본 연구의 목적은 범죄피해에 대한 두려움, 지역사회 내 사회적 무질서, 물리적 무질서, CCTV 에 대한 체감안전도 변수 간의 상관성을 확인하고, CCTV에 대한 체감안전도의 영향요인을 살펴보는 데 있다. 연구대상자는 H시에 소재한 1개 대학교의 학생 140명으로, 2022년 06월 17일∼2022년 08월 25일 까지 설문조사를 하였다. 자료분석은 SPSS 23.0 program을 이용하여 기술통계량, Pearson’s correlation, Stepwise multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 범죄피해에 대한 두려움은 지역사회 특성 중 사회 적 무질서, 물리적 무질서, CCTV에 대한 체감안전도와, 사회적 무질서는 물리적 무질서, CCTV에 대한 체감안전도와, 물리적 무질서는 CCTV에 대한 체감안전도와 상관성이 있었다. CCTV에 대한 체감안전도 의 영향요인은 범죄피해에 대한 두려움과 사회적 무질서로 나타났으며, 수정된 결정계수(Adjusted R²)는 .572로 설명력은 57.2%이었다. 결론적으로 범죄피해에 대한 두려움과 사회적 무질서 인식개선을 통해 CCTV에 대한 체감안전도를 높이는 방안이 필요하다.

In December 26, 2017, the Ministry of Science and ICT’s Cyber Infringement Response Division, the KCC’s Internet Ethics Team, and the National Police Agency’s Cyber Investigation Division announced the “Comprehensive IP Camera Measures” to prevent damage to users by strengthening IP camera security. The background was a countermeasure against the spread of public anxiety such as leakage of privacy and threatening national security as cases of illegal filming and distribution of videos by accessing IP cameras without permission at that time occurred. At that time, the measures consisted of three major strategies: institutionalization of products with security (manufacturing and import stage), rapid action and response to hacking threats in advance, and intelligent advancement of IP cameras (industrial development) and fostering various video and safety industries. This paper deals with the development of installation standards and evaluation indicators for CCTV systems installed in the relevant national security facility. When designing a CCTV system, the resolution and sensitivity of the camera, the angle of view of the lens, and the aperture should be selected in consideration of the length and width of the monitoring area. When it is necessary to determine an alarm based on the recorded image information, the resolution of the recording device should also be considered. If there is a restriction on the surveillance area of the camera due to topographic features, visitors, etc., additional cameras should be considered. Additional surveillance cameras should be considered to effectively monitor sections where fences are bent or sections with severe slopes. When designing a CCTV system, supplementary means that can be used for intrusion monitoring should be devised even if the entire or part of the system causes a failure. KISA’s performance test and certification procedures shall apply mutatis mutandis to intelligent CCTV image analysis test procedures and certification. Intelligent CCTV image analysis evaluates the performance of the equipment by comparing files of ground truth (GT) and system alarm (SA) for verification to calculate the evaluation score.

PURPOSES : Road surface conditions are vital to traffic safety, management, and operation. To ensure traffic operation and safety during periods of snow and ice during the winter, each local government allocates considerable resources for monitoring that rely on field-oriented manual work. Therefore, a smart monitoring and management system for autonomous snow removal that can rapidly respond to unexpected abrupt heavy snow and black ice in winter must be developed. This study addresses a smart technology for automatically monitoring and detecting road surface conditions in an experimental environment using convolutional neural networks based on a CCTV camera and infrared (IR) sensor data. METHODS : The proposed approach comprises three steps: obtaining CCTV videos and IR sensor data, processing the dataset acquired to apply deep learning based on convolutional neural networks, and training the learning model and validating it. The first step involves a large dataset comprising 12,626 images extracted from the acquired CCTV videos and the synchronized surface temperature data from the IR sensor. In the second step, image frames are extracted from the videos, and only foreground target images are extracted during preprocessing. Hence, only the area (each image measuring 500 × 500) of the asphalt road surface corresponding to the road surface is applied to construct an ideal dataset. In addition, the IR thermometer sensor data stored in the logger are used to calculate the road surface temperatures corresponding to the image acquisition time. The images are classified into three categories, i.e., normal, snow, and black-ice, to construct a training dataset. Under normal conditions, the images include dry and wet road conditions. In the final step, the learning process is conducted using the acquired dataset for deep learning and verification. The dataset contains 10,100 (80%) data points for deep learning and 2,526 (20%) points for verification. RESULTS : To evaluate the proposed approach, the loss, accuracy, and confusion matrix of the addressed model are calculated. The model loss refers to the loss caused by the estimated error of the model, where 0.0479 and 0.0401 are indicated in the learning and verification stages, respectively. Meanwhile, the accuracies are 97.82% and 98.00%, respectively. Based on various tests that involve adjusting the learning parameters, an optimized model is derived by generalizing the characteristics of the input image, and errors such as overfitting are resolved. This experiment shows that this approach can be used for snow and black-ice detections on roads. CONCLUSIONS : The approach introduced herein is feasible in road environments, such as actual tunnel entrances. It does not necessitate expensive imported equipment, as general CCTV cameras can be applied to general roads, and low-cost IR temperature sensors can be used to provide efficiency and high accuracy in road sections such as national roads and highways. It is envisaged that the developed system will be applied to in situ conditions on roads.

