KR20190106436A - 대심도(大深度) 복층터널 영상 유고(有故) 감지를 위한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 대심도 복층터널 영상 유고(有故)감지를 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 영상입력카메라모듈(100), 상황설정모듈(200), 상황설정DB(300), 영상분석모듈(400), 상황인지모듈(500), 상황관리모듈(600), 상황알람모듈(700), 상황서비스모듈(800), 상황관리DB(900)로 구성된 시스템의 구성 및 처리단계에 관한 사항, 그리고 영상입력카메라모듈(100)과 영상분석모듈(400)로 구성된 현장장비(10)의 설치 방법에 관한 사항을 제시하였다.
다수의 현장장비(10)의 영상입력카메라모듈(100)로부터 촬영된 영상을 캡처하여 캡처 된 영상으로부터 유고(有故, 돌발상황)감지를 위한 영역을 지정하고, 지정된 영역 내의 영상 유고 인자(因子, 원인이 되는 요소) 유형에 따른 객체와 사건들을 설정하여 실시간 영상분석을 수행하며, 감지영역 내에 출현하는 객체들을 추적하여 미리 설정된 사건의 유형을 판단하여 영상 유고의 상황 인지를 수행하고, 수행된 결과물을 저장, 알람 등의 각종 서비스를 제공하는 시스템과 그 방법에 관한 것이다.

Description

대심도(大深度) 복층터널 영상 유고(有故) 감지를 위한 시스템 및 그 방법{Video Incident Detection System for double deck tunnelin great depth underground space and Method thereof}

본 발명은 대심도 복층터널 영상 유고감지를 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 다수의 감지카메라로부터 촬영된 영상을 캡처하여 캡처 된 영상으로부터 유고(有故, 돌발상황)감지를 위한 영역을 지정하고, 지정된 영역 내의 영상 유고 인자(因子, 원인이 되는 요소) 유형에 따른 객체와 사건들을 설정하여 실시간 영상분석을 수행하며, 감지영역 내에 출현하는 객체들을 추적하여 미리 설정된 사건의 유형을 판단하여 영상 유고의 상황 인지를 수행하고, 수행된 결과물을 저장, 알람 등의 각종 서비스를 제공하는 시스템과 그 방법에 관한 것이다.

대심도 복층터널은 지하 40m 이상의 깊이에 수십 Km 장거리, 더블덱 공간 구조물 형태로 층높이가 낮게 조성된 지하도로로서, 화재 등 돌발상황 발생시 대피장소가 협소하고, 전방 사고 및 낙하물 발생으로 인한 추가 사고, 특히 화재 시에는 발생한 연기로 인해 전방 시야 확보가 어려워 추돌에 따른 2차 사고 발생 및 유독가스로 인한 인적 피해가 크다. 그러므로 도심지의 대심도 지하도로 및 복층터널 등에서 화재(연기), 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행 등 돌발 상황 시에 초동감지 목적의 시스템 및 그 방법이 주목을 받고 있다.

전통적인 온도/연기센서를 이용한 화재자탐설비는 설치된 위치에서 감지 가능한 위치까지 열이나 연기가 도달되어야 정상적으로 작동된다. 그러나 터널에 설치된 환기 팬과 도로를 주행하는 차량에서 발생하는 빠른 기류는 연기를 날려버려 묽게 하고 화재로 발생하는 온도를 떨어뜨리므로 상기 센서방식의 화재자탐설비는 화재를 조기에 감지하지 못하는 단점이 있었다.

또한, 종래의 영상 유고감지를 위한 방법은 크게 2가지 유형으로 분류될 수 있는데, 제1유형은 터널에 운영중인 감시카메라를 이용한 이용자의 인위적인 원격감시방식이고, 제2유형은 영상의 분석에 기초한 서버를 경유한 자동 알람 시스템을 구축하는 방법이 있다.

제1유형의 문제점은 현재 터널 내 운영중인 CCTV 수량이 부족하고 운영자가 실시간 감시 가능한 CCTV 개수의 한계로 터널 내 유고 상황 발생 시 신속한 대응이 곤란하므로, 터널에 대해 운영지원 시스템 도입 및 집중 관리가 필요하다는 점이며,제2유형의 문제점은 CCTV 카메라를 이용한 영상감지 기능 외에 본연의 감시기능으로 운영(Pan/Tilt/Zoom)함으로써 오 감지가 발생하고, 영상감지를 위한 카메라 위치가 도로를 명확히 볼 수 없어 폐색(閉塞)을 피할 수 없는 터널 측벽에 설치되어 이로 인한 오 감지가 많이 발생한다.

도 1. 폐색(Occlusion) 발생 사례

영상감지를 효과적으로 하기 위해서는 차선 위의 중앙위치에 설치하는 것이 매우 바람직하지만 대부분은 터널 내 매연, 미세먼지 등으로 인해 카메라 하우징 유리 청소를 수시로 해야 하는 문제로 유지보수가 용이한 터널 측벽에 설치하고 있고, 카메라 하우징 유리 청소 등 유지보수 활동 중 카메라를 접촉하여 영상감지 각도가 변경됨으로 인한 오 감지율이 증가하고 있으나 영상 감지영역을 재설정하거나 카메라 위치를 조정하는 등의 재설정 작업이 원활치 못하였다.

또한, 현재 "국토부 도로터널 방재시설설치지침"에 의하면 CCTV 카메라의 터널 내 설치간격은 200~400m이므로 일반적인 설치 높이인 3.5m에서 영상 유효감지 거리(70m)를 벗어난 구간에서는 감지할 수 없는 상황이다. 이러한 상황에서 일반터널 및 개방 환경인 도로, 교량 등에서 적용되는 영상분석 알고리즘 및 설치, 운영방식을 그대로 복층터널 환경에 적용하는 과정에서는 많은 오인식을 야기할 수 있다.

그러므로 이와 같은 문제를 해결하기 위한 개선 방법 및 일반터널 및 도로, 교량 등 개방 환경과는 상이한 복층터널 설계에 대한 이해를 통해 복층터널 특성을 반영할 수 있는 시스템의 개발이 필요하였다.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 필요성에 따라 관리자가 직접 개입하여 영상 유고감지를 위한 영역을 지정하고 감지 목적물(이하 "객체")의 임계값을 설정하여, 복층터널 내에서 발생할 수 있는 다양한 돌발적 사건 유형의 조건들을 설정함으로써, 예상 가능한 상황들에 대해 대처를 유도할 수 있도록 한 것이다.

