기술정보
기술정보
기술명 다중 CCTV 사람 재식별 기술
기술명(영문) Multiple-CCTV Person Re-id Technology
색인어 (한글) 지능형 영상분석  / 영상 보안  / 영상 크라우드 소싱  / 도시 감시  / 딥러닝
색인어 (영문) Video Crowd Sourcing  / Intelligent Video Analytics  / Deep Learning  / Video Security  / City Surveillance
기술번호 TI2018-01096 해당연도 2018
기술분류
  • 정보보호
기술성숙도
#기술성숙도
개발전 2단계:실용목적 아이디어 특허등 개념정립
개발후 6단계:파일롯 규모 시작품 제작 및 성능평가
외부기술요소 100%개발기술 개발목표시기 2018-08-31
결과물 형태
검증방법 자체검증
시장성
시장성
시장성 내용
1. 국내외 기술동향 및 경쟁력
   ㅇ 국내기술 동향
       -한화테크원
        •2017년 4월 한화테크윈과 그래픽칩(GPU) 제조 기업인 ‘엔비디아(NVIDIA)’는 인공지능 CCTV 개발에 착수
        •인공지능 CCTV 기술의 핵심은 ‘메트로폴리스 지능형 플랫폼’으로 이 플랫폼은 카메라나 영상 저장 장치 등의 시큐리티 제품에 탑재돼 영상 분석에 필요한 정보를 제공
        •CCTV 인공지능 플랫폼을 통해 동영상을 실시간으로 분석하고, 다양한 사례를 스스로 학습
        •인공지능 CCTV는 촬영 중 평소와 다른 상황을 인식하면 즉시 경찰 등에 ‘이상 신호’를 보낼 수 있음
       -U-City 센터
        •경기도 오산시는 시민이 마음 놓고 살 수 있는 도시를 만들기 위해 올해 ‘시민 안전 5대 서비스 연계 구축’과 신궐동 지구에 ‘안전 마을 조성 가꾸기’, ‘안전한 어린이 등하굣길 조성’ 등의 정책을 추진
        •오산시 u-시티(u-City) 통합운영센터는 ‘사회안전망 및 인프라 구축’을 위해 방범용 CCTV 설치와 u-시티 통합운영센터(이하 u-시티 센터) 기능을 확대
        •단순 관제의 단점을 해소하기 위해 자동 추적 시스템도 설계·구축함. u-시티 센터는 2015년 3월 행정자치부를 통해 주요 정보통신 기반시설로 지정됐음

