빅데이터를 이용한 범죄 예측 시스템에 관한 연구
한상진
*
A Study on the Crime Prediction System using Big Data
Sang-Jin Han
*요 약
최근 묻지마식의 강력범죄가 계속 일어나면서 여성 및 노약자들의 피해가 심각해지고 있다. 기존 시스템으 로는 CCTV는 많이 설치되어 있으나 범죄가 일어난 후 사후 조치에 그쳐 범죄를 예방하기에는 어려움이 많 이 발생하고 있는 바 아파트나 빌딩등 음영지역과 폐쇄 공간등에서의 사건 사고를 본 장치를 통하여 범죄를 방지하고자 본 기술을 연구하여 제품과 소프트웨어를 개발한다. . 범죄로 예상되는 행위,행동의 움직임의 특정 대상을 영상분석 빅데이터 기술과 융합 센서 기술을 이용하여 운영되고 있는 CCTV 장치 혹은 경보의 이벤 트를 받고자 하는 특정장소에 통신기술을 이용하여 경보 신호를 보내주는 장치 개발한다. 본 개발 장치는 범 죄 발생을 사전에 예측하여 실시간으로 범죄발생을 경보 신호로 처리하여 전송해주는 장치로 사용되는 소비 자들에게 본 장치를 연구 개발하여 저가의 장치를 공급하며 단독형 장치와 서버를 구성하여 연결되는 장치를 제공하게 된다.
ABSTRACT
Recently, as violent crimes of crime without reason (Korea : Do not ask), women and the elderly are getting serious.
In the existing system, many CCTVs are installed, but it is difficult to prevent crime due to only follow-up measures after a crime occurs. This device prevents crime through this device for incidents in shaded areas and closed spaces such as apartments and buildings. To do this, we research this technology to develop products and software. . It sends an alarm signal using communication technology to a specific place where you want to receive an event of an alarm or a CCTV device operated using image analysis big data technology and convergence sensor technology for a specific target of the behavior expected to be a crime or movement. Develop the device. This development device researches and develops this device and supplies low-cost devices to consumers, which is used as a device that predicts the occurrence of crime in advance, processes it as an alarm signal in real time, and transmits it, and constitutes a standalone device and a server. Will provide the device to be connected.
키워드
Image Ananlysis, Bid Data,Sensor, Alarm Signals, Prediction System 영상 분석, 빅 데이터, 센서, 경보 신호, 예측 시스템
* 교신저자 : * ㈜에스에치테크놀로지 대표이사 ㆍ접 수 일 : 2020. 09. 21
ㆍ수정완료일 : 2020. 11. 03 ㆍ게재확정일 : 2020. 12. 15
ㆍReceived : Sep. 21, 2020, Revised : Nov. 03, 2020, Accepted : Dec. 15, 2020 ㆍCorresponding Author : Sang-Jin Han
Dept. CEO, SH technology co.LTD,.
Email : [email protected] SH technology co.LTD,.
http://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2020.15.6.1113
Ⅰ. 서 론
현재의 시스템으로는 범죄가 일어난 후 사후 조치 에 그쳐 범죄를 예방하기에는 어려움이 많이 발생하 고 있는 바 아파트나 빌딩등 음영지역과 폐쇄 공간등 에서의 사건 사고를 본 장치를 통하여 범죄를 방지하 고자 본 제품을 개발한다[1].
CCTV시스템은 범죄등에 노출되는 지역에 CCTV 를 설치한다. 사회환경(소가족,개인화) 및주거 환경(공 동주택) 변화에 의해 위험에 노출빈도 및 범죄 가능 성 시간은 증가하는데 비해 이를 경감 할 수 있는 사 회안전망은 점점 약화되고 있다[2]. 기존 시스템으로 는 CCTV는 많이 설치되어 있으나 범죄가 일어난 후 사후 조치에 그쳐 범죄를 예방하기에는 어려움이 많 이 발생하고 있다.
본장치는공동주택,아파트,빌딩등음영지역과폐쇄 공 간등에서의 사건 사고를 본 장치를 통하여 범죄전에 반드시 방지하고자 본 제품을발하고자 한다[3].