이는 관리자에 의해 설정된 사건 유형별(연기, 화염, 정지차량, 역주행 차량, 보행자, 낙하물체; 이하 “사건”) 실시간 영상분석을 수행하여 지정된 감지영역 내에서 발생하는 사건들을 초동 감지하므로서 목적을 수행한다.

또한, 관리자에게 자동으로 긴급 상황에 대한 알람 정보를 하드웨어나 소프트웨어 등을 통하여 전송하는 서비스를 제공함으로써 보다 능동적으로 복층터널 내 돌발상황에 대처할 수 있다.

더욱이 본 발명은 일반터널에 기 운영중인 CCTV 감시카메라를 이용한 방식이 아닌, 영상입력카메라모듈(100)과 영상분석을 목적으로 하는 영상분석모듈(400) 그리고 NB-IoT 네트워크 통신방식 등을 지원하는 IoT 영상 유고감지 전용 센서(All-in one Camera & Detector, 이하 “센서”라고 칭함)의 형태로 복층터널 내에 구축과 더불어, 터널 관리상황실 내 관리자에게 시스템 및 소프트웨어 등을 통한 복층터널 영상 유고감지 서비스를 제공하기 위한 IP Surveillance(감시) 인프라시스템 구축이 목적이다. 이러한 목적에 따른 구성 및 다양한 기능이 제공된다.

본 발명이 해결하고자 하는 제1과제는 기 운영중인 CCTV 감시카메라를 이용하지 않고, 복층터널 영상 유고감지를 위한 전용 센서 형태로 제작 및 설치, 운영에 대한 것으로, 영상 감지가 있어야 하는 감지영역이나 객체의 영상을 촬영하는 하나 이상의 센서를 설치하고, 원격지에서 촬영된 영상의 제어 및 분석된 감지신호의 관리를 수행하고, 돌발상황 발생 시 중앙의 시스템에서 전송된 감지신호나 제어신호를 터널 내 설치된 스피커나 경광등으로 표출하거나 소방설비(포소화 설비 등)를 직접적으로 구동시키는 등의 수행을 통해 복층터널 내 돌발상황에 따른 신속한 초동 대처를 수행할 수 있도록 하는 시스템을 구축한 것이다.

본 발명의 제2과제는 지능적 영상 유고감지를 수행하는 방법으로, 센서의 영상입력카메라모듈(100)로부터 촬영된 영상에 감지영역을 설정하고, 설정된 감지영역 내에 출현 가능한 객체들의 임계값을 지정하며, 지정된 객체들이 유발하는 사건들을 통하여 돌발상황을 정의하고, 이러한 상황 설정 정보를 기록하고 관리할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 입력된 영상으로부터 실시간 영상분석을 통해 지정된 감지영역 내의 객체를 감지 및 분류하고, 객체가 유발하는 다양한 사건들에 대한 정보를 생성하고 관리하기 위한 방법이다.

복층터널 내는 환경변화가 크지 않으므로 배경 적응하는 차(差) 연산 알고리즘을 기본적으로 적용하고, 차량의 전조등, 터널 내 조명등으로 인한 그림자 또는 빛의 깜박임이나 우천시 주행차량에 의한 빗물 반사, 안개 현상 등 외부환경의 변화에 의해 발생하는 영상의 왜곡을 대폭 줄일 수 있는 알고리즘의 적용 및 복층터널 구조의 낮은 층높이로 인해 유효 감지거리가 줄어드는 문제를 개선하기 위해 고해상도 영상 픽셀을 처리하고 멀티 종단면 감지알고리즘을 적용하여 유효 감지거리를 대폭 늘려, 층높이가 낮아 유효 영상감지 거리가 짧을 수밖에 없는 장대 복층터널 내 환경에서 센서의 설치 수량을 최소화하면서 효율적인 영상분석을 수행할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 제3과제는 영상 유고감지 사항(영상분석 내용)의 상황인지를 수행하는 방법으로, 제2과제에서 설정된 상황들과 실시된 분석된 영상 정보들 사이의 정합에 따른 비교와 평가결과를 통한 복층터널 영상 유고감지시스템의 상황인지를 수행할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 제4과제는 제3과제에서 수행된 돌발적 사건에 대한 상황인지 정보에 따라 적절한 상황 알람 정보를 정의하고 관리할 수 있도록 하는 것으로, 상황 알람 정보로 제공하는 것은 지정된 객체들이 유발하는 사건의 코드값, 2차원 화면상 감지된 객체의 픽셀 사이즈로 2D 위치좌표에 다각형을 생성한 정보와 이의 3D 공간상 좌표로 매핑된 해당좌표를 제공한다.

본 발명의 제5과제는 제4과제에서 수행된 돌발적 사건에 대한 상황인지 정보를 저장하고 관리하는 방법으로, 관리자나 소프트웨어, 시스템의 다양한 서비스 요구에 대한 정보 제공을 위하여 기록장치를 관리할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 제6과제는 제5과제에 의하여 기록되고 관리되는 상황인지 정보를 관리자나 소프트웨어, 시스템에 최종적으로 전달하여 돌발상황 알람 서비스에 필요한 목적을 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 또한, 제4과제에서 수행된 알람 정보의 전달 방법으로 무선 NB-IoT(협대역 IoT) 네트워크 방식을 통해 스틸 이미지, 사건 코드값, 감지객체의 2D 좌표값과 같은 정보를 제공하거나 TCP/IP 유선 인프라스트럭처 네트워크망을 통해서는 실시간 동영상과 같은 광대역 정보를 제공할 수 있다.

본 발명의 제7과제는 제1과제에서 수행된 센서의 설치방법으로 복층터널 내 Air Curtain과 연계 설치하여, 화재시 연기 차막효과 뿐만 아니라 공기 중의 수분, 먼지 접근을 차단하면서 카메라 시야를 확보할 수 방안 및 센서의 하우징 재질에 대한 방안을 제공한다.

