은 지역민의 도움이 필요한 곳에 적극 참여하고, IT본부 직원의 재능기부 활동을 전개하는 등 지역사랑나눔활동을 지속적으로 실천하겠다.&rdquo;는 뜻을 밝혔다.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=i1TzlxyzQdo:0EbV3P-4UM4:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/i1TzlxyzQdo" height="1" width="1"/>Thu, 26 Jan 2012 17:28:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1469권총·석궁 사격장에 CCTV설치 의무화http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/uQC-DZoSW-A/view1.asp<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><font size="2"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt">1</span><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt">월<span lang="EN-US"> 25</span>일 오전 서울 세종로 정부중앙청사에서 김황식 국무총리의 주재로 연 국무회의에서 ''사격 및 사격장 단속법 시행령'' 개정령안을 의결했다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></span></font> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">앞으로 권총사격장 등 위험성이 높은 화약총을 사용하거나 불특정 다수가 출입하는 사격장에는<span lang="EN-US"> CCTV</span>를 설치해야 한다는 내용이다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">개정령안은 클레이ㆍ라이플ㆍ권총사격장<span lang="EN-US">, </span>영리 목적으로 설치하는 공기총ㆍ석궁 사격장 등 전국<span lang="EN-US"> 35</span>곳이 대상이다<span lang="EN-US">. </span>이 외에 총기격납고<span lang="EN-US">, </span>실탄저장소<span lang="EN-US">, </span>출입구 등에도<span lang="EN-US"> CCTV</span>를 설치하도록 한다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">또한<span lang="EN-US">, </span>소방시설과<span lang="EN-US"> CCTV</span>의 정상 작동 여부 등을 매달<span lang="EN-US"> 1</span>번씩 점검해 결과를<span lang="EN-US"> 1</span>년간 보관해야 한다.<br /> <br /> </font></span><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=uQC-DZoSW-A:N663U3QPwUc:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/uQC-DZoSW-A" height="1" width="1"/>Wed, 25 Jan 2012 13:55:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1468인천 서구, CCTV관제센터 상시 개방으로 주민 안전에 앞장 서http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/D5NRbe4KCtw/view1.asp<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">인천시 서구<span lang="EN-US">(</span>청장 전년성<span lang="EN-US">)</span>가 구민 및 청소년<span lang="EN-US">, </span>어린이들이 범죄에 대한 불안감을 해소시키고<span lang="EN-US">, </span>안전한 서구의 이미지를 확고히 하고자 방범<span lang="EN-US"> CCTV</span>관제센터를 상시 개방하기로 했다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">기존 방범<span lang="EN-US"> CCTV</span>관제센터를 개방했었으나 견학횟수가 저조 했었으며, 청소년 범죄가 증가하는 등 문제점이 지속적으로 야기돼 금년부터는 서부경찰서<span lang="EN-US">, </span>서부교육청 등의 협조아래 유치원<span lang="EN-US">, </span>초등학생을 위한 적극적인 홍보계획을 추진한 것이다<span lang="EN-US">. <o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">견학생 중 유치원<span lang="EN-US">&middot;</span>초등학교<span lang="EN-US"> 3</span>학년 이하 학생에게는 기념품<span lang="EN-US">(</span>호루라기<span lang="EN-US">)</span>증정과 리플렛을 배포하고<span lang="EN-US">, </span>홍보 동영상과 위급상황 발생시 대처 요령 등을 교육받게 된다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">견학을 원하는 곳에서는 신청서를 견학<span lang="EN-US"> 2~3</span>일 전 팩스 등으로 접수 후<span lang="EN-US"> 1</span>회 방문<span lang="EN-US"> 30</span>명 이하 인원으로 담당자와 경철관의 안내 아래에 견학을 할 수 있다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">방범<span lang="EN-US"> CCTV</span>관제센터는 지난<span lang="EN-US"> 2009</span>년<span lang="EN-US"> 7</span>월 개소한 이래 구민안전을 위한 방범<span lang="EN-US"> CCTV</span>카메라를 비롯해 어린이 보호구역<span lang="EN-US">, </span>어린이 안전영상인프라<span lang="EN-US">(CCTV)</span>등에 총<span lang="EN-US"> 288</span>개의<span lang="EN-US"> CCTV</span>가 운영중에 있으며<span lang="EN-US">, </span>개소 이후 범죄 검거 건수가<span lang="EN-US"> 60</span>건에 이르고 있다<span lang="EN-US">. <o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">서구 관계자는<span lang="EN-US"> &ldquo;</span>구민의 안전보장과 함께 범죄<span lang="EN-US">, </span>사고예방을 위한 신속한 대응체계를 갖추고 있으며 특히 어린이 보호 및 안전을 위한<span lang="EN-US"> CCTV</span>를<span lang="EN-US"> 24</span>시간 운영하여 야간과 주말에도 납치 및 폭력 등으로부터 어린이를 보호할 수 있어 구민의 안전지킴이로 자리잡을 것으로 기대한다<span lang="EN-US">&rdquo;</span>고 말했다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></font></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span lang="EN-US" style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><o:p><font size="2">&nbsp;</font></o:p></span> <p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt"><span style="font-family: &quot;바탕&quot;,&quot;serif&quot;; mso-bidi-font-size: 10.0pt"><font size="2">높은 검거 건수를 기록하고 있는 서구는<span lang="EN-US"> 2012</span>년 주민의 의견을 수렴해<span lang="EN-US"> CCTV</span>를 추가로<span lang="EN-US"> 100</span>여대 설치할 예정에 있다고 전했다<span lang="EN-US">.<br /> <br /> 방범 CCTV관제센터는 인천 서구청 지하 2층에 위치하고 있으며, 신청서는 교육청을 통해 각 학교, 어린이집에 배포될 예정에 있다. 또한,&nbsp;신청 접수를 받는 팩스 번호는 032-560-2708이다.<br /> <br /> 이수진 기자</span></font></span><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=D5NRbe4KCtw:NKhLzFw0h-4:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/D5NRbe4KCtw" height="1" width="1"/>Fri, 20 Jan 2012 10:45:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1467믹스폴, 1차적 방어 가능한 물리보안 제품 시큐리티 블라인즈 시큐어(Secur™) 첫 선http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/fWoQJCotdVc/view1.asp영상보안시장을 리드하는 엑시스커뮤니케이션즈의 선진화된 영상보안 기술을 소개하고 튼튼한 파트너쉽을 유지해 왔던 ㈜믹스폴(<a href="http://www.mixpole.co.kr">www.mixpole.co.kr</a>, 대표 송제덕)이 영상보안시장뿐 아니라 물리보안시장을 선도하기 위해 영국계 보안회사 이루마 그룹과 손을 잡고 시큐리티 블라인즈 시큐어(Secur&trade;)를 3월부터 국내에 판매한다고 1월 12일 간담회에서 밝혔다. <br /> <br /> 이번 행사를 위해 시큐어 제작사인 이루마 그룹의 웨인 머니(Waune Money)회장이 방한해 앞으로의 성장세와 시장규모에 대해 말하는 시간을 가졌으며 뒤이어 믹스폴의 송제덕 대표이사가 나와 제품을 설명했다. <br /> <br /> 이루마 그룹의 웨인 머니(Waune Money)회장은 &ldquo;현재 방범 물리 보안의 시장규모는 미국, 영국, 유럽을 합할 경우 85억 달러(한화 약 9.7조원)규모로 매년 5%씩 증가 추세이고, 방호&bull;방폭 보안시장을 포함한 대테러시장의 규모는 대략 550억 달러(한화 약 64조원)수준이다.&rdquo;라고 언급하면서 &ldquo;경제가 침체될수록 범죄율이 상승하고 있다. 최근 3년간 최악의 경제침체를 겪으면서 테러의 위험이 확산되고 있어 시장은 꾸준하게 확대될 것으로 보인다&rdquo;라고 설명했다. <br /> <br /> 시큐어 제품은 블라인드 형태의 방폭&bull;방범 기능이 우수한 물리보안 제품으로, 창문이나 출입문에 설치해 외부적 침입이나 폭발에 방어 할 수 있다. 강화철골로 내구성을 강화 했으며 블라인드 형태로 고급스러움을 더할 수 있어 기존의 창살형이나 자바라 방범창 등과는 디자인적으로 차별화 된다. 또한 블라인드 표면의 특수코팅은 빛의 반사를 효과적으로 조절 할 수 있어 실내 밝기 조정을 가능하게 한다고 밝혔다. <br /> <br /> 그 뿐 아니라 환경을 위해 탄소배출량의 줄이기 위해 노력했으며 그 결과 블라인드의 98% 이상 재활용이 가능하다. 또한 열이 밖으로 새어나가지 않도록 해 에너지 절감효과도 볼 수 있다고 전했다. 이 제품의 경우 고객의 필요에 적합한 제품 디자인과 용도&bull;규격에 대한 컨설팅을 실시해 제품을 공급하는 전문적인 통합솔루션을 제공한다. <br /> <br /> 특히, 폭발 방지에 특화된 &lsquo;익스플로션 시큐어(Explosion Secur&trade;)는 앞서 언급했듯이 TNT 500kg의 폭발에도 견딜 수 있는 방폭 물리제품이다. TNT 500kg의 폭발이면 쉽게 말해 1제곱인치 면적에 초당 1.8톤의 충격이 가해지는 압력이다. 이러한 압력을 블라인드 설치만으로 견딜 수 있게 되는 것이다. <br /> <br /> 송제덕 대표이사는 &ldquo;이제까지의 보안시장은 침입자체를 미연에 방지하기 보다 사후약방문(死後藥方文)형태로 생명과 재산의 피해를 보는 일이 많았다. 하지만, 이 시큐어로 인해 사고가 일어나도 그에 대한 예방을 할 수 있는 체계가 될 것으로 보고 있다&rdquo;고 전했다. <br /> <br /> 또한, &ldquo;불특정 다수를 향한 테러, 흉악범죄 증가 등의 이유로 보안시장에 대한 관심은 현재 B2B 시장을 넘어 B2C 시장까지 확대 될 것으로 보인다며 물리보안 분야에서도 시장의 흐름을 주도할 수 있도록 노력할 것&quot; 이라고 덧붙였다.<br /> <br /> 한편, 이루마그룹은 영국 내에서 국영철도, 런던 시티대학 및 각 지역 경찰서, 미쉐린, 소니와 같은 제조 업체들에 설치를 했으며, 이들 회사는 설치후 최고급 레벨의 보안을 제공한다고 만족을 드러냈다. 또한, 치안관련 공공부문의 고객을 포함한 고객 만족도 조사 98.6%로 평가 받았다.&nbsp;<br /> <br /> <br /> &nbsp;이수진 기자<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=fWoQJCotdVc:TsguVdhCpH0:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/fWoQJCotdVc" height="1" width="1"/>Fri, 20 Jan 2012 10:36:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1466DRM 기반의 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/ojuqV9dDqr4/view1.asp<span style="color: #3366ff"><strong>연 재 순 서<br /> <br /> </strong></span>1. e-JIKEI 카메라 기반 e-JIKEI 네트워크 프라이버시 제공 기법<br /> 2. Dairi EYE Lock 프로그램 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 3. 세미블라인드 핑거프린팅(Semi-blind Fingerprinting) 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 4. Privacy-Safe See-Through Vision 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 5. USB 메모리 기반 영상 감시 카메라 시스템 프라이버시 제공 기법<br /> 6. 적응적 비쥬얼 개념을 활용한 PriSurv 기반 프라이버시 제공 기법<br /> 7. 프라이버시 보호를 제공하는 영상 감시 카메라 이미지 분배 시스템 기법<br /> 8. 프라이버시 보호를 위한 H.264/AVC 영상 스크램블링 기법<br /> 9. SecST-SPIHT 코딩 및 디코딩 스킴을 적용한 프라이버시 제공 기법<br /> 10. 영상 감시 시스템 내의 민감한 프라이버시 정보에 대한 영상 데이터 은닉 기법<br /> 11. RFID 기반의 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법<br /> 12. Scalable Video Coding을 이용한 프라이버시 보호 영상 감시 시스템 기법<br /> <span style="color: #ff0000"><strong>13. DRM 기반의 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법<br /> </strong></span>14. 영상 감시 시스템 내의 프라이버시 보호를 위한 주파수 영역 기반 스크램블링 기법<br /> 15. 보안 카메라 내의 움직이는 객체 마스킹을 통한 프라이버시 보호 기법<br /> 16. 얼굴 검출 및 JPEG2000의 ROI 코딩 기반 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법<br /> 17. Life-log 시스템 영상을 위한 프라이버시 보호 기법<br /> 18. 자동화된 영상 감시 시스템을 위한 보안과 프라이버시 보호 기법<br /> 19. 접근레벨 기반의 CCTV 영상 프라이버시 보호 기법<br /> 20. SPDCM(Stated Preference Discrete Choice Modelling) 기반 프라이버시 보호 기법<br /> 21. DWDM 파장 개선을 활용한 CCTV 보안 시스템 기법<br /> 22. 구글 스트리트 뷰 서비상에서의 얼굴 블러닝(Face-blurring) 기법<br /> <br /> <br /> 본 기고에서는 Troncoso 등에 의해 연구된 CCTV 환경에서 영상 내의 다양한 객체들에 대한 프라이버시를 제공하는 방법으로 응용 가능한 DRM 기반의 프라이버시 제공 영상 감시 시스템 기법에 관해 소개한다. <br /> <br /> <strong><span style="color: #3366ff">프라이버시(Privacy)?<br /> </span></strong>1970년 웨스틴(Alan Westin)은 프라이버시를 개인이 자신에 관한 정보의 유통을 통제할 수 있는 권리라고 정의했다. 이런 현대적 의미의 프라이버시를 정보 프라이버시라고 부른다. <br /> 오늘날 IP 영상감시카메라의 대두로 프라이버시의 중요성은 더욱더 중요한 보안 속성으로 여겨지고 있다. <strong>그림 1</strong>은 오늘날의 IP 영상감시카메라 네트워크의 핵심 컴포넌트들을 보여준다.<br /> <br /> <img height="281" alt="" width="500" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/120116.jpg" /><br /> <strong>그림1. IP 영상감시카메라 네트워크의 기본구조<br /> <br /> </strong>IP 영상감시카메라는 일반적으로 광범위한 장소를 촬영하는 여러 대의 IP 카메라들과 IP 네트워크(로컬 또는 인터넷)를 통해 이들 카메라와 연결되어 관리를 하는 제어 센터로 구성된다. 제어 센터는 수신한 촬영 영상 스트림을 하나 또는 다수의 처리 서버에 의해 관리 하며, 사전에 정의된 접근 정책을 기반으로 하드 디스크 내에 저장된다. 통상적으로 제어 센터에는 사건을 검색하거나 다른 적합한 이벤트 처리를 위해 녹화된 영상 콘솔을 감시하는 한명 이상의 관리자가 있다. 특히 오늘날의 영상감시시스템들은 운영을 편리하게 해주는 자동화된 영상 분석을 위한 &lsquo;특징 정보 처리&rsquo; 능력뿐만 아니라, 보안성 역시 상당히 강화되어 있다. 하지만 이와 같은 이벤트 감시와 정보 수집 능력의 효율성 강화로 인해 프라이버시 침해를 최소화 할 수 있는 기능 개선도 필연적으로 요구되고 있다. <br /> 결론적으로 프라이버시와 보안성을 고려한 영상감시시스템 개발은 최근의 중요한 연구 분야로 여겨진다. 이에 Troncoso 등은 촬영된 사람의 프라이버시 권리와 강화된 보안성 제공을 위해 동시에 제공할 수 있는 DRM 기반의 프라이버시 제공 영상감시시스템에 관한 프레임워크를 제안하였다. <br /> <br /> <strong><span style="color: #3366ff">제안된 DRM 기반의 영상 감시 시스템 구조?<br /> </span></strong>제안된 DRM 기반의 영상 감시 시스템 구조는 <strong>그림 2</strong>와 같이 프라이버시와 자동화된 영상감시를 제공하기 위한 DRM을 사용한 영상감시시스템 구조로 표현된다.