『지능형 영상감시 시스템의 원리 및 응용』은 지능 비디오 모니터링 기술에 대한 이해를 돕고 산업계 현장의 활용성을 높이고자 지식경제부의 UCN 사업의 일환으로 연구된 기술을 실제로 참여한 연구자들이 집필한 것이다. 먼저 비주얼 모니터링에 대한 기본 개념을 설명하고, 산업계의 활용성 등을 소개하며 국내외 관련 연구 동향을 정리하였다. 관련 기술의 이해를 돕고자 디지털 영상 처리의 기초적인 지식을 요약하여 소개하고, 비주얼 모니터링 기술의 중요 핵심 기술들을 정리했다. 보다 깊이 있는 활용을 위하여 중요 핵심 기술 중 물체의 추적 및 분석 등의 기법에 대한 알고리즘들을 보다 자세히 기술했다. 마지막으로 실제 적용 사례들을 소개하고, 실생활에서 적용하는 시나리오를 가정하여 구축 및 활용하는 방법을 설명했다.

저자 : 남윤영 저자 남윤영은 아주대학교 유비쿼터스컨버전스연구소 연구교수 저자 : 최유주 저자 최유주는 한독미디어대학원대학교(KGIT) 교수 저자 : 홍상진 저자 홍상진은 미국 스토니브룩 뉴욕대학교(SUNY) 교수 저자 : 조위덕 저자 조위덕은 아주대학교 교수, 유비쿼터스컨버전스연구소장

서문 목차 표목차 그림목차 1장 지능형 영상 보안 1절 보안 산업의 중요성 1. 보안 시장의 동향 2. 제품 기술 동향 3. 지능형 영상 감시 시스템의 필요성 4. 지능형 IP 영상 감시 시스템의 구성 5. 지능형 영상감시 시장규모 및 전망 2장 영상처리 1절 영상처리 개요 1. 영상처리 관련기술 2. 영상처리의 적용 분야 3. 영상 감지 2절 영상처리 1. 영상 처리 이슈 2. 영상 처리 단계 3장 영상처리 기반 상황인지 개발 동향 1절 스마트 감시 시스템 1. Reading University, Computation Vision Group 2. University of Edinburgh, School of Informatics 3. University of Kingston 4. University of Minnesota 5. 아주대학교 유비쿼터스시스템연구센터(CUS) 6. IBM 스마트 감시 시스템 7. IntelliVIX 8. Falco 9. 지능형 감시 시스템 IQ 시리즈 2절 제스처 기반 게임 시스템 1. MIT, CSAIL Lab 2. Oxford University, ActiveVision 3. 전남대학교, Intelligent Image Media Lab. 4. GestureTek사의 GestureFX, VividFX 5. MIT, Tangible Media Group 3절 라이프 케어 및 차량 운전 관련 비전 기반 상황인지 1. Imperial College 2. Toyota Prius(JAPAN) 3. Essex 대학, 영국 4장 영상 처리 실제와 기술 1절 객체 인식 1. 얼굴 인식 2. 얼굴 방향 인식 3. 눈 인식 2절 사건 인식 1. 방치된 물체 인식 2. 던져진 물체 인식 3. 비정상적인 군중의 움직임 인식 (Detection of Unusual Crowd Activity) 4. 카메라 템퍼링(tampering) 인식 5. 군중 모니터링 6. 배회하는 객체 인식(Detection of Loitering Individuals) 3절 객체 추적(Object tracking) 1. 사람 추적(People Tracking) 2. 객체 추적을 통한 카메라 위상(topology) 인지 4절 객체 인지(Object Recognition) 1. 얼굴 인지(Face Recognition) 2. 감정 인지 3. 손 동작 인지 4. 동작과 행동 인지(Motion and Activity Recognition) 5. 패턴 학습(Pattern Learning) 5장 객체 추출 1절 객체 인지(Object Recognition) 1. 컬러모델의 종류와 특성 2절 배경 모델링(Background Modeling) 1. 배경차분과 장면차분 2. 적응적 배경 모델링 3절 객체 추출(Object Detection) 1. 화소 레벨 검출 2. 블랍 레벨 검출 3. 객체 레벨 검출 4절 얼굴 검출(Face Detection) 1. 얼굴 검출 기법 6장 객체 추적 1절 물체추적을 위한 파티클 필터링 1. 관련 기술 2. 3차원 물체추적을 위해 선택된 투영평면 선택 2절 다수물체 Association과 추적(Multitarget Association and Tracking) 1. 관련 기술 2. 기술 분석 3절 비주얼 신호를 이용한 물체 추적 1. 싱글 카메라 트래킹 2. 멀티 카메라 트래킹 3. 다중 카메라 환경에 위치 인식 4. 영상의 특성 5. 영상내의 객체 위치 인식 4절 음성센서와 영상센서를 융합한 물체 추적 1. 배경과 문제설명 2. 