There has been a steady rate of accident in Coal Thermal Power Plants which have relatively higher chance of mortality. However, neither the systematic view of safety management nor the methodology such as safety factors or system requirements are yet to be studied in detail. Therefore, this study aims to propose a methodology to preemptively deal with safety issues and to secure fact focused responsibility in safety. It consists of two main parts. First, the Safety Measurement Index(SMI) with total 50 factors is proposed by analyzing the key factors that contribute to safety accidents based on failure mode and effect analysis (FMEA) and quality function deployment (QFD). To analyze the safety requirements, index presented by major countries and organizations are discussed. Second, main features of intelligent CCTV are studied to determine their relative importance for the framework of Smart Safety Management System (SSMS). Main features are discussed with four technological steps. Also, QFD was held to analyze to analyze how key technologies deal with Quality Measurement Index(QMI). The research results of this study reveal that scientific approaches could be utilized in integrating CCTV technologies into a smart safety management system in the era of Industry 4.0. Moreover, this reasearch provides an specific approach or methodology for dealing with safety management in Coal Thermal Power Plant.

선박 내에서 사건사고는 점차 다양화되고 있고, 특히 아주 잦아지고 있다는 것이 문제이다. 그에 반해 이를 위한 조사와 증거수집을 통한 범죄의 입증과 처벌로의 연결은 그리 쉽지가 않다고 한다. 선박은 누구나 잘 알고 있듯이 아주 폐쇄적이고 누구에게나 쉽게 접근을 허용하지 않는 공간이기 때문이다. 특 히 공해나 외국의 영해에서 사고가 발생한 경우는 그 어려움의 배가 된다. 이에 수사기관과 연구자들은 선박 내 CCTV설치를 의무화할 필요가 있다고 주장 한 바 있다. 게다가 최근 우리 사회는 외국인 선원의 무단이탈로 어려움을 겪고 있고 이와 관련하여 많은 우려가 제기되고 있다. 게다가 이러한 무단이탈은 코로나 바이러스로 인한 ‘감염법’ 위반 행위로 이어져 상당히 큰 사회보건상 문제로 이어질 수 있는 우려가 있기 때문에 이와 관련된 지침이 개정되기도 하였다. 선박관련 시설에 대한 보안과 범죄예방은 중요한 쟁점이 될 만하다. 국제적 문제로 확대될 수 있는 상당한 심각한 문제일 수 있기 때문이다. 그런데 우리 는 단순히 국내에서 관리할 수 있는 항만시설의 보안에 치중해 있었던 것이 사실이다. 실시간 이동하고 있는 선박은 더 많은 분쟁이 존재하고 이러한 분쟁은 육상과 달리 쉽게 접근하고 문제의 해결을 이끌어 낼 수 있는 환경이 아니다. 게다가 형사소송법상으로도 이러한 CCTV 영상은 육상에서의 경우보다 충분히 활용할 수 있도록 해석되고 있다. ‘범죄예방 및 수사를 위한 선박내에 CCTV 설치’는 필요한 변화라 생각한다.

