Ⅰ. 서 론

오늘날 보안 산업 발전이 크게 발전함에 따라 대 규모 종합 감시시스템에 대한 관심도 커지고 있다. 이것은 집단 인명 피해에 대한 우려와 광범위한 지 역에서의 큰 사건들을 사전에 방지하고자 하기 때 문이며 이에 대한 국내외 연구 기관에서 적용 및 운영 방안에 대해 활발하게 연구를 진행하고 있다.

이와 더불어 하드웨어 장비에 대한 빠른 발전도 대규모 종합 감시시스템에 대한 수요를 높이게 된 요인으로 볼 수 있다. 고가의 보안장비들의 성능은 높아지고 가격이 낮아지면서 보안감시 시스템에서 우선적으로 고려하는 고해상도, 대용량 저장에 대한 부담감을 해소할 수 있게 되었다. 또한 네트워크 기 반의 시스템이 대중화 되면서 고속처리에 대한 부분 과 지역적인 환경에 대한 한계성도 극복하게 되었다. 대규모 종합 감시시스템에 대한 연구개발에서도 관 리자의 효율적인 감시를 위해서 자동화된 시스템을 갖추게 하는 추세이다[1]. 본 논문에서는 이러한 대 규모 자동화 시스템 중에서도 도시철도 환경에 적합 한 자동적 지능형 영상 분석 알고리즘을 탑재한 네 트워크 카메라의 연구 개발 내용과 일반 카메라에 영상 분석이 가능한 장비를 인터페이스 하여 네트워 크로 제어할 수 있는 비디오 제어기 부에 대해 제안 하였다. 이전 연구에서는[2, 3] 영상 분석 알고리즘에 초점을 맞추었다면 본 논문에서는 종합상항 판단을 비롯한 복합적 알고리즘에 사용에 대한 향상된 기능 에 대한 이론과 연구 개발에 중점을 두었다[4].

2장에서는 본 시스템에 대한 특징 및 현장 구축 사례에 대한 구조적 방안에 대해 소개하고 3장에서 는 종합상황 판단이 가능한 추가된 핵심 알고리즘 에 대해 논하였다. 4장에서는 이를 바탕으로 실험 한 결과 및 분석 내용에 대해 언급하고 끝으로 5장 에서는 결론 및 향후 계획을 나타내었다.

Ⅱ. 대규모 지능형 종합감시시스템의 구축

1. 대규모 지능형 종합감시시스템의 소개

대규모 지능형 종합감시시스템은 광범위한 영역 을 효과적으로 감시할 수 있는 시스템이다. 본 논문 에서 제안한 시스템의 특징은 도시철도 환경 내에 서 관리자가 지속적으로 감시하여 문제점 또는 경 보 발생에 대한 상황을 인지하는 것이 아니라 자동 화된 지능적인 감시 알고리즘을 활용하여 관리자가 다른 업무를 할 수 있도록 효율적으로 상황에 대처 하는 것을 의미한다.

대규모 지능형 종합감시시스템의 구성은 크게 두 가지로 설명할 수 있는데 하나는 알고리즘이 탑재된 지능형 네트워크 카메라를 이용하는 방법과 다른 하 나는 일반 카메라를 지능형화 하기 위해 영상 분석 기와 비디오 서버를 연동하는 방법이다.

지능형 네트워크 카메라는 분석 보드에서 자동적 으로 영상을 해석할 수 있도록 지원하며 인터넷을 통해 영상 및 카메라 제어가 가능하다. 추가적인 장 비도 불필요하기 때문에 설치가 간편하다는 특징이 있다. 두 번째 방법은 영상 분석기와 비디오 서버를 연동하는 방법이다. 기존 역사에 설치되어 있는 카메 라의 인프라를 효율적으로 활용하기 위한 방법으로 입력 영상에 대해 자동적인 영상 분석이 가능하다. <그림 1>은 현재 역사의 감시시스템과 대규모 지능형 종합감시시스템을 구축한 역사를 나타낸 것이다[5].

<그림 1(a)>는 현 역사의 종합감시시스템이며 운 영자의 집중력에 크게 의존하는 문제점을 가지고 있는데 감시시스템만으로는 이벤트 발생에 따른 사 고 방지가 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 영상 분석기와 고장 정보를 관리하는 시스템을 도 입하였으나 대용량 데이터 관리 및 구성에 대한 복 잡성으로 일부 문제를 가진다.

이러한 문제점을 보완하고 종합적인 상황 판단 이 가능하도록 구성한 대규모 종합감시시스템이 <그림 1(b)>이다. 일반 카메라 출력단과 영상 분석 기, 비디오 서버를 연동하여 지능형화 하여 사용할 수 있게 설계한 것이다.

