빅 데이터 플랫폼 기반 감시 데이터 큐브의 설계 및 구현
Design and Implementation of a Surveillance Data Cube based on Big Data Platform
- 주제(키워드) Surveillance , Data Cube , Pattern Recognition , Hadoop , Big Data Analysis
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 박대희
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 8
- 학위구분 박사
- 학과 대학원 컴퓨터정보학과
- 원문페이지 74 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000059660
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045841641
초록/요약
최근 공공장소나 주요 시설물에서의 도난과 같은 단순 범죄부터 위험물 투기 및 방치 등과 같은 특수 범죄에 이르기까지 다양한 형태의 범죄들이 빈번히 발생하고 있다. 특히 2001년의 9.11테러 발생 후, 유동인구가 많은 공항, 버스정류장, 지하철역 등과 같은 공공장소에서의 응급상황이나 보행자 안전 문제 등이 크게 대두 되어졌다. 또한 범죄 뿐만 아니라 재난?재해의 규모와 피해가 커짐에 따라 세계적으로 보안 감시 분야에 대한 지속적인 연구와 투자가 증가되고 있다. 최근의 연구 동향에 따르면 소리 센서 데이터와 영상 데이터 등 다양한 멀티미디어 센서를 이용하여 위험상황을 탐지 및 식별하거나 특정 개체를 트래킹하거나 식별함으로써, 신속하게 이상 상황에 대처할 수 있도록 하는 실시간 상황인식 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이 같은 실시간 상황인식 시스템은 사건이 발생하는 순간을 빠르게 탐지 및 식별하여 대응에 도움을 주는 사후 처리 방식으로써, 사전에 비정상 상황 발생 가능 여부를 분석하여 대응 체계 수립과 관련된 정보를 제공해주기는 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실시간 상황인식 기능뿐만 아니라 비정상 상황과 관련된 데이터를 지속적으로 수집 및 가공하고, 분석하여 비정상 상황 대응 체계 수립에 도움을 줄 수 있는 정보도 제공 가능한 지능형 통합 감시 시스템을 제안 및 구현하고자 한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 지능형 통합 감시 시스템은 먼저 센서네트워크 환경에서 영상 및 소리 데이터를 취득하여 실시간으로 비정상 상황을 탐지 및 식별하고, 알람 경고를 울려준다. 그리고 탐지 및 식별된 비정상 상황에 대한 메타데이터와 분산되어 있는 공공 데이터를 수집 및 가공하고 데이터 큐브를 구축하여 기초 통계 분석 및 OLAP 연산과 데이터 마이닝 등의 분석 결과를 제공함으로써 관리자가 신속하고 체계적으로 비상상황에 대응할 수 있도록 지원해준다. 본 논문에서 제안된 지능형 통합 감시 시스템은 크게 4 부분으로 구성되며 다음의 구조를 갖는다 : 1) 실시간 비정상 상황 탐지 및 식별 시스템; 2) 이벤트 메타 데이터 및 공공 데이터 수집 시스템; 3) 분산 데이터 큐브 시스템; 4) 감시 데이터 분석 및 이벤트 검색 시스템. 실시간 비정상 상황 탐지 및 식별 시스템은 센서 네트워크환경에서 실시간으로 유입되는 영상 및 소리 센서 데이터로부터 비정상 상황 발생 여부를 빠르게 탐지 및 식별하고 추후 이벤트 검색 지원을 위한 이벤트에 대한 메타데이터를 저장하는 시스템이다. 이벤트 메타 데이터 및 공공 데이터 수집 시스템은 사전처리를 위한 데이터 큐브를 구성하기 위해서 공공 기관에 분산되어 있는 감시 시스템 관련 데이터들을 수집하고 정규 형태로 가공하고 이를 미리 모델링된 데이터 큐브로 전송한다. 분산 데이터 큐브 시스템에서는 전송된 감시 데이터를 입력으로 Surveillance Cube를 구축함으로써, OLAP 연산 등의 다차원적인 분석이 가능하도록 지원한다. 이 때 Surveillance Cube를 구축하는 데이터 큐브 시스템은 분산화 되어 있는 대용량 데이터임을 고려하여 하둡 기반의 빅 데이터 플랫폼을 사용하며, 최적 업데이트 보장을 위하여 OLAP 작업에 필요한 OLAP 작업에 필요한 데이터 조합을 고려하여 MapReduce 작업을 통하여 빠르게 조합 연산(Aggregation Calucation)을 수행한다. 감시 데이터 분석 및 이벤트 검색 시스템에서는 구축된 데이터 큐브를 이용하여 통계 분석 및 OLAP 연산과 함께 데이터 마이닝 기법 및 네트워크 분석 등을 통하여 비정상 상황 이벤트 별 패턴, 비상 상황 발생 가능 여부와 환경 요인과의 상관관계 등을 다양하게 분석하여 감시 시스템 관리자에게 제공함으로써, 관리자가 보다 체계적이고 효율적으로 사전에 비상 상황에 대한 대응 체계를 마련할 수 있도록 지원해준다. 본 논문에서 제안하는 지능형 감시 시스템은 멀티미디어 데이터 분석 및 패턴인식 기술 등을 이용하여 정확하고 빠르게 비정상 상황을 탐지 및 식별하고, 데이터 큐브와 데이터 마이닝 기법을 통하여 다차원 검색과 심층적 분석을 지원한다. 본 논문에서 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 본 논문에서는 벤치마크 데이터와 각 지역 기관에서 제공하는 공공 데이터에 대한 실제적인 실험을 수행하여 보다 객관적이고 과학적인 근거로서 활용될 수 있음을 보였다.
more목차
목 차
요 약 ⅰ
목 차 ⅲ
표 목차 ⅴ
그림 목차 ⅵ
1. 서론 1
2. 실시간 비정상 상황 탐지 및 식별 시스템 6
2.1 H.264 압축 특성을 이용한 비정상 집단행동 탐지 및 분석 모듈 6
2.1.1 H.264 Encoder/Momentum Calculator 7
2.1.2 SVDD 기반의 비정상 집단행동 탐지 및 분석 모듈 9
2.1.3 성능평가 및 시스템 구현 13
2.1.4 결론 18
2.2 비정상 소리 탐지 및 식별 모듈 19
2.2.1 MFCC를 통한 특징 벡터 추출 20
2.2.2 SVDD와 SRC를 이용한 계층적 비정상 소리 탐지 및 식별 22
2.2.3 실험 및 결과 분석 26
2.2.4 결론 30
3. 대용량 감시 데이터 분석을 위한 분산 데이터 큐브 모델 32
3.1 빅 데이터 플랫폼에서의 분산 S-Cube 생성 모듈 33
3.1.1 빅 데이터 플랫폼 기반의 데이터 수집 모듈 37
3.1.2 빅 데이터 플랫폼 기반의 데이터 큐브 생성 38
3.1.3 실험 및 결과 분석 42
3.2 S-Cube구축 및 감시 데이터 분석 사례 연구 46
3.2.1 Surveillance Cube 모델 46
3.2.2 Surveillance Cube를 이용한 감시 데이터 분석 47
4. 결론 및 향후 연구 과제 56
참고 문헌 59