본 연구의 목적은 TREASURE Talk-CCTV 모델을 활용하여 입양모를 대상으로 영유아기 입양 자녀와의 부정적 상호작용을 감소시키고 긍정적 상호작용을 증대시키기 위한 교육 훈련프로그램의 효과성을 검증하는 것이다. 연구 문제는 첫째, TREASURE Talk-CCTV 모델을 활용한 입양모의 긍정적 상호작용 교육 훈련 프로그램의 효과를 확인하고, 둘째, TREASURE Talk-CCTV 모델을 활용한 입양모의 교육 훈련 프로그램을 통한 부정적 상호작용의 변화를 확인하는 것으로 설정하였다. 교육 훈련 프로그램의 효과 검증을 위하여 입양모 12인을 대상으로 관찰을 통한 아동-성인 상호작용 척도인 CICAIO와 CCTV 모델에 기반한 성인-아동의 부정적 상호작용 척도 ACNIS를 활용하여 사전-사후-추후 검증을 진행하였고, 반복측정 분산분석(Repeated measure ANOVA)으로 분석하였다. 연구 결과, 입양모-영유아 자녀의 긍정적 상호작용을 증대시키고, 부정적 상호작용을 감소시키는 유의미한 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구는 TREASURE Talk-CCTV 모델을 활용한 선행연구와 동일한 결과가 나타남을 확인하였고, 입양가족을 대상으로 부모-자녀 상호작용 교육의 실제 적용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

본 연구의 목적은 영유아기 교사의 학대언어제한과 촉진적 상호작용을 위하여 교육훈련하고 그 효과를 분석하여 언어학대를 예방하기 위한 목적으로 수행되었다. 이에 따른 연구문제는 영유아교사에게 TREASURE Talk-CCTV 모델을 활용한 학대언어제한과 촉진적 상호작용프로그램을 구성하고, 상호작용프로그램의 효과를 분석하는 것이다. 교육훈련프로그램은 동영상, 도구(TREASURE STICK), 연습용 스크립트의 세 가지로 제작되었고 총 7시간 과정의 훈련체계를 구성하여 영아교사 18명, 유아교사 20명으로 단일사례 집단을 대상으로 대응표본 t-test(paired sample t-test)를 실시하였다. 프로그램 효과의 분석을 위해 KP모델에 근거한 아동학대 지필테스트에서 사전-사후 검사결과 아동학대 교육의 이해도가 상승되었으며, CICAIO(Coaching Inventory Child-Adult Interaction Through Observation)척도를 통해 영유아교사 TRE, URE 전체에서 사전검사와 사후검사 간의 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 마지막으로 ACNIS(Adult-Child Negative Interaction Scale-based on CCTV model) 척도를 사용하여 영유아교사는 부정적 상호작용 전체에서도 사전검사, 사후검사 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 개발된 상호작용프로그램은 영유아교사에게 긍정적 상호작용은 향상 되고 부정적 상호작용은 수준을 낮추는 유의미한 효과가 있음이 확인되었다.

Owing to the development in information and communications technologies have improved the technology for high-speed transmission of massive data, which has changed closed-circuit television (CCTV) video transmission technology. In particular, digitization of the CCTV video format and streaming technology has made it possible to minimize transmission loss and integrate video transmission and camera control(pan/tilt). It has also become possible to provide additional services like remote emergency warning broadcasting with just Internet Protocol (IP). However, because of the structural problems of IP, these changes have also brought about the threat of hacking of CCTV monitoring systems. In this study, we propose a methode to optimize network management by examining cases of enhancement of operational efficiency and security by improving the structure of CCTV monitoring network.

본 연구의 대상은 서울지역과 경기도지역에 소재한 가정어린이집에 근무하는 보육교사 319 명이다. CCTV 설치에 대한 보육교사의 인식을 알아본 결과, CCTV 설치 의무화 이후 CCTV가 100% 설치되어 있었으며, 문제행동 수정용을 위해 영아에게 CCTV 설치가 필요하다고 인식 하였고 CCTV를 활용에 관한 보육교사의 인식을 알아본 결과, 안전사고 예방과 문제발생시 확인하는 ‘안심보육’의 용도가 가장 높았으며 전반적으로 아동학대 예방에 효과가 있는 것으로 조사되었다. CCTV의 교육적 활용은 ‘영아의 자유놀이 관찰 및 분석’이 가장 높았으며 CCTV 설치로 인해 가장 혜택 받는다고 생각하는 집단은 ‘부모와 영아’로 나타났다. CCTV의 설치로 ‘보육시설과 교사에 대한 부모의 인식’이 긍정적으로 바뀌었으며 반면 ‘교사와 아동의 사생활 침해’라는 부정적 인식이 나타났다. 마지막으로 CCTV 설치 후에 느끼는 변화 차이를 살펴본 결과, CCTV를 설치한 후 교사들은 변화를 인식 하지 못하고 있었으며 CCTV 설치 필요성에 관계없이 전반적인 반응은 영아를 대하거나 말할 때, 행동할 때 제약을 받는 다고 인식하였다.