범죄로 예상되는 행위,행동의 움직임의 특정 대상 을 영상분석 빅데이터 기술과 융합 센서 기술을 이용 하여 운영되고 있는 CCTV 장치 혹은 경보의 이벤 트를 받고자 하는 특정장소에 통신기술을 이용하여 경보 신호를 보내주는 장치 개발한다[4].
본 개발 장치는 범죄 발생을 사전에 예측하여 실시 간으로 범죄발생을 본 회사가 가지고 있는 기술을 이 용하여 경보 신호를 처리하여 전송해주는 장치이다.
영상분석 시스템의 경우 영상의 단순 저장이나 검 색기능은 실행할 수 있지만 단순히 움직이는 물체를 인식하는 정도를 지능형 시스템이라고 하기에는 한계 가 있다. 즉, 침입감지와 계수, 감지상황에 대한 이해 능력 및 보다 정밀한 오보처리 능력을 갖추고 있어야 한다. 별다른 변화가 없는 영상에서 움직이는 물체의 발견과 같은 단순한 검색행위와 객체를 감지하는 객 체 추적, 높이와 같이 정교한 계수능력을 갖추고 있어 야 한다.
다수의 객체에 대한 계수능력, 미끄러지거나 넘어 지는 것과 같은 비 위험상황에 대한 행동분석 능력을 갖추고 있어야 하며 CCTV 시스템 주변이 매우 혼잡
기반의 효율적인 지능형 CCTV 통합관제 센터 구축 용과 단독형 장치로 영상분석하는 솔루션을 제공한다.
본 논문 순서는 다음과 같이 구성된다. 우리는 센션 2에서는 음성통신의 특징들을 개요하고 섹션 3에서는 멀티 유저 음성 통신을 위해 우리의 확장적 MAC를 설명한다. 섹션 4에서는 제안된 scheme의 측정된 수용력(용량(capacity))과 타당성을양적 분석을 통해 평가하고, 섹션 5에서 결론을 제공한다.
Ⅱ. 본시스템의 특징
2.1 본 제품의 독창성
실시간 복합 패턴, 복합 경보 검출 영상분석 시스 템이다. 빅데이터 기반 영상 데이터를 이용하여 단 순 영상 촬영뿐만 아니라, 지능형 영상분석 시스템을 개발한다. 영상에서 제한된 형상이나 움직임만을 예 측하는 것이 아니라, 영상 데이터에서 생성하는 다양 한 상황을 모두 분석 가능하다.
범죄 상황과 범죄 예외 상황에 대한 오경보율 최 소화한다. 범죄 예외 상황에서 오경보 발생 시, CCTV 통합관제 시스템은 관제불능 상태가 될 수 있다. 복합 경보는 단순한 움직임 감지만이 아니라 다수의 상황을 복합적으로 에측해 경보를 발생함으 로써, 오경보율을 최소화할 수 있다.
지능형 영상분석 시스템 도입 초기에는 과도한 경 보로 인해 구현한 경보 기능을 보안요원이 정지시켜 버리는 사례가 있다. 따라서, 영상에서 제한된 형 상이나 움직임만을 감지하는 것이 아니라, 영상 데이 터에서 생성하는 다양한 상황을 모두 분석하고자 한 다[6]. 복합 상황분석 시스템 개발은 범죄 행위라고 판단되는 움직임 또는 관련 경보 발생 시, 보안 담당 자가 즉시 대처 가능한 다중 센서 하드웨어 (hardware)와센서융합소프트웨어 (software)가 결합 된 지능형 예측 시스템 개발한다[7].
CCTV 카메라를 통해 입력되는 빅데이터 기반 영
상분석 신호 패턴 분석과 데이터를 융합하여 범죄
행위가 의심되는 상황을 검출하고 자체 경보 신호
2.2 본 시스템의 차별성
① 범죄 행위 분석을 통한 실시간 대응 가능 공동주택 엘리베이터 경우, 범죄 발생 시 보안 관 리자 유무에 따라 실시간 범죄 대응 및 현장 파악이 미흡하며 시간 지연으로 인한 초기 대응 손실이 불 가피하다.그림1은 본장치와 현재운영장치를비교한 것 이다.