<br /> <br /> <img height="281" alt="" width="500" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1201161.jpg" /><br /> <strong>그림2. 제안된 DRM&nbsp; 기반의 영상 감시 시스템 구조<br /> <br /> </strong>제안된 시스템은 Subject-users와 Object-users의 사용자 카테고리로 구성된다. 시스템에 의해 생성된 데이터에 접근 권한을 가지는 에이전트를 Subject-users라 부른다. 이들 사용자들은 촬영된 영상 데이터에 대한 운영 처리를 수행할 수 있으며, 시스템에 접근하기 위해 반드시 자신에 대한 인증을 한 후에 권한을 획득해야 운영 처리를 수행할 수 있다. <br /> DRM 시스템에서 Subject-users란 해당 컨텐츠들에 대해, 시스템 내에 저장된 컨텐츠들에 대한 접근 권한을 가지고 있는 컨텐츠 소비자와 어댑터로 정의된다. 반면, 동작을 감시하고 데이터를 생성하는 등의 영상 아이템들(객체들, 사람 또는 영역들)을 감시하는 에이전트는 Object-users라 부른다. 데이터 생성(data generation)은 이들 사용자들 중 한명이 카메라에 의해 생성된 컨텐츠들 가운데, 시스템에 의해 식별되어 질 때 자동으로 초기화된다. 시스템에 의해 수행된 자동화된 인식 외에는 이들 사용자들에 대한 인증은 수행하지 않는다. 따라서 미인식된 사용자들을 ID 인식기반으로 맵핑하기 위해서는 최소한 한명의 Object-user 또는 Object-users의 그룹이 존재하여야 한다. <br /> 모든 Object-user는 또 다른 Object-users와 상호 동작을 위해 DRM 시스템의 한 요소처럼 해당 Object-user로 표현되는 가상 콘텐츠와 연관되어야 한다. 또한 가상 콘텐츠는 자원을 포함하지는 않고 오직 라이센스와 상호작용 권한과 같은 정보로 구성되어 진다. DRM 시스템에서, 이들 사용자들은 컨텐츠 생성자들로 식별되며 그들과 연관된 가상 콘텐츠는 일반적인 컨텐츠 중 하나로 고려된다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>이벤트 기록(Event Reports)?<br /> </strong></span><strong>그림 3</strong>은 DRM을 사용한 이벤트 기록 구조를 보여준다. <br /> <br /> <img height="312" alt="" width="500" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1201162.jpg" /><br /> 그림3. DRM을 사용한 이벤트 기록 구조<br /> <br /> Object-user로 생성된 데이터의 다양한 조치(녹화, 재생, 복사, 캡슐화 등) 리스트와 이에 대한 이벤트 보고서 생성과 적합한 Subject-user에게 해당 기록들을 전송하는 과정을 보여주고 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>MPEG-4를 사용한 영상 분해, 암호화, 엔코딩? <br /> </strong></span><strong>그림 4</strong>는 MPEG-4를 사용한 영상 분해, 암호화, 엔코딩 메커니즘을 보여준다. MPEG-2와 MPEG-1과 달리 MPEG-4는 객체 개념과 아주 강하게 연관되어 있다. MPEG-4 콘텐츠는 사각형 영상, 다각형 영상, 얼굴 또는 신체 합성, 소리, 음성 합성, 문자, 그래픽 등 다양한 타입으로 정의되는 object 개념으로 다수의 시청각 구성 요소들로 구축되어 진다. 그림 4와 같이 MPEG-4 콘텐츠에 접근하기 위해서 IOD(Initial Object Descriptor)로부터 시작한다. <br /> <br /> <img height="281" alt="" width="500" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1201163.jpg" /><br /> 그림4. MPEG-4를 사용한 영상 분해, 암호화, 엔코딩 메커니즘<br /> <br /> IOD는 장면 묘사(BIFS) 스트림과 ID(Object Descriptor) 스트림을 최소한 두 개 이상 가지는 기본 스트림 구조를 가진다. OD는 대응되는 객체에 관한 유용한 모든 정보를 통합하는 콘테이너의 한 종류를 의미한다. OD는 미디어 스트림 또는 연속된 하위디스크립터를 가리키는 URL을 포함할 수 있다. 이들 하위디스크립터들은 개별적인 ESs(Elementary Streams)를 가르키는 지시자, 객체에 관한 의미적 정보, 그리고 콘텐츠 접근 권한 정보(IPMP)를 위한 지시자를 포함하고 있다. IPMP 디스크립터와 IPMP 스트림은 암호화된 ESs를 복호화하거나 권한 검증과 정보 자격 검증을 위한 수단으로 정의된다. <br /> 아래 그림 5는 제안된 기법을 적용한 &lsquo;사람 감지 및 픽셀화 방법&rsquo;에 의해 프라이버시가 보호된 영상을 보여주고 있다. 영상 감시 시나리오에서 카메라에 의해 획득된 첫 번째 관심있는 객체는 배경 영상으로 정의된다. 해당 배경 영상을 기준으로 사람, 차량 등 프라이버시가 제공되어야 하는 다양한 이동 객체들이 감지될 때 VOL(video object layers) 집합으로 구성된 완전한 장면을 구성하기 위해 겹침 과정을 수행한다. <br /> <img height="166" alt="" width="500" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/1201164.jpg" /><br /> 그림5. 사람 감지 및 픽셀화 방법에 의한 프라이버시 보호 영상감시 예제<br /> <br /> 뷰어인 subject-user는 자신이 영상 내에 있는 프라이버시가 제공된 객체를 볼 수 있는 권한이 있는지 여부를 IPMP 디스크립터를 기반으로 검증을 하여 권한을 획득한다. 권한을 획득한 subject-user는 프라이버시가 제공된 객체를 복호화 등 적합한 프라이버시 제거 기술을 이용하여 언 영상을 얻는다. <br /> <br /> <strong>&lt;다음호에서는 영상 감시 시스템 내의 프라이버시 보호를 위한 주파수 영역 기반 스크램블링 기법을 이용한 프라이버시 제공 기법에 관해 살펴보도록 하겠다.&gt;</strong><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=ojuqV9dDqr4:wCc1CQiTrzc:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/ojuqV9dDqr4" height="1" width="1"/>Mon, 16 Jan 2012 11:58:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=14656억 4천 9백만원 들여 지방해양항만청 및 세관 간 CCTV 공유계획 발표http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/O1K1xi_GnV4/view1.asp2011년 12월 30일(금) 국토해양부(장관 권도엽)는 관세청과 함께 국토해양부에서 항만보안 및 감시체계 연계를 위한 &quot;항만보안 CCTV공유 MOU&quot;를 체결했다고 밝혔다. <br /> <br /> 이번 MOU체결은 지난 9월 23일 국가정책조정회의에 보고된 &lsquo;항만 국경관리 강화 종합대책&rsquo;에 따라 시행되는 것이다. <br /> <br /> 지방해양항만청(이하 지방청)과 지방 세관간에 CCTV를 공유해 빈틈없는 감시체제를 구축하고, 인적&bull;물적 위해요소를 차단하기 위해 MOU를 체결한다고 전했다. <br /> <br /> 전국의 31개 무역항에는 지방청에서 항만시설 보안 감시활동을 위해 CCTV를 설치&bull;운영하고 있으며, 세관은 밀수 및 위해물품(마약 등) 반입 감시를 위해 CCTV를 설치&bull;운영하고 있다. <br /> <br /> 그 중 부산, 목포, 포항항 3개 항만에서만 지방청과 세관간에 43대의 CCTV를 공유하고 있다. 이를 통해 항만보안 및 밀수 감시활동 및 예산절감에 큰 효과를 보고 있어 전국 항만에 확대하기 위해 추진된 것이다. <br /> <br /> MOU에는 지방청과 해당 세관간에 협의해 정한 CCTV 196대(지방청 154대, 세관 42대)를 ''공유계획''에 따라 각 기관이 필요한 시설을 설치해 공유할 수 있도록 정했다. <br /> <br /> 아울러 RFID(Radio Frequency IDentification)기반 출입통제시스템으로 입수한 출입자와 출입차량에 대한 정보도 공유하게 된다. 앞으로 추가로 CCTV를 설치할 경우에도 지방청과 해당 세관은 상호 협의해 공유할 수 있도록 협약을 체결했다. <br /> <br /> 국토부 관계자는 &ldquo;항만 CCTV를 공유하여 빈틈없는 감시체제 구축에 기여하고, 각 기관간에 CCTV 중복설치 방지를 통해 5억 2,700만원 상당의 예산절감 효과가 기대된다&rdquo;고 밝혔다.&nbsp;<br /> <br /> <br /><div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=O1K1xi_GnV4:7aWZ4n44kt4:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/O1K1xi_GnV4" height="1" width="1"/>Mon, 2 Jan 2012 15:23:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1464인도, 지능형 교통시스템 도입 활성화http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/Bl21xz7b4H4/view1.asp<span style="color: #ff6600"><strong>교통 체증과 사고로 몸살을 앓는 인도 도로<br /> <br /> </strong></span>인도 정보는 지능형 교통 운영 시스템(ITM: Intelligent Traffic Management System)을 도입해 각종 교통난 해소를 위해 적극적으로 나섰다. <br /> 뭄바이, 델리, 아메다바드, 방갈로르, 첸나이와 하이드라바드 등 각 대도시에선 교통량 증가율이 인구 증가율의 약 4배에 달하고 있다. 이 4대 대도시의 인구는 전체 인구 5%를 차치하고 있으나 인도 전체 차량의 15%를 보유해 대도시 교통 체증이 심각한 사회문제로 떠오르고 있다. 델리시의 경우 2011년에 등록된 차량만 7000만 대를 돌파한 상황이다. <br /> 차량은 점차 증가하고 있으나, 열악한 도로 인프라 확충에 시간과 투자가 많이 필요해 기술적인 시스템 도입이 솔루션으로 대두됐다. <br /> WHO에 따르면 인도는 도로 교통사고 사망률이 세계에서 가장 높으며 1일 평균 교통사고 사망자 수는 300명, 연평균 교통사고 사망자수는 10만명에 가까운 것으로 조사된 바가 있다. 인도는 다수 주행자의 교통 질서 의식이 확립되지 않고 교통 단속이 원활하지 않아 과속, 차선&middot;신호 위반, 불법주차 문제 등이 심각하며 도로행정 정상화를 위해 ITS시스템 도입이 절실한 상황이다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>인도 도로 문제&hellip; 화두는 IT 기술<br /> <br /> </strong></span>지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)은 IT 기술과 교통 네트워트를 통해 교통 현황과 차량 동태를 모니터할 수 있는 관제 시스템으로 교통신호 통제, 자동화된 차량 번호 감지 (ANPR)시스템, 온라인으로 실시간 분석이 가능한 교통정보 시스템을 통칭한다. CCTV 시스템, 교통정보 시스템과 안내판, 고속도로상의 주행 속도 통제, 속도&middot;교통 신호 위반 카메라, 주차 운영 시스템도 포함한다. <br /> 인도 정부는 ITS구축을 위한 우선 순위 분야를 무선교통 통제 시스템, 차세대 지역 교통 통제 시스템, 실시간 주행차량 대수 판독, 최신 운행 정보 시스템, 지능형 경로 정보, 실시간 도로 정보, 신호 위반 탐지, RFID기술을 이용한 지능형 교통체증 관제 시스템 등 8개 분야로 지정했다. 이러한 시스템 구축을 위해 선행돼야 될 설비로 대도시 시내 주요 지점의 감시 비디오 기술과 데이터 수집 분석을 위한 특수 소프트웨어 애플리케이션의 수요가 높고, 감지 센서기, 차량 판독, GPS와 비디오 기술이 필요하며 세계적으로 보편화된 ILD(Inductive Loop Detectors) 기술이 가장 유력하다. <br /> IP(Internet Protecol) 카메라는 12MP에 해당하는 고해상도와 ITS어플리케이션을 장착, 중앙통제센터에서 네트워크상으로 실시간 영상 분석이 가능하며 Rolling Shutter 기능에서 진보된 Global Shutter 기능을 선호하고 있다. 인도는 교통 현장 정보를 수집할 수 있는 시스템이 구축되지 않아 실시간 교통 정보 분석이 가능한 GPS솔루션 기술 보급이 필요한 상황으로, 교통 관제 센터에서 단순한 모니터 이상의 교통 흐름 분석의 필요성도 증대, 차량 감지와 차종 분류, 차량 속도 감지, 교통량 통계, 정체 해소 시간 등을 분석하는 시스템이 도입됐다. <br /> <strong><br /> 인도 도로 교통 상황을 반영해 맞춤형으로 개발된 분석 시스템<br /> </strong><br /> <span style="color: #ff6600"><strong><img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229118.jpg" /><br /> </strong></span><span><strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 자료원 KritlKal Solutions 웹사이트<br /> <br /> </strong><span style="color: #ff6600"><strong>인도 대도시 ITS 도입 현황<br /> <br /> </strong></span></span>인도 대도시에 이미 도입된 교통 감시 비디오 시스템은 대부분 아날로그 방식의 CCTC 카메라로 설치 돼 있고, 최근 수년간 IP 카메라 도입 사례도 늘어나고 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>【델리시】<br /> </strong></span>델리시는 2010년 국제적인 Common Wealth Game 행사 기간 도로 구간별 교통을 원활화하기 위해 시범적으로 생중계 모니터가 가능한 &lsquo;스마트 카메라&rsquo;를 주요 교차로에 설치해 시행했고, 200km에 달하는 델리 시내 도로상 교통신호등이 설치된 240곳 교차로를 대상으로 스마트 카메라 설치를 대폭 늘리고 신호통제 시스템을 집중 설치하는 한편, 교통관제센터, 재난복구센터, 고속도로상의 사고 추적 시스템 등을 순차적으로 도입할 예정에 있다. <br /> 또한, 델리시는 이번 달 인도 최초 스피드 감시 카메라의 설치계획을 발표해 Indira Gandhi 국제공항 연결 고속도로에 과속으로 인한 사고 빈발 지점에<br /> 1개월 내 설치되며 DIMTS(Delhi Inte grated Multi Modal Transit System)사에 적합한 설비를 발주했다. 이번 설치건에 이어 국가 고속도로(National Highway) 구역별 설치 지점을 확장할 계획이다.<br /> 델리 행정부의 고위 관련자는 &ldquo;녹화된 CCTV영상을 활용해 테러행위 방지에도 효과를 거둘 것&rdquo;이라고 말하면서 &ldquo;도시 전역의 교차로에 1,700대의 카메라를 설치함으로써 전반적인 도로 안전성 향상과 차량 이동 시간 절약, 정체 해소로 인한 공해 감소 효과도 기대한다&rdquo;고 언급했다. <br /> 2011년 델리 경찰청은 ITM시스템을 위한 예산으로 1,980만 달러를 책정, 현재까지 1,600만 달러가 집행했다고 전했다.<br /> 현재 델리 교통 경찰의 페이스북은 4만4000명이 넘는 회원이 가입했고, 실시간 교통 정보를 확인하는 등 소셜 네트워킹도 교통 정보의 도구로 활용도가 넓어지고 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>【방갈로르】<br /> </strong></span>방갈로르는 ITS 시스템 설치를 위해 1,600만 달러 예산이 책정돼 있다. 매년 800만 달러의 예산을 추가적으로 집행, 현재까지 120대의 카메라를 설치해 시내 교통을 원격 조정하는 기술 센터인 교통 운영센터를 운영하며 촬영된 위반 차량에 벌금을 부과하고 있다. 방갈로르 경찰청의 Praveen Sood 교통담당관은 &ldquo;시내 중심지 교통 체증과 사고율을 30%감소 시키는 것이 목표이며 주차난 해소와 주차장 운영 개선을 목표로 한다&rdquo;고 말했다.<br /> 방갈로로르의 ITS 시스템인 B-TRAC의 도입 전인 2007년에 140만 건의 위반 사례가 신고됐으나 시스템 도입 3년 후 330만 건의 위반사례가 기록되는 등 시스템 효과가 검증 됐고, 현재 방갈로르 교통 신호등 300개 중 163개는 교통 운영센터에 연결돼 있으며, 이 중 120개가 차량 운행 감지 센서로 4초간 이동 차량이 없으면 적신호로 변경되는 기능이 장착됐다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>【뭄바이】<br /> </strong></span>뭄바이는 2년 전부터 1,400만 달러가 넘는 예산을 투입해 교통 통제운영 시스템을 구축, 253개 교차로를 대상으로 시행해 최근 도시 개발부에 의해 &lsquo;Best ITS Project&rsquo;에 선정됐다. 뭄바이 ITS프로젝트는 뭄바이 교통 경찰청을 대신해 BMC(Brihanmumbai Municipal Corp)가 실행해 왔으며 신호등 자동화 시스템으로 주행 속도 10% 개선, LED 신호등의 전력 소모 30% 개선과 교통체증 향상 등 효과가 입증됐다. 이 프로젝트는 인도 IT기업과 스페인 교통 운영 전문업체의 합작 법인이 수주했다. <br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229119.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <strong>자료원 indiapeering.com<br /> <span style="color: #ff6600"><br /> </span></strong><span style="color: #ff6600"><strong>교통 정보 시스템 확산<br /> </strong></span>교통 체증 완화, 대중 교통 활성화와 시스템 효율성 제고를 위해 도시별 실시간 교통 정보 시스템이 활발히 도입되고 있다. 델리, 뭄바이, 방갈로르 등 대도시뿐 아니라 각 주별 도시에 교통 정보 시스템 도입이 확산돼 Karna<br /> taka주 Mysore시는 4,000만 달러의 예산을 투입해 500대 대중 버스와 80개 정류장, 10개 버스 터미널을 대상으로 GPS, 전자 디스플레이, ICT 기술을 적용한 차량 실시간 추적 시스템, 중앙 관제센터, 승객 및 경유지 정보 등을 실시간으로 제공하는 ITS 시스템 도입을 발표한 바 있다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><span><strong>고속도로 e-톨게이트 도입 가속화<br /> </strong></span></span>인도 고속 도로의 e-톨게이트의 도입이 가속화됐다. e-톨게이트는 2012년 5월부터 RFID(Radio Frequency Identification)기술을 적용해 교통정체 해소와 통행 요금 매출 증대에 기여할 것으로 기대된다. 현재 인도 고속도로의 통행 요금 위반사례로 전체 예산 15%가 부족해 연평균 6,000만 달러의 예산 손실이 발생했다. 