본 연구의 목적은 아동의 성장발달과정에 중요한 영향을 미치는 의미 있는 성인, 특히 부모와 교사를 대상으로 아동과 부정적 언어(Negative languge)로 상호작용하는 수준을 파악할 수 있는 척도를 개발하기 위한 것이다. 즉 이 척도는 이소희(2014)가 제안한 바 있는 CCTV 모델을 구축한 다음, 이에 기반하여 2차에 걸친 문항개발과 탐색적 요인분석, 구성요인과의 상관관계 분석에 의한 타당성 검증을 통하여 척도를 개발 및 타당화하고자 한 것이며, 다음의 과정을 거쳤다. 1차 문항선정은 선행연구의 고찰을 통해 본 연구의 목적에 부합하는 84문항을 구성한 한 다음, 유아 교육·보육전문가를 대상으로 그룹 토의와 5점 리커트 척도에 의한 내용타당도를 실시하여 56문항을 선별하였다. 2차 문항 선별은 서울 및 경기지역에 위치한 유아교육·보육기관의 교사 30명, 원장 30명을 대상으로 5점 리커트 척도에 의한 내용타당도를 실시하여 36문항을 선별하였다. 선별된 36문항의 타당도를 확인하기 위하여 대도시권에 거주하는 성인 416명을 대상으로 SPSS 21을 활용하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 또한 이 분석을 통해 확인된 척도의 구성요인들과의 관계를 알아보기 위해 Pearson의 상관분석을 실시하였으며, Cronbach’s α에 의한 신뢰도 계수를 산출하였다. 이 결과, CCTV 모델에 기반한 신뢰도 .93의 4가지 요인, 즉 Command(명령하기), Criticism (비난하기), Tag(꼬리표 달기), Vex(잔소리하기)로 구성된 25문항의 성인-아동의 부정적 상호 작용 척도 ACNIS(Adult-Child Negative Interaction Scale-based on CCTV model)가 개발·타당화되었다.

This study has suggested an image analysis system based on the Deep Learning for CCTV pedestrian detection and tracing improvement and did experiments for objective verification by designing study model and evaluation model. The study suggestion is that if someone’s face did not be recognized in crime scene CCTV footage, the same pedestrian would be traced and found in other image data from other CCTV by using Color Intensity Classification method for clothes colors as body features and body fragmentation technique into 7 parts (2 arms, 2 legs, 1 body, 1 head, and 1 total). If one of other CCTV footage has recorded its face, the identity of the person would be secured. It is not only detection but also search from stored bulk storage to prevent accidents or cope with them in advance by cost reduction of manpower and a fast response. Therefore, CIC7P(Color Intensity Classification 7 Part Base Model) had been suggested by learning device such as Machine Learning or Deep Learning to improve accuracy and speed for pedestrian detection and tracing. In addition, the study has proved that it is an advanced technique in the area of pedestrian detection through experimental proof.

Sewer condition assessment involves the determination of defective points and status of aged sewers by a CCTV inspection according to the standard manual. Therefore, it is important to establish a reliable and effective standard manual for identifying the sewer defect. In this study, analytic reviews of the CCTV inspection manuals of the UK, New Zealand, Canada and South Korea were performed in order to compare the defect codes and the protocols of condition assessment. Through this, we also established the standardized method for defect code and revised the calculation method of assigning the condition grade. Analyses of the types and frequencies of sewer defects that obtained by CCTV inspection of 7000 case results, showed that the joint defect and lateral defect were the most frequent defects that occurred in Korea. Some defect codes are found to be modified because those did not occur at all. This study includes a proposed new sewer defect codes based on sewer characteristics.