   ㅇ 해외기술 동향
       -Multi-Camera Object Tracking 기술
        •ECCV와 공동으로 개최되는 MCT(Multi-Camera Object Tracking) Challenge 2014에서 USC가 최고 79% 성능으로 1위 차지
       -DAS(Domain Awareness System), 뉴욕, 미국
        •미국 뉴욕시 경찰국(NYPD)이 마이크로소프트(Microsoft)와 합작으로 개발한 범죄감시시스템
        •‘13년 기준 뉴욕시 전역에 설치된 6,000여개의 감시 카메라와 연계하여 대상을 추적하고, 이동 경로 등의 정보를 제공
       -NGI(Next Generation Identification), FBI, 미국
        •미국 FBI의 형사사법정보국(Criminal Justice Information Service Division, CJIS)에서 ‘08년에 발표하였으며, 지문, 장문, 홍채, 얼굴 등의 인물 정보를 추가한 생체 데이터베이스를 구축하여, 범인의 신원을 확인하고 추적하기 위한 프로젝트
        •‘14년 CCTV 등 동영상 정보에서 범죄자의 얼굴을 인식하는 기능을 추가
       -Crimestoppers (UK, USA, Australia, etc)
        •1988년 이후, 132,000건 이상의 체포 및 기소에 기여(영국)
        •13100만 파운드에 상당하는 도난품 회수(영국)
        •32500만 파운드 상당의 마약 압수(영국)
        •매일 약 17명의 체포에 기여(영국)
       -이스라엘 보안시장
        •이스라엘 보안 시장은 크게 정보보안, 물리보안, 융합보안으로 구분됨
        •이중 이스라엘은 정보보안 부문, 특히 소프트웨어 부문에서 경쟁우위를 확보하고 있으며, 세계적으로 알려진 이스라엘계 정보보안 업체로는 체크포인트(Check Point)가 있음
        •체크포인트는 연매출 8,300만 달러를 기록하는 네트워크 보안회사이며, 이 분야에서 맥아피, 카스퍼스키랩과 나란히 전 세계 선두주자의 역할을 하고 있음
        •이스라엘은 테러 등으로 인해 보안 수요가 꾸준하며, 정보보안과 물리보안 시장이 모두 성장세를 이어가고 있음
        •2015년 기준 물리보안 수입 규모는 전년대비 5%증가한 2억 5,000만 달러를 기록했으며, 물리보안 수입 규모는 유망품목인 CCTV(HS코드 852580), 지문인식 스캐너(HS코드 847160), 영상전화기(HS코드 8517692), 디지털 시큐리티 영상장비(HS코드 852190), 디지털 도어록(HS코드 830140)을 합산한 금액임
        •CCTV 수요세는 증가세를 타고 있음
       -텐왕
        •2015년 중국은 공안부 주도로 인공위성의 GPS(위성위치확인시스템)와 전국 2000만 대의 폐쇄회로TV(CCTV)를 활용한 범죄자 감시 시스템 ‘톈왕’(天網·하늘을 덮는 그물)을 구축했음.
        •중국은 톈왕을 통해 2016년에 70여 개국에서 1032명의 해외 도피 사범을 검거했음.
        •중국 공안부는 보안기업 이스비전(Isvision)과 함께 안면 인식 시스템 개발도 추진 중임. 개발이 완료되면 중국 전체 국민 중 누구의 얼굴이라도 3초 안에 구별이 가능하게됨.
        •중국 정부는 반체제 인사나 소수민족과 관련된 의료 기록, 피임 방법, 수퍼마켓 배달 기록 등 거의 모든 개인정보를 수집해 행동 방식을 예측하고 있음.

   ㅇ 표준화 동향
    ▷해당없음

   ㅇ 기술적 경쟁력(우수성 및 차별성)
경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성
톈왕(중국) 주로 얼굴 식별을 기반으로 re-id 기술인데 반해, 본 기술은 얼굴을 식별할 수 없는 열악한 야외 CCTV 환경에 적용 가능함


2. 국내외 시장동향 및 전망
   ㅇ 국내시장 동향 및 전망
       -IHS는 video surveillance 장비 시장이 2016년에 7% 이상 성장할 것으로 예상했다. 특히 HD CCTV 카메라 시장과 블랙박스와 같은 녹화영상 응용장치에 대한 성장이 매우 가파를 것으로 전망했다
       -HD CCTV의 경우 2012년 0.2 million 개의 수요가 2016년에는 28 million으로 폭발적으로 상승했다
       -지능형 surveillance camera 시장은 2014년까지 서버기반 지능형 시스템에서 최근 지능형 단말 시장으로 옮겨가고 있다.
       -웨어러블 카메라 시장은 총 135,000개 중 79%가 2015년에 주로 정부의 요구에 의하여 북미와 서유럽에서 소비되었다. 그러나 이러한 정부 중심 소비 시장은 2020년에는 거의 포화상태에 이를 것이라고 IHS는 전망했다. 따라서 향후 일반인 대상의 웨어러블 카메라 시장으로 그 성장을 지속할 것으로 예상하고 있다.

   ㅇ 해외시장 동향 및 전망
      - 2012년 전세계 보안산업은 1,732억 불(약 190조 원) 규모이었으나, 연평균 10.5%의 성장을 하여 2017년에는 2,851억 불(약 314조 원)에 이르렀다, 국내 시장 비율은 2012년 2.4%에서 2017년까지 4%대까지 확대되었다