차량 전면 유리에 100루피(약 2달러)가격의 Tag를 장착하고 톨게이트 요금소마다 Tag Rea der를 장착하는데 4,000달러 정도 비용이 발생할 예정이고, RFID tag는 절도나 범죄 차량 추적용으로도 활용될 계획이다. <br /> 인도 고속도로는 현재 7만 1,000km 길이에 달하나 8,500km 구간만 톨게이트 요금을 부과하고 있다. 인도 정부는 향후 5년간 최소 3만km구간에 e-톨게이트를 설피할 계획이라고 한다. 오스트리아의 ITS 및 톨게이트 솔루션 전문업체인 EFKON사의 인도 법인은 지난 11월 860만 달러 규모의 Nagpur Bupass 프로젝트 계약을 체결했다고 발표한 바 있다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>시사점<br /> </strong></span>인도 정부와 업계는 산학 연구 프로젝트를 실시, 인도 교통 현황에 맞춘 각종 ITS 시스템 개발을 진행하나 여전히 해외 선진기술과 경험을 필요로 하고 있다. 차량 번호판 판독 시스템을 개발한 Kritikal Solu<br /> &nbsp;tions사는 IIT-델리시 인큐베이션센터에서 출발한 신생 기업으로 인도 교통 상황에 맞춤형 시스템 보급을 목표로 했고, 델리시는 올해 네덜란드와 도로 안전 운영을 촉진하기 위한 기술 이전 관련 파트너십을 체결한 바 있다. <br /> 현재 ITS 시스템 도입이 활성화되는 가운데 도시와 주정부별로 입찰 공고를 발표해 프로젝트 현황을 예의 주시할 필요가 있다고 판단된다. 이외 DMIC<br /> &nbsp;(Delhi Mumbai Industrial Corridor) 프로젝트를 위시해 대규모 도로 인프라 사업이 진행돼 e-톨게이트와 도로 정보 시스템의 도입 전망이 밝다.<br /> 현재 인도에 300만 이상의 인구가 거주하고 있는 도시는 총 8개이다. 이 중 델리, 방갈로르, 뭄바이 3곳만 ITS 프로젝트를 진행하고 있는 상황으로, 유사한 ITS 시스템을 도입할 도시는 향후 지속적으로 늘어날 것이라는 전망이다. <br /> <br /> 자료원<br /> Times of India, Hindustan Times 등 각 현지 매체 및 코트라 뉴델리 무역관 의견 종합<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229120.jpg" /><br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=Bl21xz7b4H4:tE7-_7xk_fs:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/Bl21xz7b4H4" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 15:57:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1463영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 시스템 및 그 방법http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/1w-HYcEkQRY/view1.asp<br /> <br /> <strong>출 원 인&nbsp; 목원대학교 산학협력단, ㈜텔트론&nbsp; <br /> 발 명 자&nbsp; 이재진, 강희조, 김지웅<br /> 공개번호&nbsp; 10-2011-0129117<br /> 공개일자&nbsp; 2011년 12월 01일</strong> <br /> <br /> 본 발명은 영상이미지의 획득에 의한 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 영상 캡처를 통해 영상이미지를 획득하는 제 1단계; 상기 제 1단계에서 얻어진 영상이미지에서 움직이는 영역 이미지를 검출해내는 제 2단계; 상기 제 2단계를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지가 움직이는 형태로서 화재영역 이미지인지 여부를 판별하는 제 3단계; 상기 제 3단계에서 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지로 판별된 경우 사람이나 물체의 움직임에 반응하는 동작감지센서가 반응하는지 여부를 더 수행하여 검증하는 제 4단계; 상기 제 4단계의 검증과정을 통해 동작감지센서가 반응하지 않는 경우 움직이는 영역 이미지를 화재영역 이미지로 판단하고 이미지의 패턴에 의한 모델분석과 함께 화재경보를 발생시키는 제 5단계를 포함하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지방법을 특징으로 하며, 이를 구현하기 위한 카메라 및 동작감지센서를 포함하는 화재감지시스템을 제안한다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>특허청구의 범위<br /> </strong></span><span style="color: #3366ff"><strong>청구항 1<br /> </strong></span>설치주변 환경을 촬영하여 영상을 제공하기 위한 카메라;상기 카메라로부터 제공된 영상으로부터 화재요인이 인식되는 경우 화재검출여부에 대하여 재인식 및 검증수단으로 사용하기 위한 동작감지센서; 상기 카메라 및 동작감지센서의 출력신호를 입력받으며 상기 카메라로부터 입력되는 영상을 캡처하되 움직이는 영역의 이미지를 검출하여 화재요인에 해당하는 영상인지 판별하는데 사용하기 위한 영상인식부; 상기 영상인식부를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지인지 여부를 판별함과 더불어 동작감지센서가 반응하는지 여부를 판별하여 이를 연산하며 그 연산처리에 따라 화재영역 이미지에 대한 패턴 분석 및 화재경보 발생을 신호처리하기 위한 연산신호처리부; 상기 카메라와 외부 입력장치로부터 입력되는 영상을 모니터링 및 화재 영상을 모니터링하기 위한 디스플레이부; 상기 연산신호처리부의 신호처리에 따라 화재발생을 경보하기 위한 경보발생부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지시스템. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>청구항 2<br /> </strong></span>제 1항에 있어서, <br /> 상기 동작감지센서는 ISM 밴드대역의 주파수 10.525GHz를 사용하여 화재감지의 재인식 및 검증에 대한 정확도를 높일 수 있도록 구성한 것을 특징으로 하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지시스템. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>청구항 3<br /> </strong></span>제 1항에 있어서, <br /> 상기 화재감지시스템은 화재경보장치나 침입감지장치, 이들을 겸하는 화재경보 및 침입감지장치 또는 화염분석감지장치로 활용할 수 있는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지시스템. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>청구항 4<br /> </strong></span>영상 캡처를 통해 영상이미지를 획득하는 제 1단계; 상기 제1단계에서 얻어진 영상이미지에서 움직이는 영역 이미지를 검출해내는 제 2단계; 상기 제 2단계를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지가 움직이는 형태로서 화재영역 이미지인지 여부를 판별하는 제 3단계;상기 제 3단계에서 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지로 판별된 경우 사람이나 물체의 움직임에 반응하는 동작감지센서가 반응하는지 여부를 더 수행하여 검증하는 제 4단계; 상기 제 4단계의 검증과정을 통해 동작감지센서가 반응하지 않는 경우 움직이는 영역 이미지를 화재영역 이미지로 판단하고 이미지의 패턴에 의한 모델분석과 함께 화재경보를 발생시키는 제 5단계를 포함하는 것을 특징으로하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지방법. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>청구항 5 <br /> </strong></span>제 4항에 있어서, 상기 영상이미지를 획득하는 제 1단계에서는 영상이 디스플레이되지 않도록 제어하되 상기 제 4단계의 검증과정에서 동작감지센서가 반응할 때까지 영상이 지속적으로 디스플레이되지 않도록 제어하며, 상기 제 4단계의 검증과정에서 동작감지센서가 반응하지 않는 경우 화재 영상을 디스플레이하여 모니터링할 수 있도록 전환 제어하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지방법. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>청구항 6<br /> </strong></span>제 4 항에 있어서, 상기 제 4단계의 검증과정에 있어 동작감지센서가 반응하는 경우 침입보안을 위해 사용되었을 때에는 영상이 디스플레이되도록 전환 제어되는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지방법. <br /> <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>명 세 서<br /> </strong></span><span style="color: #3366ff"><strong>기 술 분 야<br /> </strong></span>본 발명은 화재의 감지 및 검출을 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 [0001] 상세하게는 영상 입력을 통해 화염이나 연기의 패턴을 분석하여 화재여부를 인식함과 더불어 동작감지센서의 반응신호를 함께 입력받아 화재여부의 재인식수단으로 활용하여 오인식률을 낮추고 화재감지의 정확성을 높일 수 있는 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>배 경 기 술<br /> </strong></span>일반적으로 화재를 감지하는 방법으로는 연기감지센서와 열감지센서, 화염감지센서 등을 이용하고 있는데, 이중에서 화염감지센서가 연기감지센서 및 열감지센서에 비해 화재 감지능력이 좋으나 이는 개인 프라이버시 문제가 발생되는 문제점으로 일반 가정이나 개인 사무실 등에 장착하기 어려운 문제점이 있는 등 설치상 제약이 뒤따르고 있으며, 이러한 센서를 이용한 화재 감지방식의 경우에는 일선 현장 등에서 오인(誤認) 검출이 빈번히 발생하는 문제점이 노출되고 있고, 이로 인해 소방인력이 무분별하게 출동함에 따라 시간, 인적 및 경제적 자원의 낭비가 발생되고 있다. 또한, 화재발생이 대형 재난으로 이어지는 경우는 초기 화재발생경보를 경시하는 풍조에서 발생되는 경우가 대부분이며, 이러한 대형재난의 단초는 현장에 설치되는 화재감지기의 불완전함에 기인되는 것으로 보고되고 있다.<br /> 한편, CCTV용 감시시스템이 적용되어 운용되고 있으나, 이는 간단히 연기센서만을 이용한 감시시스템을 갖는 것으로서 초기 화재감지의 어려움이 있을 뿐만 아니라 화재의 규모를 파악하기 어려운 문제점을 안고 있다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>발명의 내용<br /> </strong></span><span style="color: #3366ff"><strong>해결하려는 과제<br /> </strong></span>본 발명의 목적은 영상 입력을 통해 화염이나 연기의 패턴을 분석하여 화재여부를 인식함과 더불어 동작감지센서의 반응신호를 함께 입력받아 화재여부의 재인식수단으로 활용하여 오인식률을 낮추고 화재감지의 정확성을 높일 수 있도록 한 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다. <br /> <br /> 본 발명의 목적은 자동으로 화재를 감지하는 한편 자동으로 디스플레이 화면과 알람을 통해 화재발생을 알려줄 수 있도록 하며, 종래에 비해 오인식률을 낮출 수 있도록 하고 영상 화재감시뿐만 아니라 침입방지를 위한 보안감시를 더불어 수행하게 함으로써 시스템 절감과 운용효율을 높일 수 있도록 한 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.<br /> 본 발명은 감시화면의 디스플레이를 진행하지 않는 상태에서 영상으로부터 화염이나 연기를 캡처하여 얻어내고 동작감지센서의 감지여부에 따라 화재로 인식되는 경우에만 화면 디스플레이가 이루어지도록 하여 일반 가정이나 개인 사무실에도 무난하게 설치하여 사용할 수 있도록 하는 등 설치공간 및 적용범위를 확장 할 수 있도록한 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>과제의 해결 수단<br /> </strong></span>본 발명에 따른 영상인식 및 이용한 화재감지 시스템은, 설치주변 환경을 촬영하여 영상을 제공하기 위한 카메라; 상기 카메라로부터 제공된 영상으로부터 화재요인이 인식되는 경우 화재검출여부에 대하여 재인식 및 검증수단으로 사용하기 위한 동작감지센서;<br /> 상기 카메라 및 동작감지센서의 출력신호를 입력받으며 상기 카메라로부터 입력되는 영상을 캡처하되 움직이는 영역의 이미지를 검출하여 화재요인에 해당하는 영상인지 판별하는데 사용하기 위한 영상인식부; 상기 카메라를 통해 촬영되는 영상을 저장 및 상기 영상인식부를 통해 검출되는 움직이는 영역 이미지를 저장하기 위한 메모리부; 상기 영상인식부를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지인지 여부를 판별함과 더불어 동작감지센서가 반응하는지 여부를 판별하여 이를 연산하며 그 연산처리에 따라 화재영역 이미지에 대한 패턴 분석 및 화재경보 발생을 신호처리하기 위한 연산신호처리부; <br /> 상기 카메라와 외부 입력장치로부터 입력되는 영상을 모니터링하고 화재 영상을 모니터링하기 위한 디스플레이부; <br /> 상기 연산신호처리부의 신호처리에 따라 화재발생을 경보하기 위한 경보발생부를 포함하는 것을 그 기술적 구성상의 기본 특징으로 한다.<br /> 본 발명에 따른 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지 방법은, 영상 캡쳐를 통해 영상이미지를 획득하는 제 1단계; 상기 제 1단계에서 얻어진 영상이미지에서 움직이는 영역 이미지를 검출해내는 제 2단계; <br /> 상기 제 2단계를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지가 움직이는 형태로서 화재영역 이미지인지 여부를 판별하는 제 3단계; 상기 제 3단계에서 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지로 판별된 경우 사람이나 물체의 움직임에 반응하는 동작감지센서가 반응하는지 여부를 더 수행하여 검증하는 제 4단계; 상기 제 4단계의 검증과정을 통해 동작감지센서가 반응하지 않는 경우 움직이는 영역 이미지를 화재영역 이미지로 판단하고 이미지의 패턴에 의한 모델분석과 함께 화재경보를 발생시키는 제 5단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong><img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229114.jpg" /><br /> <br /> 발명의 효과<br /> </strong></span>본 발명은 위험 상황 인지 후 디스플레이 화면을 통한 상황 판단이 가능하므로 잘못된 대응 및 조치를 배제하여 가장 적절한 화재여부를 모니터링할 수 있으며, 화재여부 판단 및 검증수단을 제공하므로 영상에 의한 화재감지시스템에 있어 화재감지의 정확성을 크게 높일 수 있고 오인식률을 낮출 수 있으며, 프라이버시 공간 등에 설치할 수 있어 적용범위를 확대할 수 있는 효과가 있다.<br /> 본 발명은 영상 화재감시뿐만 아니라 침입방지를 위한 보안 감시 및 화염 분석 및 감지에도 활용할 수 있게 되어 시스템 절감과 더불어 화재감지에 따른 설비운용효율을 극대화를 도모할 수 있으며, 조기 화재검출에 따른 재산 및 인명 피해도 크게 줄일 수 있는 효과가 있다.<br /> 본 발명은 재난현장뿐만 아니라, 일반 건설, 중공업과 같은 사업장에서도 위험 작업자 및 자재, 물류관리에도 적용할 수 있는 기술로서 응용범위를 확대 및 기타 산업분야에서의 활용이 가능한 효과가 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong><img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229115.jpg" /><br /> <br /> 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용<br /> <br /> </strong></span>본 발명에 대해 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 실시예를 설명하면 다음과 [0026] 같으며, 이와 같은 상세한 설명을 통해서 본 발명의 특징들을 보다 더 이해할 수 있게 될 것이다.<br /> 본 발명의 실시예에 의한 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지시스템은 도 1을 참조하여 설명하면, 설치주변 환경을 촬영하여 영상을 제공하기 위한 카메라(110)와, 카메라(110)로부터 제공된 영상으로부터 화재요인이 인식되는 경우 화재검출여부에 대하여 재인식 및 검증수단으로 사용하기 위한 동작감지센서(120)와, 카메라(110) 및 동작감지센서(120)의 출력신호를 입력받으며 카메라(110)로부터 입력되는 영상을 캡쳐하되 움직이는 영역의 이미지를 검출하여 화재요인에 해당하는 영상인지 판별하는데 사용하기 위한 영상인식부(130)와, 카메라(110)를 통해 촬영되는 영상을 저장 및 영상인식부(130)를 통해 검출되는 움직이는 영역 이미지 등의 각종 데이터를 저장하기 위한 메모리부(140)와, 영상인식부(130)를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지인지 여부를 판별함과 더불어 동작감지센서(120)가 반응하는지 여부를 판별하여 이를 연산하며 그 연산처리에 따라 화재영역 이미지에 대한 패턴 분석 및 화재경보 발생을 신호처리하기 위한 연산신호처리부(150)와, 카메라(110)와 외부입력장치(180)로부터 입력되는 영상을 모니터링 및 화재 영상을 모니터링하기 위한 디스플레이부(160)와 연산신호처리부(150)의 신호처리에 따라 화재발생을 경보하기 위한 경보발생부(170)를 포함하는 구성으로 이루어진다.<br /> 카메라(110)는 360도 회전이 가능한 팬 틸트 카메라나 입체적 영상획득이 가능한 스테레오스코픽(stereoscopic)방식의 카메라를 적용함이 바람직할 것이며, 이때 구비되는 카메라(110)는 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 위치제어가 가능하도록 구성함으로써 이동하는 화재영역에 대해 보다 용이하면서도 정밀한 영상 촬영을 수행하도록 구성될 수 있다. 그리고, 카메라(110)로서 CCTV카메라를 적용할 수 있음은 물론이다. 또한, 카메라(110)에는 LED를 조명수단으로 장착한 구성을 갖도록 하여 어두운 곳에서도 용이한 촬영 및 영상획득이 가능하도록 구성할 수 있다.<br /> 동작감지센서(120)는 사람 또는 물체의 움직임이 있을 때만 반응신호를 출력하는 센서[사람 또는 물체는 그 크기 및 부피의 변화는 없고 움직임만 있으므로 일정한 크기 또는 부피를 가지면서 움직임만 있는 경우 반응신호를 출력하는 센서]로서 화염이나 연기에는 반응하지 않게 하며, 화재감지의 재인식 및 검증 효율과 함께 정확도를 높이기 위해 ISM 밴드대역의 주파수 10.525GHz를 사용하는 RF 동작감지센서를 적용함이 바람직할 것이다.