플러스프로젝트 배경
공공장소나 시설 내에서 발생하는 폭행, 실신, 배회 등 이상행동은 사고·범죄로 이어질 수 있는 전조이지만, 기존 CCTV는 단순 모니터링에 그쳐 실시간 대응이 어려웠다. 관리자는 수십 개의 화면을 동시에 주시해야 하고, 사건 발생 시 즉시 대응하기 힘들다. 또한 영상 전체를 장기간 저장하면 개인정보 침해 소지가 크다. 따라서 행동을 자동으로 감지하고, 이상 상황만 요약 저장·알림하는 시스템의 필요성이 대두되었
프로젝트 성과
정확도 확보
사전학습 모델 활용으로 라벨 부족 환경에서 F1 0.81 달성
실시간 이벤트 처리
Kafka·Flink CEP로 지연 최소화 및 이벤트 기반 알림 구축
프라이버시 보호
전체 영상이 아닌 이벤트 스냅샷만 저장하여 개인정보 노출 최소화
핵심 기능
이상행동 실시간 감지
폭행, 배회, 넘어짐 등 주요 이상행동 자동 탐지 및 경보
진행 단계
기획
2025.02.
이상행동 정의, CCTV 환경 분석, 데이터 수집·라벨링 전략 설계
프로젝트 상세
본 프로젝트는 건물·공공장소의 CCTV 영상을 활용해 폭행, 배회, 넘어짐과 같은 이상행동을 실시간으로 자동 탐지하는 시스템 구축을 목표로 했다. VideoMAE, SlowFast 등 사전학습 모델을 기반으로 적은 수의 라벨 데이터로도 높은 성능(F1 0.81)을 확보하였다. Kafka 스트리밍과 Flink CEP를 이용해 이벤트 규칙을 구성했고, 감지된 이벤트는 스냅샷 단위로 저장해 프라이버시를 보호하였다.
