Journal of the Korean Institute of Interior Design Vol.22 No.6 Serial No.101 _ 2013. 12 Ray-Tracing 알고리즘을이용한 CCTV 배치평가시뮬레이션 * Simulation to Evaluate CCTV Positioning in Use of Ray-Tracing Algorithm Author 김석태 Kim, Suk-Tae / 정회원, 인제대학교디자인학부실내디자인전공교수, 공학박사 안상욱 Ahn, Sang-Ook / 정회원, 부산광역시청건축주택담당관실건축정책담당사무관 Abstract Utilization of CCTV in crime prevention for public safety is accepted as the most effective measure in terms of crime prevention and control. Also, it is frequently used as a device that shows evidence of an unexpected situation or record on public social relationship. However, it is rare to find a study that qualitatively accessed the monitoring performance of a certain space depending on the choice and positioning of CCTVs. Thus, this study suggested a technology that can quantitatively compare and assess the monitoring performance of CCTVs depending on view angle and effective sight range of cameras as well as the monitoring performance depending on positioning measures. For the analysis, the concept of 3-dimensional surveillance field in the form of a frustum was suggested while deriving 3-dimensional range of sight and quantitative monitoring performance by applying Isovist theory. For the analysis technology, space of analysis subject, point of view (camera), and target point (measurement node) were installed at a 3-dimensional space and in use of ray-tracing algorithm, the line segment that was visually connected between the point of view and target point was extracted and accumulated. For such verification, analysis application was constructed and then applied to four alternative models on view angle and distance as well as four alternatives on positioning in order to verify its efficacy. Through the experiment, it was possible to compare and assess visibility depending on alternatives while quantifying the results by understanding the shadow areas beyond the monitoring range. Keywords 범죄예방환경설계, 폐쇄회로카메라, 가시성능, 3D 시뮬레이션, 가시장이론 CPTED, CCTV, Visibility, 3D Simulation, ISOVIST 1. 