<br /> 경보발생부(170)는 알람이나 부저 또는 음성경보 등 다양한 유형으로 구성될 수 있다 할 것이다.<br /> 외부입력장치(180)는 카메라(110)가 촬영하는 영상신호 이외의 별도 영상신호를 보내는 장치로서 CCTV카메라 등을 일 예로 들 수 있다.<br /> 상술한 구성으로 이루어진 본 발명에 의한 화재감지시스템은 화재경보장치나 침입감지장치, 이들을 겸하는 화재경보 및 침입감지장치, 화염분석감지장치 등으로 활용될 수 있는데, 본 발명에 의한 영상인식 및 동작감지센서를 이용한 화재감지시스템의 작용 및 화재감지방법을 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.<br /> PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 위치 제어되는 카메라(110)와 동작감지센서(120)를 모두 ON시킨 상태에 카메라(110)로 촬영하여 영상을 획득한다(S1).<br /> 이때, 카메라(110)로 영상을 획득하는 단계에서는 디스플레이부(160)를 통해 영상이 디스플레이 되지 않도록 제어함이 바람직한데, 이는 일반 가정이나 개인 사무실에 장착시 개인 프라이버시 문제발생을 차단 및 설치상 제약을 없앨 수 있도록 하기 위함이다.<br /> 카메라(110)로부터 촬영된 영상은 실시간으로 영상 인식부(130)로 전송되는데, 영상 인식부(130)에서는 영상 캡처를 통해 영상 이미지를 획득하되 위치제어에 의해 360도 방향의 영상이 전송되므로 파노라마 영상으로 펼치는 작업을 수행하여 영상 이미지의 해상도를 높이면서 정확하게 영상을 인식할 수 있도록 하며, 이때 화재영역은 화재물질이나 대기순환 및 바람 등에 따라 가변적으로 변화하게 되므로 움직임 영역을 갖는 영상 이미지를 검출해낸다(S2).<br /> 여기서, 카메라(110)를 통해 촬영되는 영상과 영상 인식부(130)를 통해 캡처되는 영상 이미지 및 영상 이미지 중에서 검출되는 움직이는 영역의 이미지는 메모리부(140)에 분류 저장 되어진다.<br /> 영상 인식부(130)를 통해 검출된 움직이는 영역 이미지는 연산 신호 처리부(150)[0039] 측으로 입력되고, 이 연산 신호 처리부(150)에서는 검출된 움직이는 영역 이미지가 정말로 움직이는 형태이고 화재영역 이미지인지 여부를 판별하게 된다[화재가 발생될 경우 화염의 크기, 면적 및 부피 등이 점점 커지거나 작아지면서 움직임이 포착되므로 이에 대한 차이로서 화재영역 이미지인지의 여부를 판별하게 된다](S3).<br /> 이와 더불어 연산 신호 처리부(150)에서는 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지로 판별된 경우 동작감지센서(120)가 반응하는지 여부를 더 수행함으로써 화재감지를 검증하게 한다[동작감지센서(120)는 사람 또는 물체는 그 크기 및 부피의 변화는 없고 움직임만 있으므로 일정한 크기 또는 부피를 가지면서 움직임만 있을 경우 감지한다](S4).<br /> 연산신호처리부(150)에서는 동작감지센서(120)가 반응하지 않으면 움직이는 영역 이미지를 화재영역 이미지로 판별하게 되고, 동작감지센서(120)가 반응하면 움직이는 영역 이미지가 화재영역 이미지가 아닌 것으로 판별하여 제 1단계(S1)에서부터 다시 수행되게 한다[사람 또는 물체는 그 크기 및 부피의 변화는 없고 움직임만 있으므로 일정한 크기 또는 부피를 가지면서 움직임만 있을 경우 동작감지센서(120)가 작동되는 반면 화재가 발생될 경우 화염의 크기, 면적 및 부피 등이 점점 커지거나 작아지면서 움직임이 포착되므로 이에 대한 차이로서 화재영역 이미지인지의 여부를 판별하게 된다]. <br /> <br /> 여기서, 동작감지센서(120)가 반응하게 되면 비화재의 판단으로 디스플레이를 지속적으로 수행하지 않게 하며, 침입보안장치로 사용되었을 경우에는 디스플레이부(160)에 카메라(110)를 통해 촬영되는 영상이 디스플레이되게 한다. <br /> <br /> 연산신호처리부(150)에서는 동작감지센서(120)가 반응하지 않는 경우 화재영역 이미지로 판별된 영상 이미지에 대해 기존 모델과의 비교 및 확률분포를 통한 연산처리를 수행하여 화재발생형태가 화염인지 연기인지 이미지의 패턴에 의한 모델분석을 행하고 화재영역 이미지에 대해 화염 또는 연기를 확인 및 경보발생부(170)에 신호를 주어 화재경보를 발생되게 한다(S5).<br /> 이때, 동작감지센서(120)가 반응하지 않으면 디스플레이부(160)를 통해 영상을 디스플레이함으로써 화재 영상을 모니터링할 수 있게 하며, 모델분석 데이터는 메모리부(140)에 저장되게 한다. <br /> <br /> 여기서, 영상 이미지의 모델분석 및 모니터링을 통해 화재형태 및 화재원인을 체크할 수 있다 할 것이다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229116.jpg" /> <br /> <br /> &lt;본 자료는 특허청에서 2011년 12월 1일 공개 공보된 자료임을 알려드립니다.&gt;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=1w-HYcEkQRY:SsMG6fc7ZYU:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/1w-HYcEkQRY" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 15:53:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1462CCD 카메라용 광대역 가변 초점렌즈 개발http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/ap5uRn58Ahc/view1.asp<br /> <br /> 본 고는 감시 카메라의 사각지대를 없애면서 동시에 정밀조사를 할 수 있는 광대역 가변초점렌즈의 개발에 관한 것이다. S기업, D기업과 공동으로 가변초점 범위 1.2-28mm 를 갖는 광대역 가변초점렌즈를 개발하였다.<br /> <br /> 뉴스에서 은행 강도나 유괴범이 감시카메라에 포착되어 체포되는 경우를 많이 보게 된다. 그런데 감시 카메라를 설치하는 것도 한계가 있고 설치되었더라도 볼 수 없는 사각 지대가 많다. 화각이 넓은 렌즈를 광각렌즈라 하는데 최대 광각은 이상적으로 180도 까지 가능하다. 화각을 조절할 수 있는 렌즈에는 가변 초점 렌즈 (varifocal lens)와 줌렌즈가 있다. 일반적으로 화각이 크면 넓게 볼 수 있지만 물체가 작게 보여 작은 물체를 구별하기 어렵고, 화각이 작으면 전체적으로 볼 수는 없지만 상을 상대적으로 뚜렷하게 볼 수 있다. 이러한 장단점을 보완하기 위하여 만들어진 것이 가변초점렌즈이다. 이것은 초점거리를 변화시켜 화각을 조절할 수 있도록 설계된다. 경통을 회전시켜 초점을 변화시키는 가변초점렌즈는 5에서 6mm 정도의 상대적으로 작은 변화폭을 갖는다. 한편 필름카메라를 예를 들면 35-70mm 등 작은 가변 길이에서 28-210mm 줌렌즈를 개발하여 상황에 따라 렌즈를 교환할 필요가 없이 한 개의 렌즈로 가능하다. 따라서 가변 초점 렌즈도 현재의 6mm 변화폭 보다는 늘려야 할 필요가 있다. 카메라의 역사가 말해주듯 고정 초점 렌즈는 줌렌즈로 발전을 하여 화각을 자유자재로 바꿀 수 있는 시대가 되었듯이 감시카메라도 사각지대 없이 감시할 수 있는 체계가 필요한 것이다. 국내에서 생산되고 있는 CCD 카메라용 렌즈의 유형을 살펴보면 마운트 형태에 따라 C-Mount와 CS-Mount 렌즈로 나눌 수 있다. C-Mount 렌즈와 CS-Mount 렌즈는 동일한 렌즈이지만 Flange back length(C-Mount 17.526mm, CS-Mount 12.5mm)가 틀리다. 단일 초점 렌즈는 보드 마운트(board mount) 타입의 렌즈가 많으며 핀홀카메라 렌즈나 DSC/PC 카메라 렌즈 등도 많이 개발되어 있다. 가변초점렌즈는 점차 확대되는 추세이며, 수동 방식(manual)과 직접가동(direct drive) 방식이 있다. 또한 카메라 장착된 휴대전화(cell phone)가 일반화되면서 고정밀 마이크로 렌즈세트의 개발도 활발한 추세이다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>렌즈 세트의 설계<br /> <br /> </strong></span><span style="color: #3366ff"><strong>렌즈의 일반 제원<br /> <br /> </strong></span>렌즈 세트의 설계는 그 용도에 따라 크기와 렌즈의 구조에 있어서 많은 변화를 추구할 수 있다. 렌즈 세트의 성능은 구면수차, 색수차, 왜곡수차 등의 수차를 최소화 하고 빛의 투과율이 높을수록 성능이 좋은 렌즈로 알려져 있다. 빛을 많이 받아들이기 위하여 경통의 길이에 비하여 렌즈의 직경을 크게 만드는 방법을 많이 사용하며 상의 밝기에 관하여 F-수를 많이 사용한다. F-수는 렌즈의 밝기가 아니라 상의 밝기를 나타낸다. <br /> <br /> <br /> <img height="129" alt="" width="351" align="middle" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122998.jpg" /><br /> <br /> d는 렌즈의 직경이고 f는 초점거리이다. 일반적인 렌즈세트의 형태는 그림1과 같다. 일반적으로 초점거리는 제2주점에서 초점까지의 거리이며 초점거리가 짧을수록 넓은 범위를 볼 수 있다. 뒤초점거리(back focal lens)는 렌즈군의 마지막 렌즈의 위치에서 초점까지의 거리이고 플랜지초점거리는 이음매에서 초점까지의 거리를 나타낸다. <br /> <img height="207" alt="" width="287" align="absMiddle" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122999.jpg" /><br /> <br /> 그림1. 렌즈세트의 구조<br /> <br /> <img height="235" alt="" width="288" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229100.jpg" /><br /> <br /> 그림2. C마운트와 CS 마운트<br /> <br /> 그림2는 C 마운트와 CS 마운트의 얼개 그림을 나타내주며, 전반적으로 동일한 모양이나 플랜지 뒷거리가 다르다. CCTV 카메라의 결상 크기는 1&quot;, 2/3&quot;, 1/2&quot;, 1/3&quot;. 1/4&quot;의 다섯 종류가 있으며, 렌즈는 결상크기에 따라 분류된다. 특정 크기로 설계된 렌즈는 더 작은 결상 크기의 기구에는 사용이 가능하지만 더 큰 결상 크기의 렌즈에는 사용할 수 없다. 주어진 초점거리에 대하여 더 큰 화상은 더 큰 화각을 요구한다. 그림4는 결상 크기를 보여준다.<br /> 물체를 잡기 위하여 화각을 아는 것은 중요하다. 화각은 초점거리와 화상의 크기에 따라서 변한다. 물체를 잡는 초점거리는 다음 식으로 계산된다.<br /> <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229101.jpg" /><br /> <br /> 이때 f는 초점 거리, V는 물체의 수직 크기, H는 물체의 수평 크기, D는 물체와 렌즈의 거리, v는 상의 수직 크기, h는 상의 수평 크기이다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229102.jpg" /><br /> <br /> 그림3. 화각<br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>가변초점 렌즈와 줌렌즈<br /> </strong></span>필름 카메라 렌즈의 동향을 보면 담일초점렌즈에서 점차 광폭 줌렌즈로 변화하는 추세를 확인할 수 있다. 예를 들면 50mm 표준 렌즈의 카메라는 용도에 따라 35-70mm, 70-210mm, 210-500mm 등으로 필요한 화각을 얻기 위하여 용도에 따라 줌렌즈를 사용하게 되었다. 그 뒤 설계 기술의 발달로 인하여 가변폭이 확대되어 28-300mm 등 하나의 렌즈로 변화폭을 최대로 활용할 수 있는 렌즈가 개발되었다. 줌렌즈는 경통의 길이를 변화시켜 화각을 조절하는 것이 보통의 기능이다. 기본적으로 경통의 길이를 변화시킬 때 초점 거리의 변화는 거의 없다. 일반적으로 렌즈의 개수가 많을수록 공정이 많아지기 때문에 가격이 비싸진다. 줌렌즈보다 단순하고 전 단계라고 볼 수 있는 것이 가변초점렌즈이다. 가변초점렌즈는 렌즈군이 단순히 두 개로 분리된다. 단일초점렌즈가 렌즈군이 하나로 되어 있는 것을 약간 변화시킨 것이다. 일반적으로 렌즈의 조절 기능을 수동(manual)으로 하는 경우와 자동으로 하는 경우의 두 가지가 있다. 가변초점렌즈는 조절 레버가 두 개 있다. 한 개는 사물 쪽을 향하고 있고 다른 하나는 CCD 방향을 향하고 있다. 이 두 개의 레버를 조절하여 초점과 화각을 맞춘다.<br /> <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229103.jpg" /><br /> <br /> 그림4. 가변초점렌즈<br /> <br /> 그림4는 가변초점렌즈의 한 예를 보여준다. 렌즈는 8개로 이루어져 있지만 실제로는 두 개의 렌즈처럼 행동한다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>수차와 렌즈설계의 최적화<br /> <br /> <img height="191" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229104.jpg" /><br /> <br /> <img height="265" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229105.jpg" /></strong></span><span style="color: #3366ff"><strong><br /> </strong></span><img height="261" alt="" width="300" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229106.jpg" /><br /> <br /> 그림5. 수차(위부터 구면수차, 왜곡수차)<br /> <br /> 렌즈 설계에 있어서 중요한 것은 어떻게 정교한 상을 만들어내느냐 하는 것이다. 이를 위해서 정확한 초점평면을 만들어 주어야 하고 상이 왜곡되지 않아야 한다. 수차는 구면수차, 코마수차, 비점수차, 상면만곡, 왜곡수차, 색수차 등으로 구별되며 수차를 최소화하는 것이 고품질의 화면을 얻기 위한 필수적인 것이다. <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229107.jpg" /><br /> <br /> 그&#47520;6. 공학설계에 있어서 중요한 단계들<br /> <br /> 주어진 렌즈의 위치에 대하여 수차를 최소화하고 정교한 초점 평면을 얻기 위하여 렌즈의 곡률을 연속적으로 조정하는 과정을 최적화 과정이라 한다. 그림6[2]은 광학설계에 있어서 중요한 단계들을 도표로 그림 것이다.<br /> &nbsp;<br /> <span style="color: #ff6600"><strong>렌즈 세트의 제작<br /> </strong></span><span style="color: #3366ff"><strong>렌즈 사양의 선택<br /> </strong></span>렌즈의 시장 상황을 참고하여 광각이 135&deg; 정도로부터 9mm 이상을 초점 가변할 수 있는 모델을 선택하였다. 설계는 CodeV와 Auto CAD를 사용하였고, 최적화 과정을 거쳤다. 설계도면은 회사의 요구로 배제하였지만 8군의 렌즈로 구성되며 중간에 비구면 렌즈가 1개 구성되어 있고 초점은 2.8-12mm 범위를 조정할 수 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>렌즈세트의 제작<br /> </strong></span><strong>1. 렌즈의 연마<br /> </strong>일반적인 구면렌즈는 연마공정에 의하여 이루어진다. 연마기는 다이아몬드칼과 연마제로 구성되며 수동에 의한 방법과 동에 의한 방법이 있다. 연마 후에는 렌즈표면을 고르게 하는 폴리싱 공정이 있다.<br /> <br /> <img height="172" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229108.jpg" /><br /> 그림7. 연마기<br /> <strong><br /> 2. 비구면 사출렌즈<br /> </strong>소형 비구면 렌즈는 연마로서는 어렵다. 현재 많이 사용되는 방법은 PMMA등을 사용한 사출렌즈이다. 금형은 스타박스를 이용하며 곡면 가공은 초정밀 선반을 사용한다. 장점은 인건비를 줄일 수 있고 대량생산이 가능하다는 것이 있지만 금형 제작비가 비싼 단점도 있다. CCD 카메라 렌즈에 사용되는 비구면 렌즈는 모두 사출렌즈라 보아도 무방하다. 이외에 열경화성 수지를 이용한 방법이 연구중에 있으며, 슬럼핑 방식으로 만든 세라믹 몰드에 단량체를 주입하여 80℃ 이상의 고온에서 중합반응을 거쳐 만드는데 소형 렌즈에 적용이 가능할지가 관건이다. 이것은 D사와 현재 공동 연구 중이다. <br /> <br /> <strong>3. 렌즈 세척<br /> </strong>렌즈 세척은 초음파 세척장치를 주로 이용하며 표면코팅 전 렌즈표면의 이물질 제거가 주요 목적이다.<br /> <br /> <br /> <span id="1325140732226S" style="display: none">&nbsp;</span><strong><img height="185" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229109.jpg" /></strong><br /> 그림8. 초음파 세척장치<br /> <strong><br /> 4. 렌즈 표면 코팅<br /> </strong>렌즈를 코팅하는 이유는 주로 투과력을 좋게 하기 위함이다. 보통의 유리 표면은 4%정도의 반사율을 가지는데 반사방지 코팅을 하면 1%미만으로 낮출 수 있다. 이외에 표면의 강도를 좋게 하기 위한 하드 코팅과 특정 빛깔을 반사시키기 위한 착색 코팅 등도 있다. 보편적인 코팅방법은 스퍼터링이 사용되고 있으며, 이 외에 산소이온 보조 코팅방법도 널리 사용되어지고 있다. <br /> <br /> <img height="184" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229110.jpg" /><br /> 그림10. 렌즈 표면 코팅기<br /> <br /> <strong>5. 조립<br /> </strong>대부분 수작업에 의존하고 있으며, 렌즈 세트의 최종 품질이 이 과정에 달려 있다. <br /> <br /> <strong>6. 검사<br /> </strong>렌즈세트를 조립한 후 마운트를 CCD장치에 연결하여 CRT화면을 통하여 검사하므로서 렌즈의 조립상태를 검사한다. <br /> <br /> <img height="190" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229111.jpg" /><br /> 그림10. 렌즈세트 검사<br /> <strong><br /> <span style="color: #3366ff">제작된 시작품과 그 사양<br /> </span>1. 시작품 제작<br /> </strong>처음에는 독창적인 모델로 만들 계획이었지만, 개발 후의 시장성 및 사업화에 맞물려 생각할 때 수요의 충족을 하여야 하기 때문에 독창적 모델로서 가지는 위험성을 배제하였다. 따라서 현재 삼우광학이 생산하고 있지는 않지만 전시회나 박람회에서 많은 호응을 얻었던 가변 범위를 선택하였다. 마운트는 CS 마운트를 선택하였고 CCD 크기는 1/3&quot;, 1/4&quot;에 알맞도록 하였다. 