그림 1.현재 운영 예측장치와 본 예측장치의 비교 Fig. 1 The comparison of current prediction system
and our prediction system
범죄 행위 발생 즉시, 현상을 원하는 장소 혹은 원하는 사람에게 알려 주는 지능형 예측 시스템 니 즈가 증가한다[9]. 신호 융합하여 전송하는 제품의 생산, 소프트웨어 제작한다. 그림2는 실시간시스템구 조다.
그림 2.실시간 범죄예측 시스템 알고리즘 Fig. 2 The algorithm of Real time crime prediction
system
Ⅲ. 개발 시스템
3.1 개발 시스템 구성도 그림3은 시스템 구성도이다.
그림 3. 시스템구성도 Fig. 3 The system block diagram
3.1.1 개발 기능 블록도
그림4는 기능구성도를 나타낸다.
그림 4. 기능 구성도 Fig. 4 The function block diagram 3.1.2 개발 입출력도
그림 5는 엘리베이터 내 구성도이고 그림6은 관재 네구성도이다.
그림 5. 엘리베이터 내 설치 구조 Fig. 5 The structure in elevator 관제센터내 설치장치 개발
그림 6. 관재내구성도 Fig. 6 The structure in control part
3.1.3 경보신호 발생에 대한 센서별 동작시 경보 처리 내역
① 영상변화 센서의 동작 + 진동센서 동작 → 경보 발생
② 영상변화 센서의 동작 + 소리센서 동작 → 경보 발생
③ 영상변화 센서의 동작 → 경보 미 발생
④ 진동센서 동작 → 경보 미 발생
⑤ 소리센서 동작 → 경보 미 발생
⑥ 진동센서 동작 + 소리센서 동작 → 경보 미 발생
Ⅳ. 시스템 구성 및 실험
그림 7은 전체구성도이다.
전체 시스템 구성
그림 7. 전체구성도 Fig. 7 The overall block diagram
본 시스템은 4가지의 구성요소로 이루어집니다. 기 기들은 TCP/IP와 RS232로 제어신호와 데이터를 송 수신한다.
4.1 전체 시스템 구성 요소 설명
4.1.1 WEV(영상 보안용 분석시스템) 관제 PC (프로그램)
windows 기반의 관제소프트웨어, 네트워크를 통해
전송한다[10].그림 8은 경보확인그림이다.
그림 8. 이벤트발생시 경보확인 Fig. 8 The alarm check when event occurs
*위 사진은 이벤트발생시 경보상태 확인 UI S/W
4.1.2 Alarm Box
WEV 관제 시스템과 RS-232로 제어 신호를 송수 신한다. 초록색, 적색 LED등을 점등할 수 있다.
그림 9은 PCB구성도 이며 그림10은 하드웨어 구성도이다.
그림 9. PCB 구성도 Fig. 9 The PCB block diagram 4.1.3 Sensor Box
WEV 관제 시스템과 TCP/IP로 통신한다. 오디오, 진동 데이터를 감지하고 통신으로 WEV에 전송한다.
블루투스가 탑재되어 있어 세팅정보를 변경할 수 있다.
그림 10. 하드웨어 Fig. 10 The hardware 4.1.4 ip CAMERA
RTSP 통신 프로토콜를 사용하여 WEV 관제시스 템에 영상신호를 전송한다. 전송된 영상은 침입자 감 지에 요소로 활용된다.
그림 11은 카메라그림이다.
그림 11. 영상신호 카메라 Fig. 11 The image signal camera 테스트 1. 영상감지 판단기능
감도 : 1~100 으로 설정 가능
시행방법 : 기기선택->영상감도->값변경
그림 12-17은 측정결과사진이다.