서론 1.1. 연구의배경과목적 급속도로발전, 변화하고있는현대사회의부작용으로 발생하는사회병리현상중에사회적범죄는시민들의안 전한삶에대한가장큰위협요인중의하나이다. 상황적범죄이론은범죄의기회를감소시킴으로서범죄 를예방하려는접근방법으로, 가능한한체계적이고지속 적인환경을관리하여, 잠재적범죄자들에게검거의위험, 계획적범죄의어려움을인식시키거나범죄의명분을감 소시키는것이다. 이러한목적으로 CCTV 의설치는범죄 의지를꺾고범죄성공의기회를줄여주는역할을하므로, 최근강력범죄가급증하고, 검거율이낮아지는상황에서 가장효과적인범죄예방및통제수단으로여겨지고있다. * 이논문은 2012 년정부 ( 교육과학기술부 ) 의재원으로한국연구재단의지원을받아수행된연구임 (2012R11A1A2005147) 더욱이 CCTV는보안감시용, 생산라인이나의료등의산업용, 차량블랙박스, 교통체계관리용, 지역정보서비스등다양하고광범위한용도로확대되어, 우수한기능과저렴한 CCTV시스템이속속발표되고있다. 그러나 CCTV의기종선택과배치에따른감시성능을정량적으로평가하거나, 사각지대를파악하는공간적특성연구는상당히미진한상황이다. 이에본연구에서는 CCTV의공간감시형태파악및그성능의계량화, 가시음영지역의규모및가시성과의상관관계등, 공간대응적측면에서의특성을분석하는방법론을제안하는것을목적으로하고있다. 1.2. 연구의방법과범위 CCTV의감시성능은대부분시각적인특성에기인하고있다. 이에본연구에서는현재많은시각적속성에기반한공간구조분석이론의토대가되고있는가시장이론 (ISO 40
VIST) 을근거로하여, 분석개념을설정하였다. 기존의 2 차원가시장을 3 차원으로확장하여, 감시장이 라는개념을제시하였으며, 이를래스터방식의가시장분 석방식을적용하여분석하였다. CCTV 의배치로부터발생하는감시장의성능을 감시 하는능동적지수 와 감시받는피동적지수 로지표화시켰 다. 또한감시응영율의지표를제시하여, 시각적사각지역 을파악하고, 그정도를정량적으로도출하여그특성을 비교분석하였다. 이를위해공간의 3 차원시각구조분석 어플리케이션을구축하였으며, 예시모델을적용하여이론 의적용성을파악하였다. 예시모델은 4 가지 CCTV 설치대 안에대하여한개의고정된공간을설정하였다. 이는공 간의특성은고정적인반면에카메라의설치는가변적이 고유동성이있기때문이다. 또한분석과정에는공간의건 축적인부분만을고려하였으며, 가구나기타설비등의가 변적인요소는배재하였다. 본연구는 CCTV 카메라의화각과배치에따른감시성 능을분석하기위한기초적시도로서, 카메라의화소 ( 분해 능 ) 나거리에따른시각적정보의감쇠등의변수는배제 하고, 오직광학적인측면에서만접근하였다. 2. 분석알고리즘의제안과구축 2.1. 분석방법론의제안 (1) CCTV 의효율과감시장 상황에대한행위자의판단이범죄를결정하는주요원 인으로보는합리적선택이론 (rational choice theory) 에의하면, 범죄행위는범죄로얻게되는이익 (reward) 과범 죄행위가발각될위험 (risk) 에대한합리적계산결과라고할수있다. 상황에대한행위자의의미부여와해석을중 시함으로서범죄발생의즉각적인상황요인을강조하는상호작용이론 (symbolic interaction theory) 의경우에서보면 인간의모든행위는상황속에서발생한다고보는것으로, 어떠한구체적인상황보다는이러한상황에서일어날수 있는인간들간의상호작용에주목한다. 즉범죄자는주어진상황을해석하고그해석을통하여행위의가능성을 가지게되는것이다. 1) 행위자에게기회를적게주는가장효과적인방법중의 하나가폐쇄회로카메라 (CCTV) 2) 를설치하는것으로알려져있다. 그러나설치면적이방대하거나형태적으로복 잡할경우, 비효율적으로많은수의카메라가설치되어야하므로, 설치와관리에많은비용이낭비될수밖에없다. 만약카메라설치계획대안에따라감시효율을측정할수 1) 최재필 이기완, 시각적접근과노출모델을이용한범죄취약공간해석에관한연구, 대한건축학회논문집 ( 계획계 ) 18 권 4 호, 2002.4, p.64 2) 폐쇄회로텔레비전 (closed circuit television), 주변에서일어나는상황이나행동을감시하기위해설치되는카메라와영상모니터시스템 있거나, 위치선정작업사전에감시음영지역을도출해낼 수있다면, 비용대비감시효율을극대화할수있을것이다. 