표1은 시작품의 제원을 정리한 것이고 그림11은 시작품의 현태이다. Iris 형태는 수동과 직접 구동의 두 종류를 만들었고 사진은 이중의 수동형 렌즈세트이다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" style="width: 417px; height: 333px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229113.jpg" /><br /> <br /> <img alt="" border="1" style="width: 227px; height: 189px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/111229112.jpg" /><br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong><br /> 결론 및 토의</strong></span> <br /> <br /> 청운대학교와 S기업, M기업, D기업 등과 기술 협조하여 CS Mount 용 가변초점렌즈를 개발하였다. 초기엔 독자적인 사양으로 시도하려 하였지만 개발을 위한 개발이 아니라 상용화하기 위하여 시장성과 사업화에 초점을 맞춰 2.8-12mm의 초점 가변을 하는 렌즈 세트를 개발하였다. 대만 등의 무역을 통하여 수요를 확충하고 국내 공급도 고려중이다. 달러화의 하락으로 인하여 기업이 수출에 고전하고 있지만 지속적인 자금의 안정을 위하여 수출 중심의 아이템으로 발전시킬 계획이다. <br /> <br /> <br /> [참고문헌] <br /> <br /> [1] 한두희, &ldquo;CCD 카메라용 광대역 가변 초점렌즈 개발&rdquo;, 산학연컨소시엄공동기술개발최종보고서, 2004.<br /> [2] R. R. Shannon, &ldquo;The Art and Science of Optical Design&rdquo;, Cambridge University Press, 1997116-121p_inside tech II<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=ap5uRn58Ahc:0VoTAkmqCwQ:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/ap5uRn58Ahc" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 15:28:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1461비디오 보안 산업의 ‘녹색화’를 돕는 임베디드 기술http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/LFa4g5wyzRM/view1.asp<br /> <br /> 녹색화는 단지 추세라고 볼 수 없다. 이는 오늘날 명백한 환경적인 이유로 인하여 필수적이다. 거의 모든 산업이 녹색의 길로 접어 들기는 하였으나, 반도체 제조업체는 이러한 도전과제를 단지 지난 몇 년간이 아니라 훨씬 더 오래 동안 매우 심각하게 인지하였다. 무어의 법칙에 따라, 이미지 센서가 지원하는 전력손실, 크기, 비용, 집적도, 처리 속도 및 해상도 (또는 화소)등을 포함한 디지털 기술 메트릭스는 기하급수적으로 향상 되었다. 달리 표현하면, 반도체 제조업체로부터의 디지털 전자 제품이 더욱 고품질, 다양한 옵션, 빠른 속도를 제공하고 적은 부품을 요구하게 되어 더욱 친환경적이고도 비용효율이 높은 비디오 시스템을 탄생시키고 있다는 의미이다.<br /> &nbsp; <br /> 오늘날의 일상 생활에 인터넷 프로토콜(IP) 비디오 보안 시스템이 모든 곳에 존재한다는 사실과 함께 최신 및 최상의 임베디드 프로세서 기술의 사용은 제조업체 및 제조업체 디자인 업체가 에너지 효율이 높은 IP 네트워크 카메라 및 디지털 비디오 리코더(DVR)를 연결하는 솔루션을 설계하고 생산할 수 있도록 돕는다. <br /> &nbsp; <br /> 지난 10년 간 매 2~3년 마다 제조업체가 더 작은 크기로 임베디드 프로세서를 설계 및 생산이 가능하도록 CMOS(Com<br /> &nbsp;plementary Metal-Oxide-Semiconductor) 공정기술의 발전을 보여 왔다. 기술이 2000년 130나노미터에서 최근의 45나노미터를 가능하게 하여 임베디드 프로세서가 낮은 전압으로 작동하도록 하고 전력 소모 또한 감소하였다. 낮은 전압에 더하여, 딥 서브-미크론 형상은 단일 칩 상에서 수 백 개의 트랜지스터를 통합할 수 있도록 하여 임베디드 프로세싱에 특화된 반도체가 성능을 높임과 동시에 지능화된 IP통합을 증대시킬 수 있도록 한다. 이는 단일 칩 위에 DVR 및 IP 카메라로 알려진 효율적이고도 강력한 비디오 프로세서를 가능하게 한다. 비디오 보안 밸류 체인 상에서, 이는 제조업체 및 제조업체 디자인 업체가 필드 연결 솔루션을 위하여 더욱 스마트 하고 강력한 시스템을 적은 수의 최적화된 부품과 통합기를 사용하여 설계가 가능하도록 하여 기능이나 시스템 비용에 있어서의 절충없이 환경에 미치는 총체적인 영향을 감소시킨다. <br /> &nbsp; <br /> 예를 들면, 2010년 3월 TI는 단일 칩이 10개가 넘은 디스크리트 부품을 대체하여 보드 면적 및 전력 소모를 획기적으로 줄여 줄 수 있는 DM8168 다빈치(DaVinci)&trade; 단일칩 디지털 비디오 DVR을 발표하였다. 비디오 보안 및 비디오 통신 애플리케이션에 특화된 본 비디오 SoC는 1.2 GHz ARM&#51659; 코어텍스&trade;-A8 및 1GHz TI C674x 디지털 시그널 프로세서 (DSP) 코어를 포함하는 극한의 통합을 제공한다. 본 DM8168 다빈치 비디오 SoC 통합은 10개 이상의 디스크리트 부품의 기능을 대체함으로써 보드 면적과 전력 소모를 줄임은 물론, 시스템 eBOM 비용을 50%로 크게 줄인다.<br /> &nbsp; <br /> 제조업체는 딥 서브-미크론 프로세스 형상과 보다 낮은 전압 쓰레드홀드를 요하는 설계 속도의 향상을 함께 도모할 때에 동적 및 정적인 도전과제와 직면하게 된다. 이제 몇몇 최신 임베디드 프로세서는 디바이스의 활동 상태, 작동 모드 및 복잡한 기술로 인한 온도 등에 기반하여 능동적으로 전압, 주파수 및 전력을 제어하는 무선 휴대 전화 산업으로부터 온 광범위한 지능형 및 적응형 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 사용하고 있다. 이는 저전력 모드 및 클록 게이팅과 같은 전통적인 전원관리 기술을 포함한다. 능동 및 누설 전력손실 모두를 한 층 더 줄이기 위하여 매우 혁신적인 솔루션이 적용되고 있다. <br /> 이러한 솔루션 중 몇몇은 실리콘 디바이스 레벨에서 구현된다. 이 중 주된 솔루션은 활동이 저조할 때에 1V이하의 작동을 가능케 하는 디바이스 내 다양한 서브 시스템의 독립 클록 컨트롤은 물론, 유연한 클로킹 스킴 및 전원해제 모드를 가능케 하는 DVFS(능동형 전압 및 주파수 가변)이다. 다른 예로는 실리콘 프로세스 및 온도 변화에 감응하는 적응형 전압 가변(AVS)이다. 다른 솔루션으로는 능동형 프로세스에 반응하여 저전력 모드로 스위칭함으로써 전력 누설을 낮추는 능동형 전력 스위칭(DPS)이다. 마지막 솔루션은 대기 누설 관리 (SLM) 및 메모리 보유 능력이다.&nbsp;&nbsp; <br /> 대부분의 CCTV 시스템이 이제는 디지털 및 IP 스트리밍으로 전환이 되므로, 위에서 언급한 핵심 반도체 기술 혁신은 카메라에서 인프라까지의 중요한 전력손실의 감소를 돕는다. 추가적으로, 비디오 프로세서는 비디오 트래픽 및 저장을 최적화하여 인프라의 필요성을 낮춘다. 이것이 바로 비압축 비디오 또는 전통적인 코덱(MPEG-2, MPEG-4) 대비 비디오 전송 및 저장에 요구되는 데이터량을 획기적으로 줄여 놓은 H.264 및 가변 비디오 코딩 (SVC) 최신 코덱이 녹색 비디오 보안 시스템 접근에 필수적인 이유이다. 프로그래머블 DSP 및 기능 고정형 ASIC과 같은 최신 저전력 IC의 가용 프로세싱 전력을 활용하여, 이러한 코덱은 매우 높은 압축률을 실현한다. 예를 들어, 표준화질 NTSC 비디오는 초당 30프레임의 4:2:2 YCrCb를 사용하여 일반적으로 720&times;480으로 디지털화 되며, 이는 165 Mbits/sec이 넘는 데이터 전송률을 요구한다. 90분짜리 비디오를 저장하는 데에 110GB 넘게 필요로 한다. H.264는 1/60의 압축률을 가능케 하면서도 훌륭한 비디오 품질을 유지하므로 대역폭과 저장공간을 절감하여 환경보호에 한 발 더 다가선다. 비슷한 방법으로 H.264의 괄목할만한 성능은 MPEG4대비 최대 4배의 비디오 압축을 실현한다. 2007년 H.264/AVC 비디오 압축 표준의 부기 G로 표준화 된 SVC를 사용하여 비디오 보안 애플리케이션에 일시적 가변성이 추가 되었는데, 이는 재인코딩을 하지 않고도 (즉, 비트 스트림의 일부 패킷을 빼 내는 방법을 사용) 프레임률을 낮출 수 있다. SVC 일시적 가변성을 사용하면 하루 종일, 일주일 또는 한 달이 걸릴 수 있는 저장용량 최적화를 위한 전환코딩을 방지하여 CCTV 시스템에 저장된 수 테라바이트 용량의 비디오에 대한 보다 친환경적인 접근이 가능하다. <br /> &nbsp; <br /> 비디오 트래픽, 데이터 저장 및 CCTV 시스템 효율에 있어 가장 유망한 혁신 중 하나는 단일 IP카메라에 캡쳐, 리코딩 및 저장 등 모든 기능을 통합한 엣지 디바이스 비디오 분석(VA)이다. 최신 저전력 임베디드 프로세서로 인하여 내장형 비디오 분석은 카메라에 대한 타깃 중심의 충분한 정보 취득을 가능케 하여, 필요한 비디오 시퀀스만을 저장, 스트리밍하고 로컬에 저장을 할 수 있어, 연중 내내 가동해야 하는 손실을 막는다. 가장 인기 있고 강력한 기능으로는 카메라 조작 탐지, 트립존 경보, 대상 카운팅 및 지능화 모션 탐지 등이 있으며, 이는 프로그래머블 DSP, FPGA에 구현하거나 TI의 디지털 미디어 비디오 분석 (DMVA)이 가능한 비전 코-프로세서 등의 독립적인 가속기에서 실행이 가능하다. 비디오 보안 시장에 목표를 맞추어, DMVA2 다빈치 디지털 미디어 프로세서는, 고객이 스마트 분석 기능을 쉽게 사용할 수 있도록 만든 TI의 첫 세대 비전 코-프로세서를 통합하여 HD 비디오 기능 및 기초 수준의 분석을 제공한다. 스마트 분석과 비전 코-프로세서 모두를 단일 칩에 구현하여, 고객은 중요도에 따라 비디오 분석이 가능한 IP 카메라의 비용 절감을 도모할 수 있다.<br /> &nbsp; <br /> 반도체 제조업체는 그들의 환경 관련 족적에 직접적인 영향을 줄 수 있는 최종 사용자의 비디오 보안 시스템 보유 비용을 낮추는 데에 노력을 기울였다. 고화질 비디오 프로세서 및 광역 능동형 영역(WDR) 센서를 도입함으로써, 제조업체 및 제조업체 디자인 업체가 이제 몇 개의 아날로그 CCTV를 심지어 보다 나은 품질로 대체할 수 있는 메가픽셀 IP 카메라를 설계 및 생산할 수 있다. 예를 들어, 한 대의 메가픽셀 카메라(1280&times;720)는 두 대의 표준화질 (480&times;720) 아날로그 카메라를 대체하며, 시야 또한 33% 더 넓게(320 수평 화소) 제공한다. 어떤 단일 칩 IP 카메라는 최근 훨씬 더 에너지 효율을 높여 4메가픽셀 비디오를 제공함을 발표하였다. 또한, 동일한 IP 카메라에 PoE(Power Over Internet) 기술을 접목할 경우, 이는 아날로그 카메라 대비 비디오 동축 케이블 및 전력 라인을 위한 와이어를 상당 부분 절감할 수 있다. 추가적으로, 제조업체 및 제조업체 디자인 업체가 이 기능 고정형 ASIC이 아니라, 유연한 프로그래머블 비디오 프로세서를 선택할 경우, 그들은 아날로그 CCTV, 모션 JPEG (MJPEG), MPEG-4, H.264 및 심지어 비표준 IP 카메라를 접목시킨 혼합 구성을 지원할 수 있게 되어 최대의 재사용성을 제공함으로써 기존의 인프라를 자연적으로 큰 환경 비용을 들여 교체하게 되는 것을 방지한다. <br /> &nbsp; <br /> 본 고는 혁신적 반도체 제조업체가 지난 십 년간 공개한 비디오 보안 산업의 친환경성을 돕는 몇몇 환경 관련 영향성을 분석한다. 이는 오랜 여행이었으며, TI는 보안 공간의 지속적인 혁신에 매진하고 있다. <br /> <br /> TI의 비디오 보안 솔루션에 대한 추가 정보<br /> DVR 레퍼런스 디자인 - <a href="http://www.ti.com/dvr">www.ti.com/dvr</a><br /> 고집적 TMS320DM816x 다빈치 비디오 프로세서에 기반한 하이브리드 DVR (DVR/NVR) 레퍼런스 디자인에서 TMS320 DM36x 다빈치 비디오 프로세서 및 TVP5158 다채널 비디오 디코더 기반 초저비용 DVR 레퍼런스 디자인에 이르기까지 저비용, 저전력, 통합 다채널 레퍼런스 디자인을 다룬다. 이들 단일 플랫폼 솔루션은 저비용으로 더욱 신속한 개발을 가능케 한다. <br /> <br /> IP 카메라 레퍼런스 디자인 - <a href="http://www.ti.com/ipcamera">www.ti.com/ipcamera</a><br /> IP 카메라 시장은 TMS320DM812x, DM3xx 및 DMVA1 다빈치 비디오 프로세서에 기반하여 최적화된 레퍼런스 디자인을 통해 자재 비용을 줄임은 물론 개발자로 하여금 설계 프로세스를 빠르게 수행할 수 있도록 돕는다.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=LFa4g5wyzRM:RpBWvxLFeVY:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/LFa4g5wyzRM" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 14:35:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1460CCD카메라와 적외선 카메라의 융합을 통한 효과적인 객체 추적 시스템http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/ZKrcKuwYfsg/view1.asp<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 본 고에서는 실내 환경에서 로봇이나 지능형 홈 시스템이 조명의 변화와 배경의 복잡성 등에 강건하게 객체를 추적할 수 있도록, 가시광선 영상기반으로 객체의 추적과 인식을 수행하기 위한 움직임 추정(Motion Estimation)과 사람 형상 추정(Human Shapes Estimation)을 하는 추적 시스템과 조명의 변화에 둔감한 적외선 영상을 기반으로 객체의 위치, 움직임 등을 추적하는 기술을 융합한 상황 인지 기술을 개발하였다. 본 연구의 주는 로봇과 상호작용을 하는 대상인 사람으로 가시광선과 적외선을 동시에 사용함으로써 사람의 움직임과 자세, 얼굴 등의 인식률을 높이고자 하였다.<br /> <br /> <br /> <br /> <img height="330" alt="" width="485" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122952.jpg" /><br /> <br /> 가시광선 영상과 적외선 영상을 융합하여 더 좋은 영상 또는 인식 결과를 얻기 위한 몇 건의 연구가 있었다. Al-Habaibeh 등은 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용하여 식료품 생산 공정에서 포장제의 결합을 검사하는 연구를 수행하였다[1]. 열영상에서는 충분한 결합열이 가해졌는지를 검사하고, 가시광선 영상을 통해 결합부의 시각적 검사를 수행하는 연구였다. Simard 등은 야간에 시각적 정보가 부족한 상태에서 열영상을 실시간으로 획득하고, 사전에 구축한 가상이미지를 융합하여 조종자가 좀 더 많은 시각정보를 확보할 수 있도록 하였다[2]. 이와 유사하나 열영상과 가시광선 이미지를 융합한 연구로는 Malviya 등의 연구[3]가 있는데, 이들은 열영상에서 획득한 객체정보를 가시광선 영상에 융합하는 연구를 수행한 바 있다.<br /> 기존의 연구들이 열영상의 가시화를 돕기 위하여 또는 각각 별도의 목적으로 가시광선 카메라와 적외선 카메라의 이종(heterogeneous) 센서를 사용한 경우라면, 본 연구에서는 두 영상센서에서 모두 관심 객체의 추적을 실시하고 결과를 융합하여 최선의 결과를 도출하고자 한다.<br /> 이를 위하여 제안된 시스템은 일반 카메라와 적외선(IR; Infrared) 카메라가 결합된 형태의 이종센서 기반으로 두 영상에서 추정된 관심영역(ROI; Region of Interest)을 조합하여 객체를 분리한다. <br /> <br /> <img height="233" alt="" width="300" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122953.jpg" /><br /> <br /> 입력된 일반 카메라의 영상은 움직임을 감지하여 객체의 형태를 추정하고 이 결과에서 사람의 몸과 머리 부분을 추정 및 추출하게 된다. 적외선 카메라 영상에서는 사람의 체온 데이터를 이용하여 먼저 관심 영역을 분리하고, 분리된 영역 내에서 사람의 몸과 머리 부분을 추정한다. 추출된 사람의 형상은 형태학적 분석을 통해 어떤 행동인가를 추정하기 위해 형상의 외각 성분을 이용하여 선 자세, 앉은 자세, 누운 자세를 구별하여 최종적으로 추적할 사람형태의 객체를 결정한다. 적외선 카메라의 경우 주&middot;야의 구분없이 열을 추적함으로써 영상에서 사람을 추출할 수 있는 효율적인 장치이나 사람의 형태와 사람의 형태가 아닌 것의 분리는 어려운 문제로 본 연구에서는 이를 위하여 사람형상을 주성분 분석(PCA; Principal component analysis)을 통해 아다부스트(AdaBoost) [4] 방식을 이용하여 분리를 수행하였다.<br /> 각각의 카메라의 영상을 융합하기 위하여는 일반적으로 사용되는 기하학적 특징점 기반의 이미지 모자이크 방법[5]이 각 영상에서의 특징점이 매우 상이한 이종센서에 적합하지 않기 때문에 내부변수를 이용하여 외부변수를 계산하는 카메라 자동보정 기술을 이용하였다.<br /> 본 연구에 사용된 이종 영상센서 장치는 가시광선 영상 카메라와 적외선 카메라를 팬틸트와 결합한 시스템으로 그림 2와 같은 형태를 가진다. 팬틸트 장치 및 줌 카메라는 전 방향을 감시할 수 있고 균일한 해상도를 가진다는 장점을 가지며 적외선 카메라와 줌 기능이 있는 높은 해상도의 카메라의 결합으로 신뢰성 있는 정보를 생성할 수 있다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>CCD카메라를 이용한 움직임 객체 추출 및얼굴 영역 검출</strong></span>&nbsp; <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>움직임 객체 추출<br /> </strong></span>객체 추출과정에서 환경적 요인(조명 변화, 움직임 변화, 그림자)과 시공간 배경 변화를 해결하기 위해서 먼저 전경(foreground)과 배경(background)의 구분이 필요하다. 추적 시스템에서 객체를 효과적으로 검출하기 위한 대표적인 방법은 장면차이(frame differ-<br /> ence)와 배경차이(background difference)가 있다. <br /> 장면차이 방법은 연속되는 프레임간의 변화를 구하여 정지해 있는 부분을 제거하고 이동하는 부분만을 분할해 내는 방법으로 배경 제거에는 용이하지만 정지해 있는 물체도 함께 제거되는 단점이 있다. 배경 차이 방법은 움직이는 물체가 없는 배경 영상과 움직임이 존재하는 입력 영상의 차분을 취함으로써 배경 부분을 제외한 이동 물체를 분할하기는 쉽지만 정확한 배경 영상을 획득하기에는 어려움이 있다.<br /> 짧은 시간 간격 사이에 기억시킨 두 영상의 차이는 물체의 이동 또는 운동에 관한 사항을 측정하거나 인식하는데 있어서 기초 지식이 될 수 있다. 이 두 영상으로부터 동일한 물체의 차이는 물체가 이동한 거리와 방향 그리고 물체의 운동 속도로 표현할 수 있다. 