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[기조연설] 지능정보시대 사회 안전분야의 미래변화 / 이경상 4

3차 산업혁명과 4차 산업혁명의 차이 5

사회ㆍ안전 분야 영향도 7

1. 4차 산업혁명 시대의 새로운 사회 안전 위협 7

위협 영향 # 1. 대규모 DDos 공격을 이끈 BotNet 8

1.1. 라우터(Router)를 통한 사이버 공격 8

1.2. 미국의 중국산 통신장비의 국가 사용 금지 9

위협 영향 # 2. 드론의 공공 시설 침범 9

드론 포획 시스템의 핵심 기능 10

위협 영향 # 3. 3D Printer로 총기류 불법 제작 11

2. 4차 산업혁명의 사회 안전 방어에 대한 긍정적 영향 11

긍정 영향 # 1. 새로운 심리전의 도구, Fake News 12

대응사례 : 주식시장 이상 거래를 탐지하는 인공지능 수사대 12

Prohect Artemis, 토론토 아동병원 13

긍정 영향 # 2. 상시적이고 동태적 위험과 안전관리 13

Digital Twin, Things + Sensor + Virtual + AI 14

GE사의 Digital Twin 14

GE사의 想連智個 - Digital Twin (디지털 쌍둥이) 기술(원문불량) 15

Heat Map 활용 Risk Visualization 16

CCTV 통합관제센터 운영성과 우수 지자체 사례 발표-민ㆍ관 협력 사회안전망 서비스 구축 / 윤정호 18

혹시 내 아이가 범죄에.... 19

골목길 마다 방범 CCTV 설치 20

전국적으로 CCTV는 늘고 있지만 20

시민 눈높이에 맞는 새로운 서비스 21

쉽고 빠른 안전서비스 (시민중심 양방향 소통서비스) 21

센터 CCTV와 하나로 연결 22

집중모니터링 및 이동경로 추적 22

여성 안심존 23

어린이집, 유치원 안심통학버스 24

협업을 통한 CCTV 관제센터 역량 강화 필요 25

1. 민ㆍ관ㆍ경 3자 안전강화 협력모델 26

NSOK(주) 26

안전인프라 지원과 역량 공동활용 27

2. 키즈폰(웨어러블, 사회적 약자 보호시스템) 27

초등학생 웨어러블 단말기(SKT) 연계 완료 28

안전인프라 공유 상호 Win-Win 28

모니터링 체계 개선(시민 참여 SOS 알람) 29

7개시 시장님 초청 29

동일 생활권역의 관할구역 한계 30

지자체간 공동 협력 네트워크 구축 30

IOT 클라우드 플래폼 도입 (ICT 기술집약) 31

7개시 센터간 연계 방안 (통신망 구성) 31

협업 시너지 효과 창출 32

개인영상정보보호법에 근거한 올바른 영상정보 활용 / 정종일 33

1. 현황 34

2. 문제점 37

3. 개인영상정보 보호 법안 추진 현황 38

4. 개인영상정보 보호 법안 주요 내용 39

5. 향후 입법추진 일정 43

시각인공지능기술(딥러닝) 최신 트렌드 및 시사점 / 함흥용 44

인공지능이란 무엇인가? 45

AI AND DEEP LEARNING 46

딥러닝의 획기적인 도약 46

WHAT IS DEEP LEARNING? 47

PERCEPTRON 48

딥러닝은 어떤 역할을 하는가? 48

THE EXPANDING UNIVERSE OF MODERN AI 49

WHAT MAKES DEEP LEARNING SO HOT? 49

GPU DEEP LEARNING IS A NEW COMPUTING MODEL 50

DEEP LEARNING REQUIREMENTS 50

DEEP LEARING IS SWEEPING ACROSS INDUSTRIES 51

SMART AND SAFE CITIES NEES AI 52

스마트시티 = 데이터 지능형 도시 = AI City 52

USE CASE - HIKVISION 53

HIKVISION ADOPTS NVIDIA FOR AI CITY 53

COMBATING TRAFFIC CONGESTION 54

FINDING LOST PEOPLE 54

OPTIMIZING CITY RESOURCES 55

CATCHING A DANGEROUS CRIMINAL 55

SECURING A GLOBAL EVENT 56

AI - THE FOUNDATION OF THE SMART CITY 56

스마트 관제의 개념과 효과적인 도입 / 이준현 57

01. 관제 현황 59

1.1. 들어가며... 59

1.2. 관제 현황 61

1.3. 기본의 관제 방식 62

02. 스마트 관제의 이해 63

2.1. 스마트 관제의 기본 조건 64

2.2. 관제 기본 프로세스 66

2.3. 기존 관제 방식의 이해 69

2.4. 스마트 관제 방식의 이해 70

2.5. 스마트 관제 Vs 기존 관제 방식의 경량적 비교 72

2.6. 스마트 관제 시스템의 고려 사항 75

03. 스마트 관제의 효과적 도입을 위한 키스톤소프트 전략 76

3.1. Smart A.Eye Surveillant 76

3.2. Smart A.Eye Surveillant 연계 시스템 81

3.3. Smart A.Eye Surveillant 비전(Vision) 83

3.4. 회사 소개 84

영상분석을 통한 사회안전강화 방안 / 전창호 85

Ⅰ. 지능형 영상분석 시장동향 87

01. 국내ㆍ외 시장 동향 : 현황분석 및 이슈 87

02. 국내ㆍ외 시장 동향 : 제4차 산업혁명으로의 산업계 변화 88

03. 국내ㆍ외 시장 동향 : 시장규모 88

04. 국내ㆍ외 시장 동향 : 지능형 영상분석과 연관된 분야 89

05. 국내ㆍ외 시장 동향 : 해외 적용사례 89

Ⅱ. 지능형 영상분석 기술의 발전 90

01. 영상 분석 기술 : 기술 구분 90

02. 영상 분석 기술 : 룰기반 이벤트 분석 91

03/04. 영상 분석 기술 : 룰기반 이벤트(예제) 91

04/03. 영상 분석 기술 : 딥러닝 기반 분석 92

05/04. 영상 분석 기술 : 딥러닝 기반 이벤트 92

06/05. 기술 발전 방향 : 딥러닝 기반 VA 고도화 93

07/05. 영상 분석 기술 : 다양한 하드웨어 93

Ⅲ. 사회안전강화를 위한 활용사례 94

01. 활용 사례 : 재난/재해 활용사례 94

02. 활용 사례 : 실종아동/노인 추적 95

03. 활용 사례 : 지능형 범죄 패턴 분석 95

04. IntelliVIX 활용 사례 : 서울 한강다리 지능형 통합관제 사업 96

Ⅳ. 향후 방안 및 연구 96

01. 이상징후 판별 97

02. 딥러닝 적용연구 98

03. 메타데이터 및 VA 기반 스마트 안전 98

CCTV 통합관제센터 운영성과 우수 지자체 사례 발표-신기술 활용한 업무 혁신 / 이진호 100

Ⅰ. 사업 개요 101

1. 사업 추진 목표 102

2. 추진 배경 102

3. 추진 경과 103

4. 추진 내용 103

Ⅱ. 시스템 구성 및 서비스 104

1. 시스템 구성 105

2. 시스템 흐름도 105

3/2. 차량번호 자동인식 106

4/3. 특이차량 DB 검색 기능 106

5/4. 특이차량 GIS 표출 및 집중 모니터 107

6/5. 특이차량 상황전파 107

7/6. 번호인식 서버 동적 연계 108

Ⅲ. 성과 및 기대효과 108

1. 추진 성과 109

2. 기대효과 109

3. 보도자료 110

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