이를위해본연구에서는감시장 (surveillance field) 이 라는개념을제안하고자하였다. (2) 분석방법론의배경 공간을인지하는데필요한정보의대부분은시지각을통해취득되기때문에공간의시각적특성과성능을파악 하고자하는노력은공간구조분석 (spatial configuration analysis) 분야의핵심주제로다루어지고있다. 현재학계에서많이활용되고있는공간구조분석이론중시각적특성을분석하고있는이론들은텐디 (Tandy) 의뷰셰 드 (Viewshed) 와베네딕트 (Benedikt, 1979) 의가시장 (Isovist field) 이론을근거로하는것들이많은수를차지하고있다. 특히베네딕트의벡터기반가시장이론을확률에근거한래스터방식의가시장이론으로발전시킨배티 (M.Batty) 의 래스터기반가시장이론은공간의중심을기준으로시각구조를도출하는베네딕트의이론적한계를극복하였으며, 이는힐리어 (B.Hiller) 의공간구문론 (space syntax) 과결합한터너 (A.Turner) 의가시그래프분석이론 (VGA) 으로발 전하는데크게기여하였다. 3) 본연구에서는시점 (CCTV) 의설정을베네딕트의가시 장이론의시점 (viewing point) 의개념을이용하고, 측정방식을배티의래스터기반의가시장이론의개념을도입하는 방법을사용하였다. 배티가제안한기본적인방법은베네딕트의면적중심의분석과달리평면상의그리드에측정 포인트를설치하여시점과대상점간의시선 (sight line) 이연결되는확률 ( 개수 ) 를파악하는방식이다.< 그림 1> 4) < 그림 1> 배티가제안한래스터방식의가시영역추적방법 3) Turner, A Doxa, M O'Sullivan, D Penn, A, From isovists to visibility graphs: a methodology for the analysis of architectural space. environment and planning B vol2 8no1, 2001 4) M.Batty, Exploring ISOVIST fields: space and shape in architectural and urban morphology, Environment and Planning B: Planning and Design v28, 2001, p.126 41
다만위의모든이론들은특정층 (level) 에국한된평면적분석이론이라는점에서한계를가지고있으므로, 이에대한대안이필요하며, 본연구에서는이를보완한감시장 (surveillance field) 의개념을제안하는것이다. 감시장은가시장이론의가시영역도와같은일련의개념이지만, 가시장이론이 2차원공간에국한되어있었다면, 감시장은감시체 ( 카메라 ) 의수직위치와수직방향을동시에고려하는 3차원개념으로확장되는것이다. 따라서감시장은시야각체가각뿔형의입체영역으로설정된다. 또하나의차이점은, 시점에서의무한가시영역을계산하는가시장이론과는달리가시한계를고려하므로근거리한계와원거리한계를제외한내부영역만을감시양호지역으로구분하게된다. 다시말해감시장의가시영역은그림 2와같이각뿔체의머리를잘라낸절두체 (frustum) 의형태를가지게되며, 그내부에포함된측정포인트만을가시영역권으로보는것이다. 감시장은배치대안에따라여러대의 CCTV와시각차폐요소들에의해유기적인형태를형성하게된다. 를본연구에서는피감시도또는피동적감시한계지수 ( ; passive surveilled limit index) 라고정의하였다. 다시말해 는목적하는가시권내의모든측정포인트중감시장내에카메라와측정포인트간의모든시각적연결의수의합의비율을의미한다. 반대로동일한방법으로카메라들이목적가시권내의측정포인트중얼마만큼을감지할수있는가를파악하여지표로나타낸것을감시도또는능동적감시한계지수 ( ; active surveillance limit index) 로나타내었다. 가높다는것은공간에대한카메라의감시성능이그만큼높다는것을의미한다. 또한목적가시권내의측정포인트중어떠한카메라와도시각적연결이발생하지않는경우가발생할수있는데, 이러한가시음영이발생하는이유는측정포인트가시야각뿔체 ( 감시장 ) 의외부에있는경우와시각적차폐요소에의해모든카메라의시야에서차단되는 2가지경우중하나이다. 