층 높이가 낮은 복층터널 내에서 센서의 유효감지거리를 늘리고, 오 감지율을 줄이기 위해서는 도로를 명확히 볼 수 있고, 폐색을 피할 수 있는 차선 위의 중앙에 설치하도록 해야 한다. 그러나 오염된 센서 하우징 청소를 위한 유지보수 활동이 어렵기 때문에 유지보수를 최소화할 수 있도록 매연, 미세먼지 등이 끼지 않아 반 영구적으로 카메라 시인성이 확보될 수 있는 Air Curtain과 센서 하우징을 개발하여 사용한다.

본 발명은 상기 과제를 달성하기 위하여, 크게 2가지 유형으로 분류할 수 있는데, 제1유형은 센서의 설치방법에 관한 부분과 제2유형은 시스템의 구성 방식에 관한 부분이다.

시스템의 구성 방식은 기 운영중인 CCTV 감시카메라를 이용하지 않고, 복층터널 영상 유고감지를 위한 하나 이상의 영상입력장치로 구성하는 영상입력카메라모듈 (100);

상기 영상입력카메라모듈(100)에서 입력된 영상으로부터 카메라 설정에 따른 정지영상을 캡처하고, 영상 유고감지를 위한 영역과 객체를 지정하여 해당 사건들에 대한 사건의 유형을 설계하며, 설계된 유형들에 대한 상황을 설정하여 상황설정DB (300)에 등록하는 상황설정모듈(200);

상기 상황설정모듈(200)에서 설정된 사건의 유형을 저장하여 영상분석모듈(400)과 상황인지모듈(500)에 사건의 유형정보를 제공하는 상황설정DB(300);

상기 상황설정DB(300)에 등록된 사건 유형으로부터 감지영역만을 대상으로 영상입력카메라모듈(100)을 경유하여 입력되는 동영상으로부터 실시간 영상분석을 수행하여 객체를 감지하고, 객체의 종류를 분류하며, 대상객체를 추적하여 영상 유고 상황인지를 위해 필요한 영역정보 및 객체정보와 사건정보를 상황인지모듈(500)에 전달하는 영상분석모듈(400);

상기 영상분석모듈(400)로부터 전달된 정보를 조합하고 상황설정DB(300)에 등록된 사건 유형 사이의 정합을 통하여 영상 유고 상황인지를 수행하고, 그 결과를 상황관리모듈(600)과 상황알람모듈(700)에 전송하는 상황인지모듈(500);

상기 상황인지모듈(500)에서 인지되어 제공된 모든 사건 유형정보 및 상황정보를 상황관리DB(900)에 저장하고, 상황서비스모듈(800)로부터 요구되는 상황인지 정보의 검색 및 갱신, 삭제 등의 요청에 관한 정보를 상황관리DB(900)로부터 제공하는 상황관리모듈(600);

상기 상황설정모듈(200)로부터 설정된 다양한 상황에 따른 알람의 등급정보 및 알람의 통보방식을 정의, 관리하고, 상황인지모듈(500)에서 전송된 상황인지 정보의 각 사건 유형별로 상황에 따른 알람 정보를 생성하여 상황서비스모듈(800)에 통보하는 상황알람모듈(700);

상기 상황알람모듈(700)에 의해 통보되는 알람 정보와 상황관리모듈(600)을 통하여 상황관리DB(900)에서 제공되는 영상 유고 상황인지와 관련된 정보를 활용하여 영상 유고감지에 필요한 서비스를 제공하는 영상 유고 상황 인지정보의 수요자에 해당하는 관리자 및 소프트웨어와 시스템을 포함하는 상황서비스모듈(800);

상기 상황관리모듈(600)에 의해 등록되거나 관리되는 영상 유고 인지 정보를 저장하고, 상황관리모듈(600)로부터 요구되는 다양한 영상 유고 인지 정보를 제공하기 위하여 일정기간 동안 메모리 역할을 수행하는 상황관리DB(900)를 포함하는 영상 유고감지를 위한 시스템을 제공한 것이 특징이다.

또한, 본 발명은 상기 목적을 달성하기 위하여, (a) 원격제어가 가능한 영상입력카메라모듈(100)의 카메라에서 획득한 아날로그 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상분석모듈(400)로 전송하고 영상분석모듈(400)은 설정된 상황을 추적하고 사건정보를 네트워크스위치를 통해 전송하는 단계;

(b) 상기 네트워크스위치를 거쳐 수신된 영상들로부터 상황설정모듈(200)에서 감지영역과 객체 및 사건들을 설정하고 각종 상황정보 설정을 상황설정DB(300)에 저장하는 단계;

(c) 상기 영상분석모듈(400)에서 제공된 감지영역, 객체 및 사건정보로부터 상황인지모듈(500)에서 상황설정DB(300)에 저장된 정보와 정합시켜 상황 인지 정보를 생성하는 단계;

(d) 상기 상황인지모듈(500)의 상황 인지 정보에 따라 상황알람모듈(700)에서 알람정보를 구분 및 전송하는 단계;

(e) 상기 상황인지모듈(500)의 상황 인지 정보를 상황관리모듈(600)에서 상황관리DB(900)에 저장하고 영상 유고 상황자료를 관리하는 단계;

(f) 상기 상황관리모듈(600)의 상황자료와 상황알람모듈(700)의 알람정보를 상황서비스모듈(800)에서 관리자, 소프트웨어 또는 시스템 중 어느 하나 이상에게 서비스를 통보 및 관리하는 단계를 포함하여 이루어진 영상 유고감지를 위한 방법을 제공한 것이 특징이다.

본 발명은 상기 해결수단을 이용한 방식에 의하여, 복층터널 환경에서 긴급 및 응급 등의 다양한 돌발상황 유형에 따른 상황설정과 상황인지가 가능하고, 인간의 보조시각이 요구되는 일반터널, 개방도로, 교량 등에 폭넓은 응용분야에 활용할 수 있고, 터널 내 안전을 필요로 하는 분야에 요구되는 보다 효율적이고 실질적인 안전을 제공하는 효과가 있다.