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시장성 -제품화 및 활용분야
시장성
활용분야(제품/서비스) 제품 및 활용분야 세부내용
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CCTV 관제 서비스 용의자, 미아, 치매노인 등 실시간 검색
기술개요 및 개념도
기술개요 및 개념도
기술개요 및 개념도 내용
1. 기술의 개념 및 내용
   ㅇ 기술의 개념
       -다중 CCTV를 분석해서 찾고자 하는 사람을 연속적으로 식별하고 추적하는 기술
       -용의자(or 주의를 요하는 인물), 실종아동, 치매노인 찾기 등에 즉시 활용 가능
       -사람이 직접 수동으로 검색하는 현재시스템보다 최소 100배 이하로 비용 절감
       -최종 의사 결정은 사람이 직접 할 수 있도록 지원
 
   ㅇ 기술개념도


   ㅇ 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항
    ▷ 기술의 상세내용
       -세부기술명 : 딥러닝 기반 CCTV 영상에서의 사람 탐지 기술
        •실환경 CCTV 영상으로 학습된 사람 탐지 용 딥러닝 모델
       -세부기술명 : 딥러닝 기반 다중 CCTV 영상에서의 사람 이동경로 추적을 위한 시스템 기술
        •딥러닝 기반 CCTV 영상에서의 사람 탐지 기술
        •딥러닝 기반 CCTV 영상에서의 사람 재인식 기술
        •CCTV 영상 유사도 기반 동일 인물 클러스터링 기술
        •CCTV 카메라 및 영상 메타데이터 기반 사람 이동시간 및 경로 구성 기술
        •다중 CCTV 영상에서 사람 이동경로 추적기능 제공 GUI 기술

    ▷ 기술이전 범위
       -세부기술명 : 딥러닝 기반 CCTV 영상에서의 사람 탐지 기술
        •영상 크라우드소싱 과제 요구사항 정의서(사람 탐지 기술 연관 요구사항)
        •영상 크라우드소싱 과제 시험절차서, 시험결과서(사람 탐지 기술 연관 시험사항)
        •실환경 CCTV 영상 기반 사람 탐지용으로 학습된 딥러닝 모델 SW
       -세부기술명 : CCTV 영상 기반 사람 재인식 기술
        •상 크라우드소싱 과제 요구사항 정의서(사람 재인식 기술 연관 요구사항)
        •영상 크라우드소싱 과제 시험절차서, 시험결과서(사람 재인식 기술 연관 시험사항)
        •실환경 CCTV 영상 기반 사람 재인식용으로 학습된 딥러닝 모델 SW
       -세부기술명 :다중 CCTV 영상 기반 사람 이동경로 추적을 위한 시스템 기술
        •영상 크라우드소싱 과제 요구사항 정의서(사람 이동경로 추적 기술 연관 요구사항)
        •영상 크라우드소싱 과제 시험절차서, 시험결과서(사람 이동경로 추적 기술 연관 시험사항)
        •다중 CCTV 영상 기반 사람 이동경로 추적을 위한 시스템 SW 메뉴얼
        •다중 CCTV 영상 기반 사람 이동경로 추적을 위한 시스템 소스코드 SW
    ▷ 사업화 제약사항
       -해당사항 없음

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시장성 -제품화 및 활용분야
본과제 정보
본과제 정보
과제명(한글) 국민참여형 사회안전서비스를 위한 영상 크라우드 소싱 핵심기술 개발
과제명(영문) Development of Video Crowd Sourcing Technology for Citizen Participating-Social Safety Services
색인어 (한글) 지능형 영상분석  / 영상 보안  / 영상 크라우드 소싱  / 도시 감시  / 딥러닝
색인어 (영문) Video Crowd Sourcing  / Intelligent Video Analytics  / Deep Learning  / Video Security  / City Surveillance
과제번호 2016-0-00109-003 해당연도 2018
기술분류
  • 정보보호
총연구기간 2016-04-01 ~ 2018-12-31 총예산 5,670,000,000
기간(당해연도) 2018-01-01 ~ 2018-12-31 예산(당해연도)
참여기관 한국디지털씨씨티브이연구조합,(주)위너다임,부산광역시,이노뎁(주),경성대학교 산학협력단,한국전자통신연구원,전자부품연구원,서울대학교 산학협력단
주관기관 한국전자통신연구원 과제책임자 김건우
연락처
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tel : 미공개
cp : 미공개
E-Mail kimgw@etri.re.kr
개발중인 기술(기술예고)
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