추적 성능 향상을 위한 영상센서에 의한 정보를 이용한 ASSOCIATION 3. 영상센서를 통한 발산탐지와 상태 정정 4. 결론 5절 다중스펙트럼 영상처리(Hyperspectral Image processing) 1. 물체 인식을 위한 다중스펙트럼 영상처리 2. 관련 연구 3. 영상의 연관계수 4. Percentage of Detected Image 5. 계산 량을 줄이는 방법 6. 알고리즘 디자인 7. 결론 7장 비주얼 컴퓨팅을 이용한 공공 안전 관리 1절 지능적인 영상처리 기기 1. 모바일 영상처리 기기에 관한 관련연구 2. 스마트 펜던트 3. 지능형 가로등 2절 Context Aggregator 1. 개발 목표 2. 개발내용 3절 Context Broker 1. Context Broker 연동 2. 공공안전 Domain Service 4절 시나리오 1. 시나리오 2. 환경 구성도 3. 안전지수기반 서비스 제공모델 4. 도메인 설정 및 적용 시나리오 5. 공공안전 Application 8장 결론 별첨 참고문헌 별첨 I 영상처리 참조 성과물 1절 영상처리 논문 1. 사람의 움직임 추적에 근거한 다중 카메라의 시공간 위상 학습 [남윤영, 류정훈, 조용원, 최유주, 조위덕, 2007 한국정보과학회 논문지] 2. 스마트 펜던트: 사람의 행동 인식과 위치 추적을 위한 지능형 디바이스 [남윤영, 조용원, 김태겸, 김진형, 조위덕, 2007 한국컴퓨터종합학술대회] 3. Learning Spatio-Temporal Topology of a Multi-Camera Network by Tracking Multiple People [남윤영, 류정훈, 조용원, 최유주, 조위덕, 2007 Int'l Journal of Signal Processing] 4. SmartPendant: An Intelligent Device for Human Activity Recognition and Location Tracking [남윤영, 조용원, 김태겸, 김진형, 조위덕, 2007 International Conference/Workshop on Ubiquitous Convergence Technology] 5. 사람의 움직임 추적에 근거한 다중 카메라의 시공간 위상 학습 [남윤영, 류정훈, 조용원, 최유주, 조위덕. 2007 정보과학회논문지] 6. Robust Extraction of Moving Objects based on Hue and Hue Gradient [최유주, 이제성, 조위덕. 2007 HCI International] 7. 조명 변화에 안정적인 손 형태 인지 기술 [최유주, 이제성, 유효선, 이정원, 조위덕. 2007 한국정보처리학회 논문지] 8. Grid-based Approach for Detecting Head and Hand Regions[최유주, 김구진, 조위덕. 2007 ICIC] 9. 카메라 뷰잉 각도에 안정적인 얼굴 검출[이원재, 조위덕, 최유주. 2007 정보처리학회 추계학술대회] 10. 비모수적 클러스터링을 이용한 의상 색상 유사도[주형돈, 홍 민, 조위덕, 최유주. 2007 정보처리학회 추계학술대회] 11. 다중 클래스 SVM을 이용한 효과적인 손형태 인식[변재희, 남윤영, 최유주. 2007 정보과학회 추계학술대회] 12. 제스처 인터랙션 지원을 위한 동적 사용자 특징 추출 [이제성, 최유주. 2007 HCI 국내학술대회] 2절 영상처리 특허 1. 움직임을 추적하여 영상획득기기들의 네트워크 구성을 추론하는 장치 및 방법 [남윤영, 류정훈, 조위덕, 10-2007-0086253] 2. 평행 투영 모델을 이용한 자기위치 인식 방법 [남윤영, 경연태, 조승한, 홍상진, 조위덕, 10-2007-0092775] 3. 사용자의 행동인식 및 위치추적 시스템 [남윤영, 조용원, 김진형, 조위덕, 10-2007-0108292] 4. 복잡성이 감소된 고분광 프로세싱에 기반을 둔 실시간 타겟 검출 방법 [남윤영, 박경수, 홍상진, 조위덕, 10-2008-0017674] 5. 파티클 필터 기반의 음향 센서를 이용한 3차원 공간에서의 객체 추적 방법 [남윤영, 이진석, 홍상진, 조위덕, 10-2008-0017756] 6. 