도 1은 터널 내 폐색(Occlusion)이 발생한 사례이다.
도 2는 복층터널 영상 유고감지시스템의 전체 구성도이다.
도 3은 현장시스템의 구성도이다
도 4는 상황설정모듈의 기능이다.
도 5는 영상유고 감지 프로그램으로 배경영상 캡처, 감지영역, 주행방향 지정 및 객체 및 사건 설정 등이 가능하다.
도 6은 상황설정DB에 저장되는 정보테이블이다.
도 7은 영상분석모듈의 분석처리 흐름도이다.
도 8은 감지거리에 따른 객체의 크기 정보를 정확히 반영하는 멀티 종단면 감지 알고리즘 배경영상 참조도이다.
도 9는 상황인지모듈의 상황인지 처리도이다.
도 10은 상황관리모듈의 상황관리 처리도이다.
도 11은 상황알람모듈의 상황서비스모듈의 알람과 서비스의 처리도이다.
도 12는 카메라의 Z축 기준 경계상자 원리를 이용하여 멀티 종단면 감지 알고리즘 배경영상을 처리한다.
도 13은 영상 유고감지 전용센서 설치위치도이다.

1. 시스템의 구성

도 2. 복층터널 영상유고감지시스템의 전체 구성도

도 2는 복층터널 내에 설치되는 현장시스템(10)과 원격에서 현장시스템의 제어 및 관리를 수행하는 중앙시스템(20)으로 구성된다.

가. 영상입력카메라모듈(100)

현장시스템(10)으로서 영상입력카메라모듈(100)은 120m 감지거리를 확보할 수 있는 렌즈와 적합한 카메라를 일체화시켜 사용하고, 최소 2MegaPixel 이상의 해상도를 갖는 IP기반의 디지털 카메라 방식이다.

도 3. 현장시스템의 구성도

감지카메라(110)에서 촬영되어 획득된 아날로그 영상을 디지털화하여 하나의 감지 영상으로 변환시켜 영상분석모듈(400)로 전송하고, 동시에 전송장치(120)에서 압축 동영상 데이터로 변환 TCP/IP 패킷화하여 원격지 중앙시스템(20)으로 전송한다.

그리고 영상입력카메라모듈(100)에는 알람 입/출력장치(130)가 연결되어 있다. 알람 입력장치는 비상벨, 마이크, 기타 각종센서 등을 통해 현장에서 발생한 각종 입력신호를 전송장치를 통해 중앙시스템(20)의 관리자나 소프트웨어 또는 시스템에게 현장의 돌발상황을 전달할 수 있고, 알람 출력장치는 전송장치를 통해 전송된 알람 정보 등을 스피커 또는 전광판 등을 통해 알려 위험 여부와 피난대처 방향을 알릴 수 있고, 직접 포소화 설비를 작동할 수도 있다.

또한 전송장치(120)는 유무선 통신방식을 모두 사용할 수 있다. 무선 NB-IoT(협대역 IoT) 네트워크 방식을 통해 스틸 이미지, 사건 코드값, 감지객체의 2D 좌표값과 같은 협대역 정보를 제공하고, TCP/IP 유선 인프라스트럭처 네트워크 망을 통해서는 실시간 동영상과 같은 광대역 정보를 제공할 수 있다.

특이사항으로 현장시스템(10)의 하우징을 플리즈마 표면 처리한 재질을 사용한 것이다. 이는 매연, 미세먼지 등이 끼는 주요 원인이 정전기인데 종래의 CCTV 카메라 하우징은 플라스틱 PC(Polycarbonate) 재질로 소수성(Hydrophobic)으로 물과 친하지 않아 정전기가 심하게 일어났다. 그러므로 하우징 재질을 플라스마(PLASMA)표면처리를 하여 표면에 산소를 결합시켜 OH기(친수성기, Hydrophilic)를 생성, 공기 중의 수분을 흡수하여 정전기 발생 정도를 약화시켜 매연, 미세먼지 등을 덜 붙게 하는 것이다.

나. 상황설정모듈(200)

영상입력카메라모듈(100)에서 입력된 영상으로부터 설정에 따른 배경 영상을 캡처하고, 영상 유고감지를 위한 감지영역과 객체(221)를 지정하여 해당 사건들에 대한 사건의 유형(222)을 설계하며, 설계된 유형들에 대한 상황을 설정하여 상황설정DB(300)에 등록한다.

도 4. 상황설정모듈의 기능

상황설정모듈(200)은 영상입력카메라모듈(100)로부터 감지카메라(110)를 제어하여 배경 영상을 캡처하여 다각형을 이용하여 감지영역, 주행방향을 지정하고, 상황설정DB(300)에 등록하는 과정을 수행한다.

도 5. 배경영상 캡처, 감지영역, 주행방향 지정 및 객체 및 사건 설정

상기 설정된 감지영역으로부터 감지영역 내에 유고, 연기, 화염설정을 위한 객체를 지정(221)한다.

예를 들어 설정된 사건 유형별 유고(정지차량, 역주행 차량, 보행자, 낙하물체), 연기, 화염을 지정하고 각 감지영역의 범위에 따라 지정된 객체의 최소 및 최대 픽셀 크기, 전처리, 레이블링, 변화량, 적용 알고리즘 등 임계값을 설정하고, 등록하는 과정을 수행한다.(230)

또한, 상기 감지영역을 설정하는 과정과 객체를 설정하는 과정에서 설정된 감지영역과 객체로부터 감지영역 내에서 객체가 발생시킬 수 있는 해당 사건의 진입, 이동, 멈춤, 진출 등을 확인하고, 확인된 사건들을 통하여 객체의 사건들을 지정하고 디버깅하는 일련의 진행과정을 거쳐 사건을 설정하고, 상황설정DB(300)에 등록한다.

특이사항으로 가상상황을 미리 파악하여 가상 상황을 미리 설정하고 유사상황을 판별하는 기술, 즉 미리 가상 상황을 설정하고 가상 상황과 유사한 영상이 확인되면 영상분석모듈(400)로 전송하고 영상분석모듈(400)에서 실제 분석하여 상황설정DB(300)에 저장하는 기술이다. 예를들면 다음과 같다.

차량분석의 예: 3초간 동일한 위치에서 정차되어 있는 가상의 상황을 미리 인지하고 있다가 감시 범위 내에서 정지된 차량 즉 상기와 유사한 상황이 인식하게 되면, 주변 영상을 영상분석모듈(400)로 전송함. 영상분석모듈(400) 에서 주변의 차량이 동일하게 정지되어 있다면 교통지체로 분석하고 알람 입/출력장치(130)를 통해 주변의 연기 및 이산화탄소 농도를 확인하여 확실한 교통 지체로 분석하지만 주변의 연기가 커지는 경우 위급상황으로 인식함. 반면 주변의 차들이 계속 지나가는 경우는 정지차량으로 확인한다.