그림 12. 영상인식 감도설정방법 예 Fig. 12 The sensitivity set method example of image
테스트 2. 소리감지 기능 감도 : 1~120 으로 설정 가능
시행방법 : 기기선택-오디오감도->값변경
그림 13. 오디오인식 감도설정방법 예 Fig. 13 The sensitivity set method example of audio
테스트 3. 진동감지 기능 감도 : 1~100 으로 설정 가능
시행방법 : 기기선택-진동감도->값변경
그림 14. 진동레벨인식 감도설정방법 예
- CCTV 전원이 꺼졌을 경우 감지하여 표시함
그림 15. 영상신호발생시 소프트웨어표시방법 Fig. 15 The display method when image signal
occurs
4.1.5 윈도우 기반 OS 소프트 웨어 제어 영상 설정 및 영상 경보 설정이 가능하며 설정에 따라 동작이 될 것
* WevManager.exe 파일 실행
그림 16. 이벤트신호발생시 소프트웨어표시방법 Fig. 16 The display method when event signal occurs
4.1.6 경보발생 시 신호 출력처리 기기 감지 인자 : 영상, 오디오, 진동 인자활성화 : 체크박스에 체크하여 활성화
경보발생 요건 : 감지 인자를 체크하여 LED 램프
신호를 활성화/해제한다
그림 17. 이벤트신호발생시 센서동작소프트웨어표시 방법
Fig. 17 The sensor action display method when event signal occurs
Ⅴ. 결 론
5.1 테스트결과
그림 18은 경보수신장치이다. 그림 19-21은 실제 분석사례를 나타낸다.
그림 18. 경보수신장치 Fig. 18 The alarm receiver
그림 19. 실제 영상분석 사례 1 Fig. 19 The sample of real image analysis 1
그림 20. 실제 영상분석 사례 2 Fig. 20 The sample of real image analysis 2
그림 21. 실제 영상분석 사례 3
Fig. 21 The sample of real image analysis 3
5.2 목표치 대비 결과
표 1은 목표대비결과를 나타낸다.
표 1. 목표대비 결과 Table 1. The Result
Purpose Processing
Method Result Note
Image Sensing Analysis -Motion Change sensing:
Adjustment Possibility -Motion Change Number: Adjustment
Possibility -Motion Change Frequency:
Adjustment Possibility -Output Keep
Time:Adjustment Possibility
Alarm Event When Motion moves
Adjustment
Possibility Complete
Sound Sensing Function -Sensibility:90dB~110dB -Keep Time:0.5~5.0sec
Alarm Event When Sound occurs
Sound Sensing Function -Sensibility:90dB~1
10dB -Keep Time:0.5~5.0se
c
Complete
Bibration Sensing Function -Sensibility:1.0MMs~6.5MMs
-Keep time:0.5~5.0sec
Alarm Event When Bibration
occurs
Bibration Sensing Function -Sensibility:1.0MMs
~6.5MMs -Keep time:0.5~5.0se
c
Complete
Bluetooth Application Control
Bluetooth Application Control
Function
Perfect Complete
Real Video Bypass Function
Real Video
Bypass Function Perfect Complete
Window Based OS Software Control
Window Based OS
Software Control Perfect Complete
References
[1] W. Stallings, “Wireless Communications and networks,” Prentice Hall.
[2] E. Ziouva and T. Antonakopoulos, “CBR Packetized Voice Transmission in IEEE802.11 Networks,”iscc, p.0392, Sixth IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC’01), 2001.
[3] R. Mangharam, A. Rowe, R. Rajkumar, and R.
Suzuki. “Voice over sensor network,” IEEE Real-Time System Symposium, 2006.
[4] IEEE 802.15.4, “Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Low-Rate Wireless Personal Area Networks (WPANs),” New York, NY: IEEE, September 2006[1] Weinstein. R., "RFID: a technical overview and its applications to the enterprise," IT Profesional vol. 7, Issue 3, 2005.pp.27-33.
[5] S. Lee,“Video Flame Detection with Periodicity Analysis Based False Alarm Rejection”,The Korea Institute Of Electronic Communication Sciences, vol6, no4, August 2011,pp479-485.
[6] D. Estrin, R. Govindan, and J. Heidemann,
“Scalable Coordination in Sensor Networks,”
USC Technical Report, 1999.pp.3.
[7] WiMedia MAC Release Spec. 1.5, “Distributed Medium Access Control (MAC) for Wireless Networks,” October 5, 2009, http://www.wimedia.org/en/index/asp.
[8] E. Perkins, “Ad hoc Networking,” ADDISON WISLEY, 2010.
[9] K. Kim, K. Ban, S. Heo, and E. Kim, “Design and Implementation of System for Sensing Data Collection in RFID/USN”, The Korea Institute Of Electronic Communication Sciences, vol5, no2, April 2010. pp221-226.
[10] B. Kim, “Service Quality Criteria for Voice
저자 소개
한상진(Sang-Jin Han)