가시성을확보해야함에불구하고, 제외되는영역을감시음영지역 (surveillance shadow area) 이라고하였으며, 전체목적가시권에대하여음영가시권이차지하는비율을감시음영률 ( ; surveillance shadow area ratio) 이라고정의하였다. 가시음영률의반대개념지표는설치된카메라중한번이라도노출된측정포인트의수를계산하면되며, 이는감시장내에존재하는모든측정포인트의수와동일해진다. 3. 분석어플리케이션의제작 < 그림 2> 분석개념도 2.2. 평가지표의정의 < 그림 3> 과같이카메라마다절두체형태의입체적가시영역이발생하며, 여러개의가시영역 ( 카메라 ) 과공간의시각적차폐요소에의해 3차원의감시장 (surveillance field) 이형성된다. 감시장내의측정포인트는상황에따라모든카메라 ( 시점 ) 과시각적으로연결되는경우도있고, 차폐물에의해어떠한카메라와도연결되지않는경우도발생한다. 따라서모든측정포인트는각각의고유의연결값을가지게되고. 최대연결값은카메라의수, 최소연결값은 0 이된다. 이러한연결값의총합계를 이라는변수로정의하고, 이를목적가시권 ( 분석영역 ) 내전체가능한총연결빈도로나누면총합적감시성능을도출할수있다. 이 3.1. 분석알고리즘 일반적인 2 차원공간구조분석어플리케이션들은시선 과차폐물과의관계성연산을시선선분벡터와차폐요소 선분벡터간의교차판정을통해이루어진다. 그러나본분석연산은가상의 3 차원공간에서이루어지 며, 많은수의노드를통해정밀도를향상시킬수있어야 하므로, 광선추적 (ray tracing 5) ) 방식을응용하였다. 이방식은 < 그림 3> 과같이가상의 3 차원공간에분석 대상공간을컴퓨터모델링하고, 여기에측정포인트 (node) 와카메라 (viewing point) 를설정하여, 시야각체 ( 감시장 ) 내의측정포인트와시점간의관계를연산하는방식으로 이루어진다. 이때공간모델은차폐요소로작용하게되며, 시점에서발사된광선이얼마만큼의측정포인트에입사되 5) 광선추적은인간이사물을인지하는원리를이용한방법으로, 최근들어 3D 모델링프로그램의렌더링알고리즘에주로활용되고있다. 광선추적의일반적인시퀀스는광원에서광자 (photon) 를발사하고, 직진하는광자가물체 (object) 에입사하면흡수, 굴절, 반사되는절차를겪게되며, 다시다른물체와이러한관계를반복하게된다. 최종적으로이광자는인간의망막의시신경을자극하는개념이다. 42
는가를측정하여, 전체측정포인트에대한비율인능동적한계지수, 즉감시도 ( ) 로환산하는것이다. 이를반대 ( 대상점에서시점으로 ) 로동시에값을누적시켜, 피감시도 ( ) 를함께산출한다. 배티의가시장분석이 2차원형태라면, 감시장에설치하는측정포인트는 3차원배열형태 를가지게되며, 변수는각각누적값을보관하게된다. 이를분석모델과함께컴퓨터그래픽처리를통해컬러바로재현하면직관적인분석도가능해진다. 하는번거로운과정과래핑과정에서생략된클래스의경우 사용하기어려워질수있다는단점이있다. < 그림 4> 어플리케이션의내부구조 < 그림 3> 연산개념도 3.2. 기본구조분석어플리케이션은범용 3D그래픽엔진인일리힛엔진 (Irrlicht Engine v1.8) 을사용하였다. 일리힛은상업용게임엔진못지않게다양한유틸리티 (2D/3D graphic engine, physical engine 등 ) 를지원하며, 오픈소스코드이므로분석어플리케이션으로의활용할수있는다양한확장성을제공하고있다. 6) 코어그래픽 (core graphics) 출력에 Irrlicht을적용하기위하여.Net 클래스로래핑 (wrapping) 을한 IrrlichtLime 라이브러리를사용하였다. 분석어플리케이션내부에서 3DS 모델파일을기본적으로사용하며측정포인트 (.node), 시점 (.view), 시야각체 (.vision) 등의사용자정의파일 (script) 을받아최종적으로연산에필요한모든조건들을충족시킬수있도록구성하였다. 이는일반적으로사용되는 3차원모델전용포맷인 Direct3D기반의.x파일을사용하는것보다더욱유연한호환성을유지시킬수있도록한것이다. 핵심이되는래퍼 (wrapper) 클래스는 C++ 코드로작성된엔진을.Net managed code로호출하도록한번더컴파일된형태의 DLL이다. 이렇게작성된라이브러리는메모리관리등의작업을.Net framework 에게전담시킬수있으며플랫폼제약등의다양한환경에대해서안전성이뛰어나다. 다만커널단계의세밀한조작을위해서는엔진을다시컴파일해야 3.3. 