보행자 분석 예: 일정 위치에 존재하는 사람을 가상하여 보행자의 크기 및 이동 속도를 미리 설정하였다가 동일한 상황이 영상으로 확인되면 영상분석모듈로 전송하여 보행자 혹은 낙하물로 인식한다.

역주행 분석 예: 감지 지역 내 역주행하는 차량의 속도를 미리 설정하였다가 유사한 상황이 발생되면 영상분석모듈에서 최종 판단한다.

다. 상황설정DB(300)

상황설정DB(300)는 상기 상황설정모듈(200)에 설정된 돌발적 사건의 유형을 저장하여 영상분석모듈(400)과 상황인지모듈(500)에 사건의 유형정보를 제공한다.

도 6. 상황설정DB에 저장되는 정보테이블

상황설정모듈(200)로부터 설정된 중앙시스템(20)의 IP 기반의 감시 기능을 수행하는 서버 설정 테이블을 등록하고(310) 센서를 설정하기 위한 영상입력카메라모듈(100) 설정과 관련된 세부정보를 제공하기 위한 것이다. 따라서 하나의 터널 내 설치장소를 기준으로 센서 그룹이름을 지정하고, 이로부터 각 센서가 고유의 ID를 부여하며, 접속에 필요한 패스워드를 등록하고, 접속 주소(IP)와 포트(Port)를 설정하는 등 카메라 접속에 필요한 모든 데이터를 제공하기 위하여 사용되는 센서설정 테이블(320)이 포함된다.

감지카메라(110)의 감지방향에 따라 전방이나 후방방향 및 각각의 감지 방향을 지정하고 설정된 값들을 저장하고, 설정된 감지방향으로부터 영상 유고감지를 위한 감지영역을 지정하고 다각형 좌표를 이용하여 감지영역을 설정하기 위한 감지영역설정테이블(350)이 포함 된다.

상황에 따른 감지영역을 등록(350)하고, 객체를 등록(360, 370, 380)하며, 돌발적 사건들을 등록(340)하는 등 등록된 사건을 저장하여 제공하기 위한 것이다.

또한, 설정된 감지영역 내에 출현이 예상되는 객체들을 지정하고 객체들이 가지는 영상의 최소 및 최대 픽셀 크기, 전처리, 레이블링, 변화량, 적용알고리즘 등 임계값을 지정하여 객체의 분류정보에 활용하는 객체설정 테이블인 유고설정테이블 (360), 연기설정테이블(370), 화염설정테이블(380)이 포함되고, 객체가 감지영역 내 에서 발생시키는 사건들을 설정하는 사건설정변경테이블(340)이 포함되며, 상기 설정된 테이블 정보로부터 감지영역과 객체와 사건들을 조합하여 돌발적 상황의 사건을 저장한다. 특이사항은 감지영역에서 사고 유형 Lookup table을 설정하고 임계값을 설정하는 기술, 즉 감지 영역 설정테이블(Lookup table, 임계값), 사건 설정변경 테이블 등을 미리 포함시키고 임계값을 지정하는 기술이다.

라. 영상분석모듈(400)

상기 상황설정DB(300)에 등록된 사건 유형으로부터 감지 영역만을 대상으로 감지카메라(110)를 경유하여 입력되는 동영상으로부터 실시간 영상분석을 수행하여 객체를 감지하고, 객체의 종류를 분류하며, 객체를 추적하여 상황인지를 위해 필요한 감지영역 정보 및 객체정보를 상황인지모듈(500)에 전달한다.

도 7. 영상분석모듈의 분석처리 흐름

도 7에서 감지카메라(110)에서 입력된 영상(410)으로부터 상황설정모듈(200)의 감지 영역을 설정하는 과정에서 등록된 감지영역 만을 분석하는 과정을 거친다.

복층터널 내는 날씨가 흐리거나 강우 또는 강설 등 기상변화가 없고, 태양의 고도변화 및 순간적인 조명의 변화 등에 민감하지 않은 적응적 배경 영상의 생성 및 이를 이용한 입력 영상과의 차 연산을 통한 객체검출 알고리즘인 배경 적응하는 차(差) 연산 알고리즘을 기본적으로 적용하고, 검출된 객체 이외의 부정확한 특징을 유발하여 객체의 오(誤)검출 비율을 높게 하는 그림자, 깜빡임, 안개 등에 적응하는 제거 알고리즘을 적용하여 복층터널 내 환경에서 일어날 수 있는 차량전조등, 터널 내 조명등으로 인한 그림자 또는 빛의 깜박임이나 우천시 주행차량에 의한 빗물 반사, 안개현상 등 외부환경의 변화에 의해 발생하는 영상의 왜곡을 대폭 줄일 수 있다. 또한, 블록탐색 알고리즘을 적용하여 객체의 추적에 따른 계산비용을 최소화하여 한정된 컴퓨팅 자원을 갖는 센서에서 영상분석의 효율성을 높이도록 하였다. 그리고 상기 알고리즘들을 상호 연계하는 방법을 사용한다.

도 8. 멀티 종단면 감지 알고리즘 배경영상

복층터널의 낮은 층높이 구조로 인해 유효 감지거리가 줄어드는 문제를 개선하기 위해서는 고해상도 영상 픽셀을 처리하고 감지거리에 따른 객체의 크기 정보를 정확히 반영하는 멀티 종단면 감지 알고리즘을 적용하여 유효 감지거리를 대폭 늘릴 수 있다. 또한, 2D 영상의 종단면 이미지의 반비례 영상정보를 이용 3D 공간좌표를 알람 입력값으로 처리할 수 있다.

복층터널 영상 유고감지를 위한 감지영역의 영상분석(420)으로부터 설정된 감지영역 안에서 객체들의 검출에 따른 진입과, 진입된 객체들의 움직임 추적에 따른 이동 및 멈춤과, 최종적으로 감지영역을 벗어나는 시점에서 발생하는 진출 등으로 영상분석에 따른 사건정보 등을 생성하여 제공하는 역할을 수행(430)한다.

현재 사건 정보가 발생하는 감지영역 내에서 객체의 분류정보(440)와, 해당 감지영역 내에서 객체의 위치좌표(450)로 분류되고, 추적되는 객체들의 진입과 이동 및 진출 등에 의하여 발생하는 사건정보(460) 등을 상황인지모듈(500)에 전달하여 영상 유고감지를 위한 상황인지에 필요한 자료를 제공한다.