세밀한 광강도를 가진 두 개의 연속된 영상의 변화를 연속적 흐름으로 나타낼 수 있으며, 이를 광류(optical flow)라고 부른다[6]. 본 고에서는 움직임 객체를 찾아 내기 위해 광류를 이용한 루카스-카나데 광류(Lucas-Kanade optical flow)를 사용하여 방향성분을 오른쪽, 왼쪽, 위쪽, 아래쪽의 4방향으로 나누어 분할한다. 카나데 광류는 원 영상에 가우시안 피라미드를 적용하여 두 영상간에 있는 픽셀의 변화 벡터를 구할 수 있으며 움직임 정보는 색과 모양 변화에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 또한 광류를 계산할 때, 반복적 계산을 없앴기 때문에 실시간으로 구현 가능하다는 장점이 있다.<br /> 광류는 아래와 같이 정의되며 체인법칙(chain rule)에 의해 다음과 같은 수식을 얻을 수 있다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122954.jpg" /><br /> <br /> 여기서 Sc(x,y,t)는 두 영상의 밝기 차이이며, <br /> Vx(x,y,t) = dx/dt ,Vy(x,y,t)= dy/dt이다.<br /> 광류는 가로, 세로의 변화뿐만 아니라 시간상의 변화와 노이즈도 함께 고려되며 다음 식과 같이 간략하게 계산된다. <br /> <br /> <img height="126" alt="" width="300" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122955.jpg" /><br /> <br /> 광류의 오차는 다음과 같이 계산된다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122956.jpg" /><br /> <br /> 배경이나 움직임을 이용하여 분리된 객체들 중에서 일정한 크기 이상을 갖는 영역은 객체의 후보가 된다. 하지만 영상 내의 노이즈나 작은 틈 등의 오류에 의해 완전한 후보 영역을 검출하기 어렵기 때문에 추출된 픽셀들의 방향 성분을 3&times;3의 영역을 설정하여 평균치를 해당 영역의 방향 성분으로 간주하고 영상 내의 차분을 통해 미리 지정한 일정 크기 역치 (Threshold)이상의 값만 취함으로써 오류를 최소화 할 수 있다[7]. 또한 연속된 프레임에서 움직임을 추출하여 영상 좌표를 기준으로 오른쪽, 왼쪽, 위쪽, 아래쪽의 4방향으로 객체 움직임을 분할하고 형태학적 연산(morphological operation)을 적용하여 영역의 작은 틈(hole)을 제거하였다.&nbsp;<br /> <br /> &nbsp;&nbsp;<img height="79" alt="" width="300" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122957.jpg" /><br /> <br /> &nbsp;여기서 R은 차이점을 검사할 영역이며 N은 전체 픽셀의 개수이다. 시간 t상에서 Di는 두 영상의 밝기(Ii, It+1)의 차이이며 속도의 크기(di)가 미리 정한 임계치(T) 값보다 작은 경우 속도(V&nbsp; it )는 제거된다.<br /> <br /> <img height="174" alt="" width="300" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122958.jpg" /><br /> <br /> 본 고에서 제안한 회전 모듈의 회전에 의해 전체 영상에서 같은 방향의 움직임 성분들을 확인할 수 있다[8][9]. 이러한 성분들을 제거하기 위해 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래의 4방향으로 방향을 분류하여 각각의 평균적인 움직임을 측정하고 측정된 평균 움직임과 다른 방향성만을 객체가 움직인 지역으로 분류한다.<br /> 사람이 이동할 경우 전체적인 몸의 이동방향과 부분적인 팔, 다리의 움직임 방향은 반대일 수 있기 때문에 일정치 않은 움직임을 보이며 간헐적으로 움직이는 회전 모듈에 의한 오차도 있으므로 이러한 문제점을 제거하기 위해 배경을 포함한 전체 영상에서 나타나는 움직임 값의 평균을 카메라의 움직임으로 보고 실제 움직임에서 제거하였고 노이즈와 같은 작은 움직임 또한 모폴로지를 사용하여 제거하였다.<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122959.jpg" /><br /> 그림3. 움직임에 따른 방향성 성분의 분할과 객체 추출<br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>얼굴 영역 검출<br /> </strong></span>본 고에서는 얼굴 영역 검출을 하기 위해 얼굴 피부 컬러 모델을 사용한 하르(Haar) 모델을 적용하였다. 하르 얼굴 검출기는 대략적인 얼굴 검출 수준에서 빠른 검출이 가능하기 때문에 많은 시스템에서 사용된다[10][11].<br /> <br /> <img height="151" alt="(a) Face area" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122961.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="151" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122962.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (a) Face area&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (b) RGB<br /> <br /> <img height="149" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122964.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img height="150" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122965.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (C) YCbCr&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (d) Hue-Saturation<br /> <br /> 그림4. ㅇ얼굴 피부 색상 모델<br /> <br /> <br /> 얼굴 피부 컬러 모델은 사람의 얼굴 영역의 색상을 미리 구분지음으로써 얼굴이 있는 영역과 없는 영역으로 구분된다. [그림 4]는 RGB, YCbCr, HIS 모드로 변환된 영상에서 다각형 내부에 존재하는 컬러들만의 히스토그램을 추출하여 역투영 (Back-Projection)을 하였을 때의 결과이다. 이처럼 미리 정한 영상의 영역에서만 특징을 파악하고 비교함으로써 조금 더 빠른 성능을 구할 수 있다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" style="width: 380px; height: 305px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122967.jpg" /><br /> <br /> <br /> &nbsp;[그림 5]는 움직임이 발생하는 상황에서 얼굴 검출이 실제로 스케일 성분에 얼마나 영향을 받는지 알아보기 위해 얼굴 영역에 대한 자동 초점을 수행한 결과이다. 얼굴 영역의 경우 주위에 비슷한 패턴을 보이는 경우가 있지만 피부색을 적용하였을 경우 충분히 제거 할 수 있었다.<br /> &nbsp;<br /> <span style="color: #ff6600"><strong>적외선 카메라를 이용한 얼굴 및 사람 형상 추출 및 자세 인식<br /> </strong></span><span style="color: #3366ff"><strong>얼굴 및 사람 형상 추출 <br /> </strong></span>적외선 영상에서 사람의 형상은 많은 열 데이터를 갖기 때문에 주변환경의 열보다 높은 수치를 보인다. 이러한 높은 열 영상의 데이터 내에서 국부적인 열 값의 존재를 확인하여 객체를 분할(Segmentation)을 할 수 있다[12]. 본 고에서는 히스토그램을 이용한 국부적 열 데이터를 찾음으로써 객체를 추출하고 추출된 객체의 최 외각성분을 분석하여 사람의 형상인지 아닌지를 판단하는 방법을 사용하였다[13]. 히스토그램은 간단하게 미리 정한 영역의 데이터 개수로 표현이 가능하다. 이러한 영역을 그리드 셀(Grid Cell)이라 하고 수평 수직방향으로 그리드 셀 내에 있는 데이터의 빈도수(bin)의 또는 지역내의 그레디언트 크기(gradient magnitudes)를 누적시켜 축 방향의 데이터 분산 값을 얻을 수 있다. 이러한 분산 값들의 통계적인 특징들을 이용하여 객체의 위치를 쉽게 추정할 수 있다. 수평, 수직방향의 데이터의 분산 값은 다음과 같이 표현 된다[8]. <br /> <br /> <img height="253" alt="" width="300" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122969.jpg" /><br /> <br /> 여기서 m 은 데이터의 개수 이며 &alpha; 는 임계치 이다. &lsquo;Body left&rsquo;와 &lsquo;Body right&rsquo;는 몸 영역의 왼쪽, 오른쪽의 최대 위치이다. <br /> &nbsp;[그림 6]과 같이 두 축에 대한 히스토그램을 이용하여 평균보다 높은 값을 가지는 영역들은 몸 부분의 후보 영역이 될 수 있다. 적외선 영상에서 얼굴 영역은 몸 부분의 내부에 존재하며 국부적으로 가장 큰 온도 값을 가지고 가장 넓은 영역으로 추정 할 수 있다. [그림 6]과 같이 상단의 사각형은 얼굴영역을 나타내고 하단의 사각형은 몸 영역을 나타낸다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>자세 인식</strong></span> <br /> 적외선 카메라의 경우 사람의 열영상 뿐만 아니라 모니터, 열기구 등 여러 오류 패턴들이 존재한다. 사람의 형상과 기타 형상을 분리하기 위하여 사람의 형상을 선 자세, 앉은 자세, 누운자세로 모델링하고 이외의 형상을 아다부스트 분류기를 이용하여 분리할 수 있었다. 형상의 분류에는 외각의 성분을 이용한다. 사람의 외각 성분은 주어진 입력 영상으로부터 적당한 기준점을 객체의 윤곽선에 할당한다. 이 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 바람직한 기준점은 한 영상에서 기준점으로 선택된 특징 점으로 연결되어 있어야 한다. 본 고에서는 외각 선분의 코사인 각을 이용하여 k개의 객체의 외각 성분을 추출하며 순서는 다음과 같다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122971.jpg" /><br /> &nbsp;<br /> 1) 다음과 같이 물체의 외곽선을 검출한다.<br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122973.jpg" /><br /> <br /> 여기서 p 는 외곽선의 좌표이며, n 은 외곽선을 구성하는 화소수이다. <br /> <br /> 2) 모든 외곽선 상의 화소(pi)와 i+k와 i-k번째 외곽선상의 화소를 잇는 벡터를 구한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122974.jpg" /><br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122975.jpg" /><br /> <br /> 3) 구해진 두 벡터에 의한 pi의 k-코사인 함수(f(i))를 아래와 같이 구한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122976.jpg" /><br /> <br /> 4) 잡음을 제거하기 위하여 구해진 k-코사인에 아래의 가우시안 함수를 컨볼루션하여 평활화를 수행한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122977.jpg" /><br /> 5) 평활화된&nbsp; f(i)의 임계치보다 큰 극대값을 특징점으로 지정한다. 2차원 영상에서 우리는 n개의 기준점을 2n 차원의 벡터를 사용해서 다음과 같이 표현 할 수 있다.<br /> 본 고에서는 기준점의 수를 n=36로 했다. 이는 외각 성분의 최외각 성분의 각도를 10도씩 나누었을 때 보이는 형상을 기준점으로 정했기 때문이다. 또한 초기값으로 설정된 기준점은 계속 유지되는 것이 아니라, 각각의 기준점에서 경계의 수직방향에 따라 추적하는 객체의 실제 윤곽과의 편차를 최소화하는 방향으로 갱신된다. n개의 기준점의 집합은 객체의 형태를 표현한다. 훈련 집합에서 각각의 형태는 2차원 공간에서 존재하지만, 우리는 주성분 분석(PCA) 기술을 기반으로 하여 좀 더 적은 수의 변수를 가지고 객체의 형태를 모델링 할 수 있었다. <br /> 훈련 집합에서 m개의 형태를 가지고 있다고 가정하고 단계별로 주성분 분석 알고리즘을 살펴보면 다음과 같다. 여기서 x는 각각의 형태에 따른 훈련 집합을 의미한다(i=1,2,&hellip;,m).<br /> &nbsp;<br /> 훈련 집합에서 m개의 표본 형태의 평균을 구한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122978.jpg" /><br /> 훈련 집합으로부터 공분산 행렬(covariance matrix)을 구한다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122979.jpg" /><br /> 공분산 행렬로부터 다음과 같은 값을 얻을 수 있다.<br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122980.jpg" /><br /> 여기서 &oslash;i(단, i=1,&hellip;, q)는 S에서 q개의 가장 큰 고유값(eigen value)에 해당하는 고유벡터(eigen vector)를 의미한다.<br /> 주어진 &Phi;와 x_로 부터 각각의 형태는 다음과 같이 간략화 시킬 수 있다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122981.jpg" /><br /> <br /> 여기서, <img height="68" alt="" width="266" align="absMiddle" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122993.jpg" /><br /> <br /> 벡터 b는 변형 가능한 모델 변수의 집합을 정의한다. b의 요소가 변하면서 우리는 형태를 변화시킬 수 있다. 주성분 분석 알고리즘의 세 번째 단계에서 q값은 데이터의 전체적인 분산 값의 98%에 해당되는 모델형태의 개수를 나타낸다(그림 7)<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122994.jpg" /><br /> <br /> 그림7. 주성분 분석 알고리즘<br /> <br /> 실험에서는 [그림 8]과 같이 선 자세, 앉은 자세, 누운 자세의 3개의 모델과 히터, 파이프, 전기담요 등의 오류모델을 기준으로 분류하였다. 하지만 전체 사람의 신체가 반만 나오는 경우 앉은 자세와 더 가까웠으며 주요성분의 축의 많은 오차율 보였다. 이러한 오차율 줄이기 위해 다음 동작에 대한 예측을 하기 위해 다른 값들을 이용하기로 하였다. 즉 동작 중에 생기는 사람의 형태에서 나타나는 모션정보와 얼굴영역의 몸에서의 위치의 기하학적인 형태를 이용하여 분류할 수 있었다. <br /> <br /> <img height="53" alt="" width="200" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122983.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img alt="" border="1" style="width: 74px; height: 151px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122984.jpg" /><br /> <br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (a) 누운자세&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(b) 앉은 자세<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122985.jpg" />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <img alt="" border="1" style="width: 66px; height: 221px" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122986.jpg" /><br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (c) 선자세&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (d) 선자세<br /> (이미지가 반만 보일 경우)<br /> <br /> 그림8. 주성분 분석 투영 영상<br /> <br /> <img alt="" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122987.jpg" /><br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122988.jpg" /><br /> <br /> 그림10. 형상 정보에 따른 공유벡터 비교<br /> <br /> [그림 9], [10]과 같이 누운 자세와 다른 자세를 쉽게 구별할 수 있었지만 선 자세와 앉은 자세의 경우 결정 구간이 적지만 각 모델의 고유벡터가 근소한 차이를 보이기 때문에 자세를 구분할 수 있다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>&nbsp;영상정보 융합</strong></span> <br /> <br /> 가시광선영상과 열영상으로부터 각기 다른 정보를 얻을 수 있다. 열영상으로부터는 사람의 경우 얼굴과 움직임을 정확하게 추출하기 용이하며, 가시광선 영상에서는 사용자의 인식을 수행하기 용이하다. 하지만 두 영상으로부터 사용자를 추출하고 인식하기 위해서는 영상정보의 융합이 필요하겠다. <br /> 영상 융합을 위한 특징점 기반의 이미지 모자이크 방법은 특징점 추출과 추출된 특징점의 정합 과정이 필요하기 때문에 정확한 대응점을 찾지 못하면 결과를 얻을 수 없다. 이에 반해 화소 기반의 이미지 모자이크 방법은 두 영상의 겹쳐진 영역에 대해서 전체적인 기울기가 최소가 되는 투영 변환 식을 계산한다.<br /> 이종 센서인 열 영상 카메라와 일반 카메라는 두 영상에서 나타나는 특징들이 다르기 때문에 정확한 정합 기준을 확인하기 어렵다. 열 영상의 경우 사람이 인지할 수 있는 영상이 아닌 단순한 열의 방출(Emission)량에 따라 다르며 정확한 객체의 인지가 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 고에서는 사람과 같이 열을 방출하며 움직이는 객체의 위치를 두 영상에서 같은 객체로 가정하고 객체의 머리 부분과 다리 부분의 위치를 이용하여 두 영상에서 각각 객체의 대응점의 위치를 추출하고 정합시킴으로써 최종적인 영상 정합을 할 수 있다.<br /> 영상정합을 통해 가시광선 영상과 열영상에서의 객체 추적 결과를 융합하여 각각의 영상만 사용하였을 때 보다 정확한 객체의 추적이 가능하며, 얼굴영역을 정확하게 검출하여 객체를 구분할 수 있게 하였다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122989.jpg" /><br /> <br /> 그림11. 