기준 좌표상의 시각적 이미지를 이용한 객체 위치 측정 방법 [남윤영, 박경수, 이진석, 홍상진, 조위덕, 10-2008-0017936] 7. Apparatus and method for inferencing topology of multiple cameras network by tracking movement [남윤영, 류정훈, 조위덕, PCT/KR2007/005225]8. Method for self localization using parallel projection model [남윤영, 경연태, 조승한, 홍상진, 조위덕, PCT/KR2007/005274] 9. Method for real-time target detection based on reduced complexity hyperspectral processing [남윤영, 박경수, 홍상진, 조위덕, PCT/] 10. Method for object localization using visual images with reference coordinates [남윤영, 경연태, 조승한, 홍상진, 조위덕, PCT/] 11. Method of object tracking in 3D space based on particle filter using acoustic sensors [남윤영, 이진석, 홍상진, 조위덕, PCT/] 12. 동적객체 영역 추출 방법 및 장치 [최유주, 이제성, 조위덕, 10-2006-0138447] 13. 인체영상에서 격자 기반 접근을 통한 피부 영역 검출 방법[최유주, 조위덕, 10-2007-0107118] 14. 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법[최유주, 홍민, 조위덕, 주형돈, 10-2007-0107119]

2000년대에 들어서면서 온 세상은 테러와 범죄로 인해 불안에 떨고 있다. 사회적 안전기반을 공고히 하고자 많은 국가들이 영상 감시 장치 설치를 계속 확대해 나가고 있다. 20005년도부터 이미 유럽 최고의 감시국가가 된 영국경우에는 지하철통로, 쇼핑센터, 공중화장실에까지 확대하고 있다. 2008년 2월에 서울도시철도공사도 상행위, 구걸, 무질서행위 단속을 위해 객차 1,558량에 CCTV를 설치하는 것으로 계획을 수립하였고, 경찰청과 구청에서는 주차단속 카메라를 중요 거리마다 설치하고 있다. 지금은 미국 출입 시에만 지문 인식과 얼굴 촬영 식별을 하는 입국심사도 이제는 일본은 물론 다른 나라들에게까지 확대될 조짐을 보이고 있다. 그야말로 거대한 글로벌 유비쿼터스 카메라 인프라가 전세계적으로 확산되는 분위기이다. 물론 개인 사생활 침해 등의 이슈도 제기되고 있으나, 사회 안전에 대한 문제가 더 큰 요인으로 부각되어 감시카메라 설치는 계속 늘어날 추세임이 분명하다. 그런데 이제는 이 수많은 카메라로부터 수집되는 대용량 영상 데이터들을 어떻게 분석하고 저장하며 관리할 것인지가 심각한 고민거리로 떠오르고 있다. 카메라 영상 디스플레이마다 사람들을 배치해서 감시토록 하지만 한 사람 당 최소 10~20개 이상의 화면을 동시에 실시간으로 보고, 중요 사건장면을 인지한다는 것은 그야말로 장님이 물속에서 플랑크톤을 잡는 것과 같다. 이것을 해결하고자 인간을 대신하여 디지털 영상 분석과 해석, 그리고 데이터 추적 관리를 지능적이고 실시간으로 처리해 주는 “지능형 영상감시 시스템 기술”은 이제 매우 필수적인 사회 안전 인프라의 중추적인 핵심기술로 부각되고 있다. 아직도 영상의 자동해석에 있어 수많은 풀어야 할 요소가 있고, 컴퓨팅 처리 속도의 한계로 어려움이 있지만 현장 적용의 성공 사례가 날로 늘어나고 있어 10년 내에 디지털 영상기반의 자동 감시 기술을 사용한 각종 장치들이 실생활에 선보일 것으로 예상된다. 이미 주?정차 위반 관리용 자동 감지 영상 카메라(지능형 주?정차 위반 감시용)가 거리와 주차장마다 구축되고 있고, 휴전선 일부에도 이동 감지를 위한 영상 자동 감지 기능의 로봇이 시험적으로 사용되고 있다. 본서에서는 지능 비디오 모니터링 기술에 대한 이해를 돕고 산업계 현장의 활용성을 높이고자 하는 목적으로, 지식경제부의 UCN 사업의 일환으로 연구된 기술을 실제로 참여한 연구자들이 공동 집필하였다. 먼저 비주얼 모니터링에 대한 기본 개념을 설명하고, 산업계의 활용성 등을 소개하며 국내?외 관련 연구 동향을 정리한다. 관련 기술의 이해를 돕고자 디지털 영상 처리의 기초적인 지식을 요약하여 소개하고, 비주얼 모니터링 기술의 중요 핵심 기술들을 정리한다. 그리고 깊이 있는 활용을 위하여 중요 핵심 기술 중 물체의 추적 및 분석 등의 기법에 대한 알고리즘들을 보다 자세히 기술한다. 마지막으로 실제 적용 사례들을 소개하고 실생활에서 적용하는 시나리오를 가정하여 구축 및 활용하는 방법을 설명한다. 본서에 소개된 기술들이 실제로 많은 디지털영상 감시 기술을 응용하는 기업들 즉, DVR 개발 기업, CCTV 응용 기업, 아파트/주차장/공공지역 등의 감시사업을 하는 SI기업들, u-CITY 인프라 구축 기업들과 관련 연구를 수행하는 연구자분들에게 많은 보탬이 되기를 희망한다