카메라이동과모델의표현인터페이스모델의네비게이션을위해 Maya 카메라인터페이스와동일하게마우스좌측버튼과중앙버튼, 오른쪽버튼을이용하여컨트롤할수있도록하였다. 마우스좌측버튼은 aim handle를중심으로회전 (orbit) 을담당하고중앙버튼은모델과투사화면간의거리 (distance) 를조절하는방식이다. 그리고우측버튼은 aim handle을조절 (move target) 하도록하였다. 회전시에는 up vector를수직방향으로고정하여축이틀어지지않도록하며, 내부적으로복잡한좌표연산이필요하며이는 Irrlicht Engine에서자체적으로제공하는부분이기도하다. 3.4. 모델파일의재현와이어프레임 (Wireframe) 과솔리드 (Solid) 형식을결합한형태로모델을구현하여, 3차원측정포인트에대한직관적분석이가능하도록하였다. Wireframe출력형태를기본으로시작하여 10% 간격으로점진적인투과 (transparency) 상태, 완전한불투명 (Solid) 형태까지출력할수있도록하였다. 화면을구성하는데필요한모든객체들은 SceneNode 클래스로취급된다. 그리고그객체들은 Mesh라는좌표정보들의집합체를가지고있으며, 이정보를이용해충돌검사 (collision detection) 및각종재질설정에필요한데이터로활용하였다. 즉본분석어플리케이션에서는 3DS파일을읽어들여 Mesh 데이터를따로추출해사용자가원하는투명도를적용해재질을다시한번설정하게된다. Mesh 정보를가지는클래스계승구조는 < 그림 5> 7) 와같다. < 그림 5> Mesh 정보를가지는클래스계승구조 6) Irrlicht 공식사이트 (http://irrlicht.sourceforge.net/), API Manual(http: //irrlicht.sourceforge.net/docu/) 참조 7) http://irrlicht.sourceforge.net/docu/classirr_1_1scene_1_1_i_bone_scene _node.html 43
3.5. 분석알고리즘의코딩측정포인트 (node) 처리부분은충돌연산에필요한대상점 (target point) 으로취급되며공간상의충돌연산의매개변수 (parameter) 로써순수한 3차원공간상의점으로관리한다. 따라서하나의측정포인트는넓이, 길이도가지지않는 0차원정보로간주하게되며, Vertex3D 클래스를통해 정보를가지고이와유사한구조의 Vector3D 클래스를통해좌표간벡터연산을수행하도록하였다. 기본적으로가시도분석연산은측정포인트 (node) 와카메라 (viewing point) 를잇는 3차원공간상의점사이에 3 차원차폐물이충돌되느냐되지않느냐의연산으로서, 엔진상에서제공하는충돌처리루틴으로구현하였으며충돌처리여부를검사할모델의 ID를부여하여시각적에너지량연산등의세부적인처리가가능토록하였다. 이과정에서내부적으로충돌검사할모델은시야각체와 3D모델 2가지종류가존재한다. 시야각체에대한연산부분은시야각과가시거리가제한분석이므로, 절두체 (frustum) 와노드, 장애물간의연산이모두필요하다. 일반적인가시도분석연산은무한한절두체에서의연산이라고가정할수있으며이는기본적인시점연산에서사전필터링과정을거쳐연산대상을줄여주는과정이추가로필요하다. 절두체는최소가시한계 (near), 최대가시한계 (far) 값과가로세로각도를가지며총 8개의포인트를가진 6면체가형성되므로, 그림 6과같이 3D boundary와 1D line간의토폴로지 (topology) 연산방식을사용하였다. 평면에노드가걸칠수있는경우는충돌횟수가 2 회임에 도불구하고정책에따라내부, 혹은외부로여길수있으 며이경우에는외부로처리하게된다. 각모서리에걸치 는경우에는내부혹은외부로처리될수있지만이는공 간좌표연산상오차한계에근접할수있기때문에실험 결과에미치는영향은지극히미미하므로제외하였다. < 표 1> View 와 Vision 연산간의관계도 라인과절두체결과표면충돌횟수 Node와절두체는서로이웃함 0 ( 또는근거리한계이내 ) 1 절두체에 Node가포함됨 2 절두체원거리한계보다멀리존재함 3.6. 연산처리후결과출력 충돌연산 (collision detection) 이모두끝난뒤각측정포 인트 (node) 는누적된값들을가지고있게된다. 각각의가 중치들을설정된컬러바 (Color Bar) 에맞게끔출력하기 위하여설정된값에맞추어 Color (R, G, B) 로변환시켜주 는모듈을거친다. 