마. 상황인지모듈(500)

상기 영상분석모듈(400)로부터 전달된 정보를 조합하고 상황설정DB(300)에 등록된 사건 유형 사이의 정합을 통하여 상황인지를 수행하고, 그 결과 상황관리모듈(600)과 상황알람모듈(700)에 전송한다.

도 9. 상황인지모듈의 상황인지 처리

도 9에서, 상황인지모듈(500)은 영상분석모듈(400)로부터 전달된 정보를 조합하고 상황설정DB(300)에 등록된 사건 유형 사이의 정합을 통하여 상황인지를 수행하고, 그 결과를 상황관리모듈(600)과 상황알람모듈(700)에 전송하는 것 이다.

상황인지모듈(500)은 영상분석모듈(400)로부터 제공된 감지영역 내의 객체 분류정보(501), 객체 위치좌표(502) 및 객체 사건정보(503)와, 상황설정DB(300)로부터 상황설정모듈(200)에서 설정되고 등록된 객체정보(504), 감지영역 정보(505) 및 감지영역의 설정된 사건정보(506)에 대한 돌발상황을 조회하고, 영상분석모듈(400)에서 분석된 돌발상황들을 정합(507)을 통하여 상황인지(508)를 수행한다. 상황인지(508) 정보는 상황관리모듈(600)을 통해 상황관리DB(900)에 기록 및 저장되고, 상황알람모듈(700)에 제공되어 상황에 따른 상황알림정보를 관리할 수 있도록 한다.

바. 상황관리모듈(600)

상기 상황인지모듈(500)에서 인지되어 제공된 모든 사건 유형정보 및 상황정보를 상황관리DB(300)에 저장하고, 상황서비스모듈(800)로부터 요구되는 상황 인지 정보의 검색 및 갱신과 삭제 등의 요청에 관한 정보를 상황관리DB(900)로부터 제공한다.

도 10. 상황관리모듈의 상황관리 처리

도 10에서 상황관리모듈(600)은 상황인지모듈(500)에서 인지되어 제공된 모든 사건 유형정보 및 상황정보를 상황관리DB(900)에 저장하고 상황서비스모듈(800)로부터 요구되는 상황인지정보의 검색 및 갱신과 삭제 등의 요청에 관한 정보를 상황관리DB(900)로부터 제공한다.

즉, 상황관리모듈(600)은 상황인지모듈(500)에서 제공된 상황인지정보(610)의 관리와 상황서비스모듈(800)의 서비스를 지원하기 위한 상황서비스 정보(620)의 관리 그리고 상황관리DB(900)로부터 검색과 삽입, 삭제와 같은 관리에 필요한 모든 정보를 관리하는 상황관리정보(630)의 관리를 수행한다.

사. 상황알람모듈(700)

상기 상황관리모듈(600)로부터 설정된 복층터널 영상 유고감지의 다양한 상황에 따른 알람의 등급정보 및 알람의 통보방식을 정의 및 관리하고, 상황인지모듈(500)에서 전송된 상황인지 정보의 각 사건 유형별로 상황에 따른 알람 정보를 생성하여 상황서비스모듈(800)에 통보한다.

도 11. 상황알람모듈의 상황서비스모듈의 알람과 서비스의 처리

도 11에서 상황알람모듈(700)은 상황인지모듈(500)에서 제공된 영상 유고감지와 관련된 상황들로부터 각각 관련된 알람정보를 관리(710)한다.

주의나 경고가 있어야 하는 사건과 관련된 알람 정보(720)와 영상센서가 서버를 통하지 않고 직접 연계하여 소방설비(포소화설비 등)를 작동하며, 직접적으로 구동시키기 위해 필요한 3D 실 좌표로 매핑하기 위한 위치매핑모듈(730)를 통해 복층터널 내 돌발상황에 따른 신속한 초동 대처를 수행할 수 있도록 하는 시스템을 구축한 것이다.

도 12. 카메라의 Z축 기준 경계상자

(1) 2D 영상, (2) 카메라 시야각, (3) 카메라로부터 Z축으로 멀어질수록 X, Y축상 더욱 넓은 화면을 포함한다.

영상분석모듈(400)에서의 멀티 종단면 감지 배경 영상 화면의 2차원 상의 픽셀사이즈를 얻고, 상기 그림 5의 원리에 의해 영상의 종단면 이미지의 Z축 반비례 영상정보를 이용하여 0, 0과 pixelWidth, pixelHeight를 3D 상 해당 좌표로 매핑할 수 있다. 이를 상황알람정보에 추가하여 전송 가능하므로 엑추레이터 구동방식의 소방설비인 포소화 설비 등과 직접적인 연동이 가능하다.

상황에 따라 정의된 알람 정보는 상황서비스모듈(800)로 전송되고, 상황에 따른 알람 통보(810)를 통하여 하드웨어(H/W) 장비를 활용한 외부적 상황 알림(820)과 소프트웨어(S/W)의 사용자 인터페이스(UI)를 활용한 내부적 상황알림(830)을 수행한다.

아. 상황서비스모듈(800)

도 11에서, 상황서비스모듈(800)은 상황알람모듈(700)에 의해 통보되는 알람정보와, 상황관리모듈(600)을 통하여 상황관리DB(900)에서 제공되는 상황 인지와 관련된 상황 정보를 활용하여 영상유고감지에 필요한 서비스를 제공하는 상황 인지 정보의 수요자에 해당하는 관리자 및 소프트웨어(830)와 하드웨어적인 시스템(820)을 포함한다.

자. 상황관리DB (900)

상기 상황관리모듈(600)에 의해 등록되거나 관리되는 영상 유고 인지정보를 저장하고, 상황관리모듈(600)로부터 요구되는 다양한 영상 유고 인지정보를 제공하기 위하여 일정기간동안 메모리 역할을 수행하는 상황관리DB(900)를 포함한다.

2. 시스템의 처리단계

위와 같은 구성으로 이루어진 본 발명인 영상 유고감지를 위한 시스템이 작동하기 위하여 다음의 처리 단계를 거쳐 동작된다.