대규모 지능형 종합감시시스템은 기존 시스템을 활용하기 때문에 비용적인 면에서의 부담을 줄일 수 있으며 설치 및 관리가 편리하고 대규모 영상 데이터의 관리도 효율적이다. 자동적인 영상 분석 기능을 통해 관리자의 역할을 도와주어 시나리오에 대한 대응을 신속하게 할 수 있다. 또한 위급 사항 에서 관리자의 혼란 사항을 해소할 수도 있다. 다음 장에서는 이러한 지능형 종합감시시스템을 실제로 도시철도 환경에 구축하는 방법 과 사례에 대해 소 개한다.

지능형 감시 카메라를 이용하는 것은 기존의 시 스템을 완전히 대체하거나 신설 역사에 설치할 수 있다. 물론 요구사항의 내용처럼 기존의 시스템과 의 호환도 고려하여 인터페이스 해야 한다. 기존 아 날로그 카메라를 지능형 감시 카메라 시스템으로 사용하기 위해서는 각 라인 단에 지능형 영상 분석 기 및 비디오 서버를 연결하여 사용해야 한다. 이러 한 경우에는 전체 라인에 영상 분석기와 비디오 서 버가 추가되기 때문에 전체 구성도가 복잡해지고 유지 보수할 부분의 많아질 수 있다. 하지만 본 논 문에서 제안한 영상 분석 모듈을 탑재한 지능형 감 시 카메라 시스템을 사용할 경우 카메라 자체적으 로 모든 처리가 가능하기 때문에 연결이 간편해진 다. 이 시스템은 발생할 수 있는 시나리오의 예측, 처리뿐만 아니라 영상분석 기능을 수행할 수 있다. <그림 1>에서 지능형 감시 카메라와 기존 설치된 아날로그 카메라와의 인터페이스를 확인할 수 있으 며 종합 사령실에서의 멀티비전 모니터링 및 설치 되어 있는 화재 수신반과의 인터페이스도 확인할 수 있다. 또한 경보를 담당하는 센서 노드와의 인터 페이스도 확인할 수 있다.

2. 지능형 카메라 설치 환경 및 상황별 문제점

지능형 감시 카메라에서 해결해야 하는 문제점 중에서 외부 환경에 의한 문제점으로는 갑작스런 조명 변화, 그림자, 유리에 비친 물체, 화재, 날씨변 화 등이 있다. 상황에 따른 문제점으로는 승객 추 락, 서성거림, 물건 방치, 물건도난, 침입, 쓰레기 투 기, 전광판 안내 표시와 광고 화면의 반복적인 변화 등이 있다. 지능형 카메라는 이러한 문제점을 해결 할 수 있는 영상 분석 기술을 적용해야 한다. <표 1>은 환경 및 상황별 문제점을 제시하였다.

3. 도시철도 환경에서의 설치 위치별 필요기능

지능형 카메라가 설치될 위치로는 역출입구 및 계 단, 지하 보행통로, 개찰구, 승강장, 차량기지, 차량 내부 등이다. 이러한 위치에 설치되어 있는 카메라는 영상 정보를 실시간으로 분석, 감지하여 목표물 또는 물체를 탐지, 추적, 식별하고 행동유형을 분석하여 위험 상황을 사전에 중앙관제시스템에 알려 능동적 인 상황대처가 가능하게 해야 한다. <표 2>는 설치 위치별 발생할 수 있는 문제점을 제시 하였다.

4. 지능형 감시 카메라 시스템의 요구사항

도시철도 환경에 적합한 지능형 감시 카메라의 개발을 위해서는 기존 역사에 설치되어 있는 아날 로그 카메라들과 영상 신호 포맷을 비롯한 인터페 이스 부분이 호환되어야 한다. 이처럼 환경과 조건 에 따라 시스템 설계 요구사항이 발생하게 되고 요 구사항에 대한 분석을 실행해야 한다.

<표 3>은 지능형 감시 카메라 시스템 설계 시 고 려해야 할 요구사항에 대해 정리한 것이다. 기존에 설치된 아날로그 카메라에 대해서도 호환이 되어 야 하고 추후 네트워크 시스템이 연동이 될 경우 비디오 영상 포맷은 독립적으로 동작해야 한다. 또 한 역사 내 선로, 에스컬레이터, 게이트 등과 같은 다양한 설치 지역에서도 시스템이 적응적이어야 하며 종합 사령실에서 관리자에 의해 연동된 여러 역사들의 모니터링 및 제어가 가능해야 한다. 특히 이벤트 발생 시 종합사령실에서 빠르게 판단하여 대처할 수 있도록 해야 하기 때문에 더욱 중요한 사안이다. 또한 본 시스템의 관리 대상이 쉽게 UI 를 접근하고 조정할 수 있도록 시스템이 직관적이 어야 한다. 재학습할 필요 없이 주요 기능과 사용 방법에 대해 쉽게 익힐 수 있어야 시스템의 유지 보수 관리가 용이하기 때문이다.