영상정보 융합을 위한 대응점 추출<br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>통합 검출 실험<br /> </strong></span>&nbsp;<br /> 가시광선 영상기반 검출 결과와 적외선 영상기반 검출 결과를 이용한 통합 검출 성능을 검토하기 위해 다양한 환경 조건에 대하여 사용자 추적 및 얼굴 영역 검출 실험을 수행하였다.&nbsp;<br /> &nbsp;<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122990.jpg" /><br /> <br /> 그림12. 양호한 환경에서의 인식결과<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122991.jpg" /><br /> <br /> 그림13. 역광이 존재하는 환경에서의 인식결과<br /> <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122992.jpg" /><br /> <br /> 그림14. 복잡한 배경환경에서의 인식결과<br /> <br /> <strong>1. 양호한 환경에서의 융합 검출 실험</strong> <br /> 조도의 변화가 심하지 않은 일상적 실내환경에서는 가시광선 영상이나 열영상을 이용하여 효과적으로 사용자를 추적하고 사용자의 얼굴을 구분해 낼 수 있었다(그림 12) .<br /> &nbsp;<br /> <strong>2. 역광이 존재하는 환경에서의 융합 검출 실험 <br /> </strong>두 번째로는 조명의 변화가 심한 역광이 존재하는 환경에서의 실험에서는 가시광선 영상에서의 사용자 추출 및 얼굴 추출이 조명변화로 인하여 실험 1의 경우에 비해 많은 후보영역이 발생하였으나, 열영상에서의 사용자 추출 및 얼굴영역 추출결과와의 융합을 통하여 쉽게 사용자 얼굴 영역을 추출함으로써 사용자 인식을 준비할 수 있었다(그림 13).<br /> &nbsp;<br /> <strong>3. 복잡한 배경환경에서의 융합 검출 실험</strong> <br /> 역시 가시광선 영상에서 검출 및 인식 시에 문제가 자주 발생하는 복잡한 배경에서의 실험결과에서도 가시광선 영상에서는 얼굴영역에 대하여 다수의 후보영역이 발생하였으나, 적외선 영상을 통한 사용자 추출 및 얼굴영역의 추출과 융합을 통하여 정확하게 얼굴영역을 검출할 수 있었다(그림 14).<br /> <br /> <strong>&nbsp;4. 정리<br /> </strong>가시광선 영상과 적외선 영상 센서간의 영상 정합을 통한 통합 검출 실험에서는 다양한 환경변화에도 이종센서간의 융합을 통하여 효과적으로 단점을 극복하고 관심객체를 추적 및 관심영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.&nbsp;<br /> &nbsp;<br /> <span style="color: #ff6600"><strong>&nbsp;결론<br /> </strong></span>본 고는 이종 센서간의 영상 정합을 통한 센서간 관계를 유도할 수 있음을 보였고 이종 센서를 이용하여 각각의 카메라에서 얻을 수 있는 부정확한 객체 정보들을 이용하여 정확한 객체를 추출하고 추적할 수 있는 시스템을 보였다. 모션 정보를 이용한 객체 검출, 얼굴 특징을 이용한 얼굴 영역 검출, 열 영상의 객체 추출 및 얼굴 영역 추출을 해서 얻은 부정확한 사람 영역을 이용하여 사람의 정확한 위치를 추적할 수 있다. 또한 사람과 사람이 아닌 객체를 분류하기 위해 객체의 외각성분을 이용한 아다부스트 분류를 제안하였다. 결과적으로 부정확한 많은 정보를 이용해서 복잡한 환경에서도 강건하게 객체를 추적할 수 있음을 보였다. 각 영상센서의 장점을 융합하는 방법으로 두 영상간 같은 객체를 추출하여 영상간 대응점을 확보할 수 있었다.<br /> 본 연구에서 제안된 시스템은 사람의 추적, 행동 및 상태 분석뿐만 아니라 얼굴 인식 기술과 결합하여 지능형 로봇과 사용자의 효과적인 상호작용에 이용할 수 있을 뿐만 아니라 공공시설의 감시 시스템, 군사용 센서 기술 등으로도 활용될 수 있을 것으로 전망된다. <br /> <br /> <br /> [참고문헌] <br /> <br /> [1]&nbsp; A Al-Habaibeh, F Shi, N Brown, D Kerr, M Jackson and R M Parkin, &quot;A novel approach for quality control system using sensor fusion of infrared and visual image processing for laser sealing of food containers,&quot; MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY, 15, pp.1995~2000, 2004.<br /> [2]&nbsp; Philippe Simard, Norah K. Link, Ronald V. Kruk, &quot;Evaluation of Algorithms for Fusing Infrared and Synthetic Imagery,&quot; Enhanced and synthetic vision 2000. Conference, Orlando FL , vol. 4023, pp. 127-138, 2000.<br /> [3]&nbsp; Anjali Malviya, S. G. Bhirud,&quot;Visual Infrared Video Fusion for Night Vision using Background Estimation,&quot; JOURNAL OF COMPUTING, VOLUME 2, ISSUE 4, APRIL, 2010.<br /> [4]&nbsp; L. Leyrit, T. Chateau, C Tournayre, and J. Lapreste, &ldquo;Association of AdaBoost and kernel-based machine learning methods for visual pedestrian recognition.&rdquo; IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 67-72, 2008.<br /> [5]&nbsp; K. Ohyun, K. Sangjin, J. Junghoon, S. Jeongho, and P. Joonki, &ldquo;Auto Calibration for Multiple Camera-Based Surveillance System&rdquo;, 제 17회 신호처리 합동학술대회, 2004.<br /> [6]&nbsp; J. Shin, S. Jang, S. Kim, C. Park, and J. Paik, &ldquo;Optical flow-based, real-time object tracking using the non-prior training active feature model.&rdquo; Real-time Imaging, 11(3): 204-218, 2005.<br /> [7]&nbsp; C. Wren, A. Azerbayejani, T. Darrel, and A. Pentland, &ldquo;Pfinder: real-time tracking of the human body.&rdquo; IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(7): 780-785, 1997.<br /> [8]&nbsp; S. Kang, J. Paik, A. Koschan, B. Abidi, and A. Abidi, &ldquo;Real-time video tracking using PTZ cameras.&rdquo; Proc. SPIE 6th International Conference on Quality Control by Artificial Vision, vol. 5132, pp. 103-111, 2003.<br /> [9]&nbsp; P. Azzari, L. Stefano, and A. Bevilacqua, &ldquo;An effective real-time mosaicing algorithm apt to detect motion through background subtraction using a PTZ camera.&rdquo; IEEE Conf. Advanced Video and Signal-Based Surveillance, pp. 511-516, 2005.<br /> [10]&nbsp; R. Lienhart and J. Maydt, &ldquo;An extended set of HAAR-like features for rapid object detection.&rdquo; International Conference on Image Processing, volume 1, pp, 900-903, 2002.<br /> [11]&nbsp; G. A. Ramirez and O. Fuentes, &ldquo;Multi-pose face detection with asymmetric HAAR features.&rdquo; Applications of Computer Vision, 2008. WACV 2008. IEEE Workshop, pp. 1-6, 2008.<br /> [12]&nbsp; J. Sewoong, L. Jongbae, and K. Youngouk, &ldquo;Illumination invariant head pose recognition using thermal camera.&rdquo; Proc. of the 39thInternationalSymposiumonRobotics,pp.15-17, 2008.<br /> [13]&nbsp; N. Dalal and B. Triggs, &ldquo;Histograms of oriented gradients for human detection.&rdquo; IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2005), vol. 1, pp. 886-893, 2008. <br /> <br /> &nbsp; &lt;김승훈, 정일균, 박창우, 황정훈: 전자부품연구원이 작성하였으며, 제어로봇시스템학회 논문지에 게재된 것을 바탕으로 정리하였음을 알려드립니다.&gt;<br /> ※ 본 연구는 지식경제부 중기거점사업(10030032)에 의하여 지원되었음.<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=ZKrcKuwYfsg:KdlIEUyRZyQ:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/ZKrcKuwYfsg" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 14:00:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1459IP CCTV 환경에서 악의적인 사용자를 차단하기 위한 사용자 인증프로토콜 설계 및 구현http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/ziHujBpFTaY/view1.asp<span style="color: #ff6600"><span><strong>서론 <br /> </strong></span></span><span style="color: #3366ff"><strong><br /> </strong></span>CCTV란 Closed Circuit Television의 약어로써 비디오 카메라를 이용해 특정 장소의 한정된 모니터로 신호를 전송하는 방법을 쓰며 흔히 범죄를 예방하기 위한 하나의 방책으로 감시 카메라에 많이 쓰이고 있다.<br /> 기존의 웹은 많은 취약점이 존재하는데 CCTV가 Network화 되면서 이런 웹의 취약점에 그대로 노출이 되는 문제가 발생하였다. 또한 CCTV영상이란 사생활관련 영상이며 이러한 영상이 불특정 다수에 노출이 된다면 충분히 민감한 문제라 할 수 있다. <br /> 최근 CCTV 관련으로 여러 가지 문제점에 나타나는데, 관리자가 네트워크 카메라의 공인 IP 혹은 유동 IP를 수시로 변경하지 않는 탓에 외부에 노출되기 쉽고, IP 주소가 유출되면 비밀번호를 알아낼 수 있는 크랙 프로그램으로 관리자 계정에 접근하여 언제든 감시 영상을 빼낼 수 있는 문제가 발생한다. 허나 네트워크 감시카메라는 다른 IT 자원과 달리 데이터 용량이 크고 스트림 방식으로 데이터를 전송하므로 IP주소를 바꾸기 어렵고 쉽게 외부에 노출되는 실정이다. 이러한 문제점 때문에 감시영상이 유출되는 것은 시간문제라 할 수 있다. 따라서 본 고에서는 악의적인 사용자의 접근을 제한하기 위한 Network CCTV환경에서의 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><span><strong>관련연구<br /> </strong></span></span><strong>Network CCTV 시스템의 문제점<br /> </strong>시민들의 안전을 보호하는 경찰의 수는 매년 늘고 있는 추세이지만 사회적인 강력 범죄 발생 및 치안 문제의 증가로 인해 시민의 보호와 개인 보안을 목적으로 한 네트워크 기반의 CCTV 시스템의 설치&middot;운영이 전국적으로 확산되고 있다. 특히, 인터넷 기술의 발전에 힘입어 쓰레기 불법투기, 치안 방범, 불법 주&middot;정차 단속 등 그 활용 범위도 다양해졌다. <br /> 한편 CCTV 시스템의 설치&middot;운영이 증대되어 가는 것에 반해 상대적으로 이에 대한 뚜렷한 정부의 지침과 기준 없이 무분별한 도입으로 인한 보안 문제들이 쟁점으로 부각되고 있다. <br /> <br /> <strong>네트워크 기반의 CCTV 시스템에서 발생하는 보안 위협<br /> </strong>현재 한국 시장은 여전히 아날로그 카메라, DVR이 주를 이루고 있다 할 수 있다. 그러나 세계적인 추세로 볼 때 DVR의 성장세는 계속 감퇴되고 있는 반면 네트워크 기반의 CCTV 시스템 시장 규모가 매년 수 십 퍼센트 이상씩 성장하고 있다.<br /> 현재 공공기관에 설치된 수많은 네트워크 기반의 CCTV 시스템이 외부의 해킹에 무방비로 노출되고 있으며, 노출된 영상의 이미지가 악의적으로 이용되는 것에 대한 많은 사례들이 이슈화 되고 있다. 이러한 네트워크 기반의 CCTV 시스템에서는 [그림 1-1]과 같이 인터넷망을 통해 영상정보의 수집과 원격제어가 가능하여 영상정보의 유출 위험이 점진적으로 증가하고 있다.<br /> 아래 [그림 1-1]는 네트워크 기반의 CCTV 시스템이다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122938.jpg" /><br /> [그림1-1] 네트워크 기반의 CCTV 시스템<br /> <br /> <strong>IP를 이용한 보안 위협<br /> </strong>네트워크 기반의 CCTV 시스템은 인터넷, 인트라넷, 전용선등을 이용하여 CCTV로 촬영한 영상정보를 NVR 서버로 전송한다. 이 경우 일반적으로 공인 IP나 유동 IP를 이용하게 되는데, 공인 IP를 사용하는 CCTV 시스템의 경우 공인 IP의 수적 한계와 편리함 때문에 처음 CCTV 시스템 설치 시 설정된 후 오랜 기간 사용하게 되어 다양한 경로를 통해 IP주소의 노출에 대한 위협이 존재한다. 이렇게 습득된 IP주소는 여러 가지 크래킹 소프트웨어를 이용해 수 시간 이내에 CCTV 시스템에서 사용하는 관리자의 ID와 패스워드를 찾아내어 무단으로 영상 정보를 보거나 습득할 수 있다.<br /> 공인 IP 회선비 부담으로 인해 대부분의 네트워크 CCTV 시스템들은 국내 ISP(Internet Service Provider)들의 유동 IP 회선을 이용하여 CCTV로 촬영한 영상정보들을 전송한다. IP주소가 자주 변경되기 때문에 지정된 호스트 도메인명에 자동 매핑되는 DDNS(Dynamic Domain Name Service) 기술을 이용하게 되는데, 이 경우에도 예측 가능한 경우의 입력으로 인하여 손쉽게 CCTV 시스템의 접근이 가능하다. 오랫동안 사용하면 다양한 경로와 사소한 관리 부실로 인해 노출이 용이하고, 한번 노출되면 CCTV 시스템의 관리자 ID와 패스워드는 수 시간 내에 감지될 수 있다. <br /> <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><strong>악의적인 사용자를 차단하기 위한 RTSP 사용자 인증 프로토콜</strong>&nbsp;<br /> </span><br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122939.jpg" /><br /> [그림 2-2] &nbsp;제안하는 시스템 개요도<br /> <br /> 위의 [그림 2-1]은 제안하는 시스템의 전체적인 개요도이다.<br /> 제안하는 사용자 등록 과정에서 사용자의 인증과 더불어 CCTV의 SN를 제공함과 동시에 사전에 사용자와 관련 CCTV를 동기화 시켰으며, 사용자 인증 과정에서 이 SN과 사용자에게 부여한 Random Number로 본인 인증을 강화 하였으며, 단순 CCTV의 IP 접속이나 비밀번호 언락 크랙으로 인한 CCTV의 영상 유출을 불가능하게 하였다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>사용자 등록 프로토콜<br /> <br /> </strong></span>아래 [그림 2-2]는 제안하는 프로토콜의 사용자 등록 과정이다.<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122940.jpg" />&nbsp; <br /> [그림2-2] 제안하는 사용자 등록 프로토콜<br /> <br /> 제안하는 사용자 등록 프로토콜은 다음 절차를 수행하며 이루어진다.<br /> ① 사용자는 VMS의 운영 PC에 IP CCTV 영상 서비스 요청 메시지를 보낸다. <br /> ② VMS의 운영 PC는 회원가입에 필요한 사용자 정보를 요청한다.<br /> ③ 사용자는 회원가입을 위한 사용자 정보를 전송한다. <div style="text-align: center">&nbsp;<strong>Response {User Data(Name, Num) }&nbsp;<br /> <br /> </strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;</div> <div style="text-align: left">해당 정보는 각각 사용자의 이름과 사용자의 주민등록번호이다</div> ④ VMS의 운영 PC는 수신한 사용자 정보를 본인확인기관에 전송 및 인증을 요청한다. <br /> <div style="text-align: center"><strong><br /> Verify User Data Confirm {User(Name, Num) }</strong>&nbsp;</div> <br /> &nbsp;&nbsp;&nbsp; VMS는 사용자에 대한 정보를 식별할 수 있는 기관을 구비하지 않았다. 따라서 VMS의 운영 PC는 사용자로부터 수신한 데이터를 본인확인기관에 전송함으로써 사용자에 대한 정보의 확인을 요청한다.<br /> ⑤ 본인확인기관은 사용자의 개인정보를 확인한 후 올바른 정보일 경우 VMS의 운영 PC에 승인 메시지를 전송하고 그렇지 않을 경우엔 거부 메시지를 전송한다.<br /> ⑥ VMS의 운영 PC는 본인확인기관으로부터 받은 응답메시지를 인증서버로 전송한다.<br /> ⑦ 인증서버는 운영 PC로부터 전송받은 메시지로 사용자의 정보를 확인한다.<br /> ⑧ 인증서버는 사용자 정보에 대한 승인 메시지를 운영 PC에 전송한다.<br /> ⑨ 운영 PC는 인증서버로부터 받은 승인 메시지를 사용자에게 전송한다.<br /> ⑩ 사용자는 사용할 아이디와 패스워드를 VMS의 공개키로 암호화 하여 VMS의 운영 PC에 전송한다. <br /> <div style="text-align: center"><strong><br /> Send {EVMSPu(ID || PW) }&nbsp;<br /> <br /> </strong></div> &nbsp;&nbsp;&nbsp; 사용자는 아이디와 패스워드를 VMS의 공개키로 암호화해서 전송하게 되는데 이렇게 함으로써 사용자의 아이디와 패스워드는 VMS만이 복호화할 수 있으며 패스워드 추측 공격 같은 외부의 공격으로부터 안전 하다.