제1단계 원격제어가 가능한 영상입력카메라모듈(100)을 통하여 획득한 아날로그 영상을 영상분석이 가능한 디지털 영상으로 변환하여 영상분석모듈(400)로 전송하고, 동시에 TCP/IP 패킷화하여 원격의 상황설정모듈(200)로 전송하는 단계;

제2단계 유무선 네트워크를 통해 수신된 영상들로부터 상황설정모듈(200)에서 감지영역과 객체, 사건들을 설정하고 각종 상황정보 설정을 상황설정DB(300)에 저장하는 단계;

제3단계 영상입력카메라모듈(100)로부터의 디지털화된 수신 영상과 상황설정DB(300)로부터 제공된 감지영역, 객체 및 사건 정보로부터 영상분석모듈(400)은 설정된 상황을 분석하고 사건 정보를 상황인지모듈(500)로 전송하는 단계;

제4단계 상황인지모듈(500)에서 상황설정DB(300)에 저장된 정보와 정합시켜 상황 인지정보를 생성하는 단계;

제5단계 상기 상황인지모듈(500)의 상황인지정보에 따라 상황알람모듈(700)에서 알람정보를 구분 및 전송하는 단계;

제6단계 상기 상황인지모듈(500)의 상황 인지 정보를 상황관리모듈(600)에서 상황관리DB(900)에 저장하고 복층터널 영상 유고 상황 자료를 관리하는 단계;

제7단계 상기 상황관리모듈(600)의 상황자료와 상황알람모듈(700)의 알람정보를 상황서비스모듈(800)에서 관리자, 소프트웨어 또는 시스템 중 어느 하나 이상에게 서비스를 통보 및 관리하는 단계;

3. 센서의 설치방법

본 발명은 상기 과제를 달성하기 위하여, 복층터널 내 유효한 영상감지 거리단위로 차선 위의 중앙 위치에 복수개의 IoT 영상유고감지 전용 영상센서(이하 "센서")를 설치하여 Redundancy 기반으로 감지한다.

도 13. 영상 유고감지 전용센서 설치위치

도 13은 본 발명에 따른 센서의 올바른 설치에 관하여 설명한 것이다.

특이사항으로 센서 후방에 Air Curtain을 설치하여 공기 중의 수분 먼지 접근을 차단하면서 시야를 확보할 수 있다. 즉 Air Curtain을 활용, 센서에 직접 분사하는 방식이 아닌 원천적으로 먼지나 매연, 수분의 하우징 접근을 차단한다.

현재의 국내외 영상 유고감지시스템의 경우 유효감지거리는 대략 다음과 같이 제한됩니다. 카메라 차선중앙 설치(3m기준)으로 적용하였다.

기존 영상 유효감지 거리,

감지대상	카메라 설치높이	배수	유효감지거리
정지된 카메라	3m	20배	60m
보행자	3m	15배	45m
상시 물체감시	3m	10배	30m

그러나 센서의 설치 위치 개선과 영상분석모듈(400)의 분석알고리즘을 이용하여 영상유고 유효감지거리를 2배이상 개선한다.

국내외 적용시장 창출로 경제적 효과가 클 것으로 예상됨. U-Smartway, 수도권 급행광역철도 GTX, 수도권 지하화 고속도로(경부고속도로 서울구간 6.8Km, 동부간선, 서부간선도로 지하화사업), 부산지하고속도로 등 대심도 지하도로 건설 사업 진출기여)

Claims (7)

1. 하나 이상의 현장시스템(10)으로 구성되어 운영되며, 상기 영상입력카메라모듈(100)에서 입력된 영상으로부터 카메라 설정에 따른 정지영상을 캡처하고, 영상 유고 감지를 위한 영역과 감지 객체를 지정하여 해당 사건들에 대한 유형을 설계하며, 설계된 유형들에 대한 상황을 설정하여 상황설정DB모듈(300)에 등록하는 상황설정모듈(200);
   상기 상황설정모듈(200)에서 설정된 사건의 유형을 저장하여 영상분석모듈(400)과 상황인지모듈(500)에 사건의 유형정보를 제공하는 상황설정DB(300);
   상기 상황설정DB모듈(300)에 등록된 사건 유형으로부터 감지영역만을 대상으로 영상입력카메라모듈(100)을 경유하여 입력되는 동영상으로부터 실시간 영상분석을 수행하여 객체를 감지하고, 객체의 종류를 분류하며, 대상 객체를 추적하여 영상 유고 감지 상황인지를 위해 필요한 영역정보 및 객체정보와 사건정보를 상황인지모듈 (500)에 전달하는 영상분석모듈(400);
   상기 영상분석모듈(400)로부터 전달된 정보를 조합하고 상황설정DB(300)에 등록된 사건 유형 사이의 정합을 통하여 상황인지를 수행하고 그 결과를 상황관리모듈(600)과 상황알림모듈(700)에 전송하는 상황인지모듈(500);
   상기 상황인지모듈(500)에서 인지되어 제공된 모든 사건 유형 정보 및 상황 정보를 상황관리DB(900)에 저장하고, 상황서비스모듈(800)로부터 요구되는 상황인지 정보의 검색 및 갱신, 삭제 등의 요청에 관한 정보를 상황관리DB(900)로부터 제공하는 상황관리모듈(600);
   상기 상황설정모듈(200)로무터 설정된 영상 유고 감지의 다양한 상황에 따른 알람의 등급정보 및 알람의 통보방식을 정의 및 관리하고 상황인지모듈(500)에서 전송된 상황인지 정보의 각 사건 유형별로 상황에 따른 알람 정보를 생성하여 상황서비스모듈(800)에 통보하는 상황알람모듈(700);
   상기 상황알람모듈(700)에 의해 통보되는 알람 정보와 상황관리모듈(600)을 통하여 상황관리DB(900)에서 제공되는 영상 유고 감지 인지와 관련된 상황정보를 활용하여 영상 유고 감지에 필요한 서비스를 제공하는 영상 유고감지 상황 인지 정보의 수요자에 해당하는 관리자 및 소프트웨어와 시스템을 포함하는 상황서비스모듈 (800);
   상기 상황관리모듈(600)에 의해 등록되거나 관리되는 영상 유고 인지 정보를 저장하고 상황관리모듈(600)에 의해 등록되거나 관리되는 영상 유고 인지정보를 저장하고 상황관리모듈(600)로부터 요구되는 다양한 영상 유고 인지정보를 제공하기 위하여 일정기간동안 메모리 역할을 수행하는 상황관리DB(900)를 포함하는 복층터널 영상 유고감지를 위한 시스템이다.
   