관리 시스템의 접근에 대한 제한도 있어야 한다. 누구나 관리자 모드로 접근하는 시스템은 전반적 인 관리 및 유지 보수가 힘들며 시스템 프로그램 에 대한 보안의 문제도 야기될 수 있다. 추가적으 로 운영 시스템에 접근하는 사용자의 정보에 대해 실시간으로 기록을 하여 시스템 관리자가 그 데이 터를 열람하여 관리할 수 있어야 한다.

운영의 문제에 있어서 공공장소에서의 시스템 오작동은 시민들의 불안감 조장 및 관리자들의 인 력 낭비에 대한 문제로 이어질 수 있다. 따라서 시 스템이 이벤트가 아닌 주변 환경에 민감하게 반응 하여 오류 알람을 발생시키는 일이 없도록 해야 한 다. 이를 위해 알고리듬 면에서는 바람에 흔들리는 나뭇잎 등 무의미한 배경 동작과 유효 객체의 동작 구분이 가능해야하며 기능별 모듈 집적화를 통해 기능 설정, 해제 및 추가가 용이해야 한다.

5. 지능형 카메라 설치 환경 및 상황별 문제점

2.2절에서 사전 구성한 시스템을 이용하여 시나 리오에 대해 예측하고 처리하는 과정에 대해 알아 볼 수 있다. 앞에서 언급한 것처럼 도시철도 환경에 서 적용할만한 대표적인 시나리오 6가지에 대해 연 구, 분석하였다. 다음 절은 6가지 항목에 대해 연구 한 내용을 나열하여 정리한 것이다.

1) 제한지역 침입감지

운영자가 제한지역의 감시영역을 설정한 후, 제 한 지역에 침입자가 발생하면 이벤트가 발생하며 카메라 정보, 이벤트 정보, 객체 정보 등의 정보를 CMS에 보내며, 동시에 CMS운영자에게 유/무선을 통해 통보되며, DVR운영에 따라 자동 저장 혹은 CMS POP-UP 창을 띄운다.

2) 방치된 물체감지

배회자 감시 이벤트와 연계하여 운영자가 감시 영역을 설정한 후, 감시영역에 방치 물체가 발생 하면 이벤트가 발생하며 카메라 정보, 이벤트 정 보, 객체 정보 등의 정보를 CMS에 보내며, 동시 에 CMS운영자에게 통보되며, DVR운영에 따라 자동 저장 혹은 CMS POP-UP 창을 띄운다.

3) 없어진 물체감지

운영자가 감시영역을 설정한 후, 설정 영역에 없어진 물체가 발생하면 이벤트가 발생하며 카메 라 정보, 이벤트 정보, 물체 정보 등의 정보를 CMS에 보내며, 동시에 CMS운영자에게 통보되며, DVR운영에 따라 자동 저장 혹은 CMS POP-UP 창을 띄운다.

4) 감지된 물체 추적

5) 배회자 감지

운영자가 설정한 감시영역에 일정 시간동안의 배회자로 인식될 경우, 이벤트가 발생하며 카메 라 정보, 이벤트 정보, 객체 정보 등의 정보를 CMS에 보내며, 동시에 CMS운영자에게 통보되며, DVR운영에 따라 자동 저장 혹은 CMS POP-UP 창을 띄운다.

6) 혼잡도 측정

운영자가 설정한 감시영역에 경고 혼잡도보다 큰 혼잡도가 되면 이벤트가 발생하며 카메라 정보, 이벤트 정보, 혼잡도 등의 정보를 CMS에 보내며, 동시에 CMS운영자에게 통보되며, DVR 운영에 따 라 자동 저장 혹은 CMS POP-UP 창을 띄우거나 CMS에서 현재의 특정 지역의 혼잡도를 요구하면 해당 카메라의 혼잡도를 CMS에 전달한다.

Ⅴ. 결 론

본 논문에서는 대규모 도시철도 환경에서의 지능 형 알고리즘을 적용하여 시나리오에 대한 종합상황 판단이 가능한 시스템을 개발하였다. 이러한 지능형 종합감시시스템을 구성하는 데 있어서 지능형 네트 워크 카메라를 이용한 방법과 일반 카메라에 영상분 석기, 비디오서버를 연결하여 시스템을 구축하는 방 법에 대한 소개 및 실제 실험 사례에 대해 언급하였 다. 본 시스템에서 제시한 예상 가능한 시나리오는 제한지역 침입감지, 방치된 물체감지, 없어진 물체 감지, 감지된 물체 추적, 배회자 감시, 혼잡도 측정 상황이며, 각 시나리오의 요구사항 및 필요 모듈, 데 이터 정보, 상황감시의 부분으로 정립하였다.