박슬기  홍명덕  조근식

10.5626/JOK.2021.48.1.91

이상 탐지 광학 흐름 객체 중심 딥러닝 인공지능

기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하기 때문에, 상황에 따른 객체 행동 값 추출이 어렵고, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 또한 CCTV 비디오에서 이상의 원인은 프레임의 복잡성 등 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져, 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 중심의 다양한 특징값을 사용하여 C3D에 광학 흐름을 결합한 시공간적 정보를 사용하는 새로운 딥러닝 기반의 이상 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 이상 탐지 모델은 UCF-Crime 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 정확도에 해당하는 AUC 값이 76.44로, 기존 연구와 비교하여 빠른 객체가 있는 비디오에서 더욱 효과적으로 동작하는 것을 확인하였다. 이에 객체의 다양한 특징값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.