2. 하나 이상으로 구성된 현장시스템(10)은 기 운영중인 CCTV 감시카메라를 이용한 방식이 아닌 영상입력카메라모듈(100)과 영상분석을 목적으로 하는 영상분석모듈(400) 그리고 NB-IoT 네트워크 통신방식 등을 일체로 지원하는 IoT 영상 유고감지 전용센서(All-in one Camera & Detector, 이하 “센서”라고 칭함)라는 점임.
   특이사항으로 현장시스템(10)의 하우징을 플리즈마 표면 처리한 재질을 사용한 것이다. 이는 매연, 미세먼지 등이 끼는 주요 원인이 정전기인데 종래의 CCTV 카메라 하우징은 플라스틱 PC(Polycarbonate) 재질로 소수성(Hydrophobic)으로 물과 친하지 않아 정전기가 심하게 일어났다. 그러므로 하우징 재질을 플라스마(PLASMA)표면처리를 하여 표면에 산소를 결합시켜 OH기(친수성기, Hydrophilic)를 생성, 공기 중의 수분을 흡수하여 정전기 발생 정도를 약화시켜 매연, 미세먼지 등을 덜 붙게 하는 것이다.
   
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 현장시스템(100)의 설치에 관한 부분으로 기존 운영중인 CCTV 감시카메라를 이용하는 방식이 아닌 복층터널 내 유효한 영상감지 거리단위로 차선 위의 중앙 위치에 복수의 IoT 영상 유고감지 전용 영상센서를 설치하여 Redundancy 기반으로 감지한다. 특이사항으로 센서 후방에 Air Curtain을 설치하여 공기 중의 수분 먼지 접근을 차단하면서 시야를 확보할 수 있다. 즉 Air Curtain을 활용, 센서에 직접 분사하는 방식이 아닌 원천적으로 먼지나 매연, 수분의 하우징 접근을 차단한다는 점이다.
   
4. 제1항에 있어서, 상기 상황설정모듈(200)은 미리 가상 상황을 설정하고 가상 상황과 유사한 영상이 확인되면 영상분석모듈(400)로 전송하고 영상분석모듈(400)에서 실제 분석하여 상황설정DB(300)에 저장하는 기술이다. 예를들면 다음과 같다.
   차량분석의 예: 3초간 동일한 위치에서 정차되어 있는 가상의 상황을 미리 인지하고 있다가 감시 범위 내에서 정지된 차량 즉 상기와 유사한 상황이 인식하게 되면, 주변 영상을 영상분석모듈(400)로 전송함. 영상분석모듈(400) 에서 주변의 차량이 동일하게 정지되어 있다면 교통지체로 분석하고 알람 입/출력장치(130)를 통해 주변의 연기 및 이산화탄소 농도를 확인하여 확실한 교통 지체로 분석하지만 주변의 연기가 커지는 경우 위급상황으로 인식함. 반면 주변의 차들이 계속 지나가는 경우는 정지차량으로 확인한다.
   보행자 분석 예: 일정 위치에 존재하는 사람을 가상하여 보행자의 크기 및 이동 속도를 미리 설정하였다가 동일한 상황이 영상으로 확인되면 영상분석모듈로 전송하여 보행자 혹은 낙하물로 인식한다.
   역주행 분석 예: 감지 지역 내 역주행하는 차량의 속도를 미리 설정하였다가 유사한 상황이 발생되면 영상분석모듈에서 최종 판단한다.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 상황설정DB(300)는 감지영역에서 사고 유형 Lookup table을 설정하고 임계값을 설정하는 기술을 적용함. 즉, 감지 영역 설정 테이블 (Lookup table, 임계값), 사건 설정변경 테이블 등을 미리 포함시키고 임계값을 지정하는 기술이다.
   
6. 제1항에 있어서, 상기 상황알람모듈(700)은 3D 매핑을 통해 특정 설비와 카메라 간의 실제 거리를 직접 확인할 수 있으므로 이를 이용하여 영상에 나타나는 매체의 거리를 확인이 가능함. 매체의 거리 확인이 가능함으로 매체의 속도도 측정이 가능하며, 포소화 설비 등과 직접적인 연동이 가능함. 즉 별도의 서버를 통하지 않고 직접 영상센서에서 포소화 설비를 작동함.
   
7. 제1항에 있어서, 상기 구성으로 이루어진 본 발명인 영상 유고감지를 위한 시스템이 작동하기 위하여, 다음의 처리 단계를 거쳐 동작된다.
   제1단계 원격제어가 가능한 영상입력카메라모듈(100)을 통하여 획득한 아날로그 영상을 영상분석이 가능한 디지털 영상으로 변환하여 영상분석모듈(400)로 전송하고, 동시에 TCP/IP 패킷화하여 원격의 상황설정모듈(200)로 전송하는 단계;
   제2단계 유무선 네트워크를 통해 수신된 영상들로부터 상황설정모듈(200)에서 감지영역과 객체, 사건들을 설정하고 각종 상황정보 설정을 상황설정DB(300)에 저장하는 단계;
   제3단계 영상입력카메라모듈(100)로부터의 디지털화된 수신 영상과 상황설정DB(300)로부터 제공된 감지영역, 객체 및 사건 정보로부터 영상분석모듈(400)은 설정된 상황을 분석하고 사건 정보를 상황인지모듈(500)로 전송하는 단계;
   제4단계 상황인지모듈(500)에서 상황설정DB(300)에 저장된 정보와 정합시켜 상황 인지정보를 생성하는 단계;
   제5단계 상기 상황인지모듈(500)의 상황인지정보에 따라 상황알람모듈(700)에서 알람정보를 구분 및 전송하는 단계;
   제6단계 상기 상황인지모듈(500)의 상황 인지 정보를 상황관리모듈(600)에서 상황관리DB(900)에 저장하고 복층터널 영상 유고 상황 자료를 관리하는 단계;
   제7단계 상기 상황관리모듈(600)의 상황자료와 상황알람모듈(700)의 알람정보를 상황서비스모듈(800)에서 관리자, 소프트웨어 또는 시스템 중 어느 하나 이상에게 서비스를 통보 및 관리하는 단계;

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