<br /> ⑪ 운영 PC는 사용자로부터 수신한 데이터를 VMS의 개인키로 복호화하여 아이디와 패스워드를 추출해 낸다. <br /> <br /> <div style="text-align: center"><strong>Transaction {DVMSPri(ID || PW) } <br /> </strong></div> <div style="text-align: left">⑫ 운영 PC는 인증서버로 사용자의 아이디와 패스워드에 대한 노출을 막기 위해 해시한 값을 인증서버에 전송한다.<br /> &nbsp;</div> <div style="text-align: center"><strong>Send {ID || h(PW) }<br /> </strong></div> <div style="text-align: left">⑬ 인증서버는 수신한 사용자의 정보를 등록한다.</div> ⑭ 인증서버는 회원가입 완료에 대한 결과를 운영 PC에 전송한다. <br /> ⑮ 운영 PC는 인증 과정에 필요한 CCTV의 SN값을 사용자의 공개키로 암호화하여 전송해 준다. <br /> <div style="text-align: center"><strong>Send {EUserPu(SN) }&nbsp;<br /> <br /> </strong></div> &nbsp;&nbsp;&nbsp; 본 사용자 등록 프로토콜은 사용자의 정보를 확인한 후 사용자가 보고자 하는 Network CCTV에 서비스를 요청할 때 필요한 정보인 SN를 취득할 수 있게 해주는 것이 목적이다. <br /> <br /> <span style="color: #3366ff"><strong>제안하는 사용자 인증 프로토콜</strong></span><u><strong> <br /> <br /> </strong></u>아래 [그림 2-3]은 제안하는 사용자 인증 프로토콜 과정이다.&nbsp;<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122941.jpg" /><br /> &nbsp; [그림2-3] 제안하는 사용자 인증 프로토콜<br /> <br /> 제안하는 사용자 인증 프로토콜은 다음 절차를 수행하며 이루어진다.<br /> ① 사용자가 VMS의 운영 PC에 서비스를 요청한다.<br /> ② 운영 PC는 서비스를 제공하기 전에 사용자의 회원가입 여부를 확인하고 회원인 경우 사용자의 정보와 회원 가입 시 배포했던 CCTV의 SN값을 요청한다. <br /> ③ 사용자의 아이디, 패스워드, CCTV의 SN값을 해시한 데이터를 VMS의 공개키로 암호화해서 VMS의 운영 PC에 전송한다. <br /> <br /> <div style="text-align: center"><strong>Response {EVMSPu(ID || PW || h(SN))} <br /> <br /> </strong>④ 운영 PC는 수신한 데이터를 VMS의 개인키로 복호화하여 CCTV의 SN값을 확인하고 사용자 아이디와 패스워드 노출을 막기 위해 해시하여 인증서버로 전송한다. <br /> &nbsp;</div> <div style="text-align: center"><strong>Send {ID || h(PW)} <br /> </strong></div> ⑤ 인증서버는 수신한 아이디와 패스워드를 확인하고 해당 사용자에 대한 일회성을 갖는 R값을 생성한다. <br /> ⑥ 인증서버는 생성한 R값을 운영 PC로 전송한다.<br /> ⑦ 운영 PC는 인증서버로부터 수신한 R값과 SN에 해당하는 CCTV의 IP 정보의 해당 포트번호를 함께 사용자의 공개키로 암호화하여 사용자에게 전송한다. <br /> <div style="text-align: center"><strong>Send {EUserPu(R || CCTV_IP || P_Num)}</strong></div> <br /> ⑧ 사용자는 수신한 데이터를 사용자의 개인키로 복호화하여 CCTV에 접속을 한다. 사용자는 CCTV의 SN를 CCTV의 공개키로 암호화한 데이터와 사용자의 아이디, 패스워드, 랜덤넘버 R값을 VMS의 공개키로 암호화한 데이터와 연접하여 CCTV에 전송한다. <br /> <br /> <div style="text-align: center"><strong>Send {ECCTVPu(SN) || EVMSPu(ID || PW || R)}</strong></div> <br /> ⑨ CCTV는 수신한 데이터를 CCTV의 개인키로 복호화한 후 SN값이 자신의 CCTV와 같다면 VMS의 공개키로 암호화된 데이터를 VMS로 전송해준다. <br /> <div style="text-align: center"><strong>Send {EVMSPu(ID || PW || R)} <br /> <br /> </strong></div> ⑩ VMS의 운영 PC는 수신한 데이터를 VMS의 개인키로 복호화한 후 아이디, 패스워드, R값을 추출해 낸다. <br /> <br /> <div style="text-align: center"><strong>Transaction {DVMSPri(ID || PW || R) }<br /> </strong><strong><br /> </strong></div> <div style="text-align: left">⑪ 운영 PC는 아이디와 패스워드에 대한 노출을 막기 위해 해시한 값과 랜덤넘버 R값을 인증서버로 전송해 준다. <br /> &nbsp;</div> <div style="text-align: center"><strong>Send {ID || h(PW) || R } <br /> <br /> <br /> </strong></div> <div style="text-align: left">⑫ 인증서버는 수신한 아이디와 패스워드 그리고 R값이 VMS에서 제공한 값이 맞는지 검증을 한다. <br /> &nbsp;</div> <div style="text-align: center"><strong>Verify ID, h(PW) and R</strong></div> <br /> ⑬ 사용자 검증 메시지를 운영 PC에 전송한다.<br /> ⑭ 운영 PC는 사용자 검증 메시지를 CCTV의 공개키로 암호화하여 CCTV에 전송한다. <br /> <br /> <div style="text-align: center"><strong>Send {ECCTVPu(Authentication_data) } <br /> </strong></div> <br /> <span style="color: #ff6600"><span><strong>구현 환경 및 결과<br /> </strong></span></span>본 고에서는 Network CCTV에서의 악의적인 사용자를 차단하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다. 앞서 설명했듯이 제안하는 사용자 인증 프로토콜은 사용자를 등록할 때 사용자가 취득한 SN값을 인증할 때 사용한다. 인증 받는 과정에서 SN값의 확인과 해당 세션의 R값과 아이디, 패스워드 등의 정보를 비교함으로써 Replay Attack같은 공격으로부터 안전하며 PKI기반의 암호화 메커니즘을 사용함으로써 데이터의 비밀성이 보장되고 사용자의 개인정보를 해쉬알고리즘을 적용시킴으로써 개인정보 또한 무결성이 보장된다. 구현환경은 [표 3-1]과 같다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122943.jpg" /><br /> <br /> IP CCTV 환경 시스템의 구현은 IP CCTV간에 필요한 사용자 등록 및 인증 서비스, 그리고 본인인증기관을 구현하였다. 사용자는 자신의 이름과 주민등록번호로 개인정보를 확인받은 후 아이디와 패스워드를 입력하여 &ldquo;등록&rdquo; 버튼을 클릭하면 사용자의 데이터는 암호화하여 VMS에 전송한다. 전송하는 데이터는 앞에서 설명한 것과 같다. 회원가입을 하기 위해 모든 정보를 입력 하고 아이디 중복이 발생하지 않고 정상적으로 회원가입이 되면 VMS에서 업데이트가 되었다는 메시지를 전송해주며 사용자의 화면에는 [그림 3-2]와 같은 메시지가 뜨는 동시에 SN값을 전송해 준다.&nbsp;<br /> &nbsp;&nbsp;<br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122942.jpg" /><br /> [그림&nbsp;-31] 사용자 회원가입<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122944.jpg" /><br /> [그림3-2] 등록완료 알림<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122945.jpg" /><br /> [그림3-3]&nbsp;Server 해당&nbsp;CCTV 선택<br /> &nbsp;&nbsp;<br /> 앞서 설명했던 회원가입과정은 CCTV가 미가동인 상태여도 상관이 없다. CCTV의 가동 여부와는 상관없이 회원가입은 VMS에 접속을 하여 인증을 받는 과정이기 때문이다. 위의 [그림 3-3]는 VMS 서버의 해당 CCTV 선택 과정이다. <br /> <br /> &nbsp;해당 CCTV를 선택하고 난 후에 아래 [그림 3-4]와 같은 화면이 뜨게 된다. CCTV의 IP와 포트번호를 설정하고 CCTV를 가동시키면 VMS 서버와 IP CCTV는 가동이 시작된다. <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122946.jpg" /><br /> [그림3-4] VMS Server 구현<br /> <br /> 사용자는 아이디 패스워드 그리고 VMS로부터 발급받은 SN값을 이용해 로그인을 할 수 있게 된다. [그림 3-5]와 같이 사용자가 로그인을 하기 위해 아이디 패스워드 SN값을 기입해 &ldquo;로그인&rdquo;버튼을 클릭하면 사용자의 정보는 암호화되어 VMS로 전송된다.&nbsp;<br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122947.jpg" /><br /> [그림 3-5] 사용자 로그인<br /> <br /> <br /> &nbsp;VMS에서 사용자의 정보 확인 후 인증이 완료되면 인증서버에서 생성한 R값과 CCTV의 IP정보, 그리고 해당 포트 번호를 사용자에게 전송한다. 사용자는 로그인 후 CCTV의 IP정보와 랜덤넘버 R값 및 포트번호를 수신하게 되는데 이 값들은 CCTV의 카메라를 보기 위한 정보들이다. IP 주소와 Port번호, 랜덤넘버를 입력하고 사용자가 CCTV영상을 보기위해 &ldquo;Show Start&rdquo;버튼을 클릭하면 CCTV영상이 화면에 출력되는 것을 볼 수가 있다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122948.jpg" /><br /> [그림 3-6] VMS Client 구현<br /> <br /> 위의 [그림 3-6]은 사용자가 VMS으로부터의 영상을 수신하는 장면이다. 본 구현은 동일 PC를 사용하여 IP주소가 &lsquo;127.0.0.1&rsquo;이 출력되었으며, 포트번호는 VMS와 같은 &lsquo;9999&rsquo;번, R값은 &lsquo;81346794&rsquo;가 출력된 것을 확인할 수 있다.<br /> 구현을 통하여 얻은 기존 Network CCTV 시스템 환경과 제안시스템의 안전성은 [표 3-2]와 같다. <br /> <br /> <img alt="" border="1" src="http://www.techworld.co.kr/PHOTO/PHOTO_FILES/11122949.jpg" /><br /> <br /> <strong>패스워드 추측 공격<br /> </strong>사용자 익명성이 보장되는 프로토콜에서는 아이디와 패스워드가 추측공격의 대상이 된다. 제안된 인증 프로토콜에서는 아이디와 패스워드는 VMS의 공개키로 암호화되어 전송되므로 패스워드에 관한 정보는 오직 사용자만이 알 수 있다. 또한 일방향성과 난수의 예측 불가능성이라는 특성을 가진 해시함수를 이용하여 비밀번호를 해시하므로 패스워드 추측은 불가능하다. <br /> <br /> <strong>사용자 위장 공격<br /> </strong>제안된 인증 프로토콜은 외부&middot;내부 공격자에 의한 위장 공격에 안전하다. 외부 공격자가 정당한 사용자의 아이디와 패스워드를 얻었다고 가정하였을 때, 정당한 로그인 정보를 위조하기 위해서는 사용자 등록 단계에서 제공하는 SN값과 사용자 인증과정에서 제공하는 R값을 포함하여야 한다. 하지만 공격자는 CCTV의 고유번호인 SN값을 알지 못하기 때문에 정당한 사용자인 척 위장할 수 없다. <br /> <br /> <strong>재전송 공격<br /> </strong>제안된 인증 프로토콜에서 일회성을 가지는 R값을 생성하고 이 값을 사용하여 로그인을 검증한다. 그러므로 제안된 프로토콜은 재전송 공격에 안전하다. 또한 사용자가 인증을 요청할 때마다 이 R값은 매번 바뀌므로 제안된 기법은 재전송 공격에 안전하다. <br /> <br /> <strong>전방향 안전성<br /> </strong>공격자가 사용자의 패스워드를 알아냈다 하더라도 회원가입시 부여받은 SN값을 알 수 없을 경우, 프로토콜이 전 방향 안전성을 만족한다고 한다. 또한 공격자가 사용자에게 부여받는 일회성의 R값을 알 수가 없으므로 해당 프로토콜은 전 방향 안전성이 유효하다. <br /> <br /> <strong>웹 사이트 해킹<br /> </strong>제안된 인증 프로토콜은 SN와 R값을 포함하여 인증 하는 방식이다. 해당 CCTV의 SN가 일치하여야 하고 일회성을 가지는 R값 또한 VMS의 인증 서버와 연동이 되어있다. 공격자가 VMS을 가장한 웹 사이트를 생성하여 사용자를 속여도 SN값과 R값을 미리 알지 못하기 때문에 제안된 기법은 웹 사이트 해킹에 안전하다. <br /> <br /> <strong>서버의 비밀키 추측 공격<br /> </strong>VMS의 공개키를 사용하여 암호화된 전송메시지는 네트워크상에서 많이 사용되므로 공격자가 발행기관의 비밀키를 사용한 메시지를 가로챌 수 있다. 그러나 가로챈 메시지는 패스워드가 암호학적 해시함수의 일방향성과 난수의 예측 불가능성 때문에 유추하기가 매우 어렵다. 그러므로 서버의 비밀키 추측 공격에 안전하다고 할 수 있다. <br /> <br /> <strong>입력 내용 변조 및 키보드 해킹<br /> </strong>공격자가 사용자와 VMS간에 교환하는 데이터를 갈취함으로써 그 내용을 변조하여 사용자에게 전송하더라도 공격자는 사용자가 수신한 SN 및 아이디 패스워드에 맞는 R값을 모르기 때문에 사용자에 대한 입력 내용 변조에 대해 안전하다 할 수 있다. 또한 공격자가 데이터를 VMS에 전송을 하더라도 사용자의 아이디 패스워드 및 SN값을 모르기 때문에 프로그램상 그 이상의 진행단계로 넘어가질 않으므로 VMS에 대한 입력 내용 변조에 대해 안전하다 할 수 있다. <br /> 공격자는 사용자에게 부여된 R값을 알 수가 없으며, 사용자가 R값을 수신하여 키보드로 직접 타이핑을 하는 것이 아니라 수신한 데이터를 자동 입력하는 방식이므로 키보드 해킹에 안전하다. <br /> <br /> <br /> <span style="color: #ff6600"><span><strong>결론<br /> </strong></span></span>본 고에서는 CCTV의 환경에서의 사용자 인증 및 안전성을 높이기 위하여 악의적인 사용자를 차단하기 위한 사용자 인증 프로토콜에 대하여 연구하였다. 제안한 방식은 사용자의 PC로부터 웹 서비스 기관인 VMS에 서비스를 요청하면 이를 바로 처리하지 않고 VMS의 인증기관을 거쳐 사용자를 확인하고 인증 후에 서비스를 제공함으로써 안전한 사용자의 접근은 제공한다. <br /> 기존의 인증 방식에서는 해킹에 대한 취약성이 존재하는 반면에 제안하는 시스템은 사용자의 PC와 서비스 관련 정보를 암호화하고 또한 사용자의 부분적인 익명성을 보장하기 위한 방법으로 SN값과 일회성으로 생성해낸 랜덤넘버 R값을 활용함으로써 기존의 인증 방법보다 해킹에 대한 안전성을 확인하였다. <br /> 이는 웹서비스로 CCTV를 활용함으로써 우리 생활에 가져다주는 편리함과 즐거움 이면에 IP CCTV을 사용함으로서 우리가 원하지 않은 방법으로 많은 사생활 관련 영상 및 개인정보들이 노출되는 것을 막아주고, 정당한 범위 내에서, 즉 다른 사람에게 피해를 주지 않는 범위 내에서 개인의 신분을 드러내지 않은 채 IP CCTV을 이용할 수 있게 해준다. 허나 앞으로도 계속 인가되지 않은 사용자가 접근하지 못하도록 계속해서 단점을 보완하고 더욱더 효율적인 알고리즘 개발 및 인증 방식을 모색해야 할 것이다. <br /> <br /> <br /> &lt;본 고는 숭실대학교 박태성의 학위논문을 바탕으로 정리한 것임을 알려드립니다&gt;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=ziHujBpFTaY:NYn7-onTOXg:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/ziHujBpFTaY" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 13:19:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1458군포시, CCTV통합관제센터 구축 사업 1단계 착수http://feedproxy.google.com/~r/CctvRss/~3/vSdC2HV7jSU/view1.asp군포시는 9일 지역 내 각종 CCTV 관리를 한곳에서 수행할 수 있는 통합관제센터 구축 사업에 착수했다고 밝혔다.<br /> <br /> 3단계로 나눠 진행되는 이번 사업을 통해 시는 주정차단속, 방범, 쓰레기단속 등 지역 내 설치된 12종 1천328대의 CCTV를 통합 관리할 계획이다.<br /> <br /> 18억5천300만원이 투입되는 1단계 사업은 내년 4월말 준공예정으로 방범, 초등학교 보안, 버스정보시스템 등 10종 620대의 CCTV 통합관제시스템을 완비하는 것이 목표다.<br /> <br /> 이어 시설물 및 주정차관리 CCTV가 대상(480대)인 2단계 사업은 2013년 중, 중&middot;고등학교 보안 CCTV가 대상(111대)인 3단계 사업은 2014년 완공 예정으로 전체 투입 예산은 국비 5억2천300만원을 포함해 25억9천여만원이다.<br /> <br /> 시 관계자는 &ldquo;통합관제센터 구축 사업이 완성되면 목적에 따라 별도 관리되던 CCTV를 한곳에서 운영할 수 있어 방범, 주정차단속, 산불감시 등의 업무 효율이 대폭 향상될 것&rdquo;이라며 &ldquo;이를 통해 시민 불편사항이 신속&middot;정확하게 해소되리라 생각된다&rdquo;고 말했다.<br /> <br /> 한편 시는 매년 약 70대의 각종 CCTV가 증가할 것으로 예상하고 있어, 통합관제센터 구축이 마무리될 2014년에는 관리할 CCTV가 1천500대 규모가 될 수 있다고 추정하고 있다.<br /> &nbsp;<div class="feedflare"> <a href="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?a=vSdC2HV7jSU:0kfZeP0kBiI:yIl2AUoC8zA"><img src="http://feeds.feedburner.com/~ff/CctvRss?d=yIl2AUoC8zA" border="0"></img></a> </div><img src="http://feeds.feedburner.com/~r/CctvRss/~4/vSdC2HV7jSU" height="1" width="1"/>Thu, 29 Dec 2011 09:57:00 +0900http://www.cctvnews.co.kr/article/view1.asp?news_no=1432en-usnonadult