영상 처리로 지하철 부정 승차를 자동으로 감지하는 법

발명의 배경과 필요성

기술의 배경과 문제점

• 서울을 비롯한 대도시의 지하철에서 많은 부정승차 사례가 발생하고 있습니다. 서울 메트로는 최근 2주간 특별 단속을 통해 직원 외에 추가 인력을 투입하여 부정승차 건수를 31.8% 증가시키는 성과를 거두었습니다.
• 현재 부정승차를 적발하는 유일한 방법은 역무원이 직접 감시하는 것입니다. 이는 인건비가 많이 들고, 모든 부정승차를 완벽히 적발하기 어려운 문제점이 있습니다. 또한 최근 개발된 부정승차 관리 시스템은 비용이 많이 들기 때문에 전면 재설치가 어려운 상황입니다.
• 부정승차를 적발하기 위해 역무원이 직접 투입되는 것은 인력비용에 비해 효과적이지 않으며, 승차권 없이 개찰구를 넘거나 비상 게이트를 통과하는 행동을 적발하는 것도 어렵습니다. 따라서 감시 인력을 최소화하고 감시 비용을 절감할 수 있는 새로운 감시 시스템의 개발이 필요합니다.

기술의 필요성

• 부정승차를 감시하기 위해 역무원이 직접 투입되는 방식은 인력 소모가 크고 효율이 낮습니다. 이를 해결하기 위해 영상처리를 통해 부정승차를 자동으로 감지할 수 있는 시스템이 필요합니다.
• 영상처리를 이용한 부정승차 감시 시스템은 기존의 감시 시스템보다 비용 효과적이며, 감시 인력을 크게 줄일 수 있습니다. 따라서 지하철 운영 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다.

구현방법

기술의 원리

• 영상처리를 이용한 부정승차방지 감시 방법은 지하철 개찰구에 설치된 감시카메라를 통해 부정승차하는 승객을 감시함. 역무원이 직접 감시하지 않고, 감시카메라에서 획득한 영상을 분석하여 부정승차를 자동으로 감지함.
• 먼저 개찰구 주변을 촬영하여 영상을 획득. 획득한 영상에서 배경 영상을 제외한 승객 영상을 추출. 이후 승객 영상을 가산투영하여 머리와 몸을 영역 분리하고, 이를 통해 2D 바운딩 박스를 생성함.
• X좌표와 Y좌표의 최대값 및 최소값이 비정상적으로 증감할 경우 부정승차로 감지함. 부정승차가 감지되면 경고 신호가 울리거나 역무원에게 알림.

구체적인 구현 방법

• 영상처리 과정에서는 승객 영상을 이진화하여 흑백으로 분리함. 이후 승객 영상에 번호를 라벨링하여 구별 가능하도록 함.
• 수평 가산투영과 수직 가산투영을 통해 승객 영상의 머리와 몸 영역을 분리함. 영역분리된 승객 영상에서 특정 비율을 만족하면 사람으로 인식함.
• X좌표와 Y좌표의 임계값을 설정하고, 임계값을 벗어날 경우 부정승차로 검출함.

기술의 장점

• 영상처리를 이용하여 부정승차를 감시함으로써 역무원이 직접 감시하는 데 따른 인력 소모를 줄일 수 있음. 이는 감시 인력 감소와 비용 절감에 기여함.
• 부정승차를 신속하게 감지하여 실시간 대응 가능. 승차권 없이 개찰구를 넘거나 비상 게이트를 통과하는 행위를 효과적으로 감시할 수 있음.

발명의 활용 방안

활용 방안

• 본 발명은 지하철뿐만 아니라 버스, 공항, 기차역 등 다양한 대중교통 수단에 적용 가능함. 특히 대형 이벤트나 공공시설에서도 부정입장을 방지하는 데 유용함.
• 사물인터넷(IoT)과 결합하여 실시간 모니터링 및 분석을 통해 더욱 효율적인 시스템 구축이 가능함. 공공안전을 강화하고, 비용 절감에 기여할 수 있음.

기대효과

• 부정승차 방지를 통해 지하철 및 대중교통 운영 효율을 크게 향상할 수 있음. 이에 따라 지하철 운영비가 절감되고, 승객 만족도가 높아질 것으로 기대됨.
• 실시간 감시를 통해 부정승차를 신속하게 적발하여 대응할 수 있으므로, 공공안전이 강화될 것임. 또한 인력 비용 절감 효과가 크기 때문에 경제적 이점이 큼.

시장 동향

영상처리 부정승차 감시 시스템

• 산업통상자원부는 지능형 영상감시 분야에 약 12조 4,000억원을 투자할 계획임. 2011년 세계 지능형 영상감시 시스템 시장 규모는 2억 5,450만달러로, 2015년에는 연평균 20% 이상 성장해 5억 9,000만달러 규모로 추정되었음. 국내 영상감시시장 규모는 1조 3,394억원으로 전망됨. 업계에서 지능형 영상감시 부문이 전체 시장의 1~3%를 차지한다고 봤을 때, 1,339억~4,017억원 정도로 추산됨
• AI 영상분석을 통해 국내외 다양한 분야에서 수요가 증가하고 있음. 특히 도로교통 및 공공 인프라, 제조업 생산라인, 대형 물류창고, 상업쇼핑시설, 편의점 등에서 활용되고 있음. 글로벌 AI 영상분석 시장 규모는 2023년 181억 1,000만달러에서 연평균 33% 성장하여 2028년에 753억 5,000만달러에 이를 것으로 전망됨
• 현재 인공지능 기반의 영상감시 시스템 시장은 초기 단계이나, 지자체를 중심으로 인공지능 CCTV와 영상분석 시스템의 도입이 증가하고 있음. 국내 인공지능 CCTV와 영상분석 시스템 시장 규모는 약 1,000억원 내외로 보고 있음

영상처리 부정승차 감시 시스템 응용 분야

• 지능형 영상분석 기술의 발전에 따라 CCTV 선별관제 시장이 확대되고 있으며, 보안 영역을 넘어 산업 안전, 스마트 샵 등 다양한 영역에서 기술 고도화에 적용 가능함
• IntelliVIX는 실시간 영상을 분석하여 움직임이 있는 물체를 감지/추적/분류하는 기능을 제공하며, 사전 정의된 이벤트를 감지, 녹화, 재생, 검색할 수 있는 올인원 지능형 영상 감시 시스템임
• AI CCTV 기술이 활발하게 적용되며 교통 관리, 자연 재해 방지, 보안 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있음
• 딥러닝 적용으로 모션 기반 객체 검출, DNN 기반 객체 검출 기술을 융합하여 이벤트 감지 효율을 높일 수 있음
• AI PTZ 카메라는 신호 위반, 불법 차선 변경, 보행자 위협 등 위험 행위를 자동으로 감지해 알람을 보낼 수 있으며, 특정 속도 제한 구역의 초과 속도를 단속할 수 있음
• 광범위 주차장의 관리 및 방범에도 활용될 수 있으며, 야간 환경에서도 작은 물체까지 정확하게 추적 가능함