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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이원석
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
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이상 징후 탐지란 일반적인 데이터의 경향성과는 크게 다른 극단적으로 예외적인 경향을 보이는 데이터를 탐지하는 것을 의미한다. 영상 보안 분야에서 이상 징후 탐지란 영상 내에서 일반적인 상황과 교통사고 역주행 등과 같은 드문 사건을 비정상 상황으로써 탐지하는 것이다. 이를 통해 모니터링 요원이 관제하는 CCTV 영상에 비정상 상황이 감지된 영상을 우선적으로 표출할 수 있다면 효율적인 교통관제가 가능하다.
네트워크, 금융, 산업, 영상 보안 등 다양한 도메인에서 이상 징후를 탐지하기 위한 연구들이 존재한다. 이러한 이상 징후를 탐지하기 위해 지도학습 방식과 비지도 학습 방식의 접근법이 존재한다. 지도학습 방식에서는 비정상 상황에 대해, 비지도 학습 방식에서는 정상 상황에 대한 모델링을 수행한다. 그러나 대부분의 기존 연구들이 학습과정 혹은 모니터링 과정에서조차 배치 처리 방식에 기반한 접근법으로써 실시간으로 생성되는 스트림 데이터 환경에는 적합하지 않았다. 영상 보안 분야에서 이상 징후를 탐지하기 위한 연구로는 픽셀 기반 접근법과 객체 움직임 궤적 기반 접근법으로 나눠볼 수 있다. 두 접근법 모두 컴퓨터 비전 기술에 기반한 접근법으로 영상 내 객체를 인지하는 정확도의 한계로 인한 문제가 있다.
본 논문에서는 영상 파서가 해석한 프레임 단위로 실시간에 생성되는 영상 메타 로그 데이터 스트림에 기반하여 영상 내 일반적인 객체의 움직임을 속도, 크기, 방향, 객체 수로 표현하여 이를 학습한다. 여러 CCTV 영상에 대하 각 CCTV 영상의 일반적인 상황을 학습 과정을 통해 정상 상황을 모델링하고 이를 벗어나는 움직임을 보이는 객체를 탐지하여 교통사고, 역주행, 중앙선 침범 등의 이상 상황에 대해 실시간으로 이상 징후 판별을 수행하는 CCTV 영상 메타 로그 스트림 기반 이상 징후 판별 시스템을 제시한다. 또한 수천대의 CCTV 영상으로부터 생성되는 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 선택적 학습 스케줄링 방식을 제안한다.
네트워크, 금융, 산업, 영상 보안 등 다양한 도메인에서 이상 징후를 탐지하기 위한 연구들이 존재한다. 이러한 이상 징후를 탐지하기 위해 지도학습 방식과 비지도 학습 방식의 접근법이 존재한다. 지도학습 방식에서는 비정상 상황에 대해, 비지도 학습 방식에서는 정상 상황에 대한 모델링을 수행한다. 그러나 대부분의 기존 연구들이 학습과정 혹은 모니터링 과정에서조차 배치 처리 방식에 기반한 접근법으로써 실시간으로 생성되는 스트림 데이터 환경에는 적합하지 않았다. 영상 보안 분야에서 이상 징후를 탐지하기 위한 연구로는 픽셀 기반 접근법과 객체 움직임 궤적 기반 접근법으로 나눠볼 수 있다. 두 접근법 모두 컴퓨터 비전 기술에 기반한 접근법으로 영상 내 객체를 인지하는 정확도의 한계로 인한 문제가 있다.
본 논문에서는 영상 파서가 해석한 프레임 단위로 실시간에 생성되는 영상 메타 로그 데이터 스트림에 기반하여 영상 내 일반적인 객체의 움직임을 속도, 크기, 방향, 객체 수로 표현하여 이를 학습한다. 여러 CCTV 영상에 대하 각 CCTV 영상의 일반적인 상황을 학습 과정을 통해 정상 상황을 모델링하고 이를 벗어나는 움직임을 보이는 객체를 탐지하여 교통사고, 역주행, 중앙선 침범 등의 이상 상황에 대해 실시간으로 이상 징후 판별을 수행하는 CCTV 영상 메타 로그 스트림 기반 이상 징후 판별 시스템을 제시한다. 또한 수천대의 CCTV 영상으로부터 생성되는 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 선택적 학습 스케줄링 방식을 제안한다.
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