이후절두체또는 view, node 의형태에 맞게오브젝트객체를생성하고화면에출력시킨다. 결과데이터의그래픽처리 (node, niew 출력 ) 과정에서노 드는하나의점으로써 3D 공간상어느위치에존재하던지 스크린상에서는 1 픽셀로표현하였다. 그러기위해서는 3D 공간을 2D 모니터로투영 (Projection) 하는과정이필요하 며, 노드의표현은거리와는상관없으므로순수한좌표변 환과정만을거친후 2D 그래픽으로처리하도록하였다. < 그림 7> 충돌계산이끝난뒤출력까지의과정 모델의최종프리젠테이션은 < 그림 8> 과같이원근감 이표현되는 Perspective 방식을채택하였으며투시되는 좌표에정사각형 2D 박스를출력하는방식을사용하였다. < 그림 6> 3D, 1D 토폴로지관계 < 표 1> 의 view와 vision연산간의관계는한차원내려간 2D와 1D간의관계를보여주고있으며, 교차 (cross) 횟수를따져본다면동일한결과를얻을수있다. 교차가한번도생기지않는다면비결합 (disjoint) 관계, 한번일어난다면노드가내부에존재하며두번일어난다면관통하여비결합 (disjoint) 이되는것이다. 원거리한계에위치한 < 그림 8> 좌표투영방식 44
3.7. 그래픽처리 - 시야각뿔체 (frustum) 의출력여타의 3차원그래픽처리와동일하게폴리곤은최소한의도형인삼각형의조합으로구성하였다. 하지만절두체는 6면체의변형으로각면은 2개의삼각형이필수로포함되게된다. 그러므로처리데이터의규모를줄일수있도록 triangle fan이아닌 quad strip데이터형태를취해화면에출력토록하였다. 이러한방식은하나의절두체를구성하는데필요한정점 (vertex) 개수들에서겹치는수를확실하게줄일수있다. 2개의사각형을구성하는데삼각형의기준으로 4개의중복이생긴다면사각형기준으로는 2 개로줄어드는것이다. 하였는데, 하나는쿼드 (quad) 형태의영역에측정포인트를설치하는형식으로, 높이와관계없이빈공간에는측정포인트를완전히채우는방식이다.( 쿼드영역분석 ) 쿼드분석에서는외곽지점에서 2000씩내부로오프셋된지점에 10400 10400 9450범위내에 100간격 (x,y,z) 으로총 968629개를분포시켰으며, 모델내부에위치한측정포인트는삭제하였다. 다른하나는바닥면에서실제사람이활동하는유효높이까지의영역에만측정포인트를설치하는방식으로, 사람이활동할수없는영역은제외하는방식이다.( 유효영역분석 ) 유효영역은바닥면 ( 계단포함 ) 에서높이 1800까지의높이로설정하였으며, 동일한 100간격 (x,y,z) 으로총 386694 개의측정포인트설치하였다. < 그림 9> 절두체의표현, triangle fan 과 quad strip 의비교 다음 < 그림 10> 은위의과정을통해개발된 3 차원시 지각시뮬레이션분석도구인 MDVC Lime 이며, 간단한실 험모델을이용한검증테스트결과를보여주고있다. < 그림 11> 실험에사용된예시공간 < 그림 10> Field Vision Simulation Test Result 4.2. 화각에따른정보량의변화 (1) 카메라화각대안 (alternative) 설정먼저 CCTV 카메라의기종의선택에따른가시성능평가를수행하였다. 본연구에서는카메라의화소나밝기 (F) 등여타의변수는배제하고, 렌즈의초점거리 ( 화각 ) 에대한변수만을고려하였다. 렌즈의초점거리를그림 12와같이 50mm, 35mm, 20mm, 5mm의 4가지로구분하고, 이에대한화각 (field of view) 과가시거리를설정하였다. 8) 카메라는임의의장소에총 12개소를설치하였으며, 모든화각의대안에동일한위치를적용시켰다. 4. 가상공간적용을통한실효성검토 4.1. 예시모델의설정분석실험을위해 < 그림 11> 과같이 14400 14400 9600 크기의공간안에 4개층 ( 층고 2400) 으로구성된가상모델을구축하였다. 각층에는중심기준 13000 10600범위내에슬래브오프닝이있으며, 이를 6개소의계단으로연결하는형태이므로, 중심부는시각적으로매우복잡한공간구조를띄게된다. 분석을위한측정포인트 (node) 는두가지방법을사용 < 그림 12> 렌즈의초점거리와화각과의관계 8) 여기에서사용된카메라는국내 S 사의 CCTV 를기준으로설정하였다. 이카메라는 5 50 mm까지의줌렌즈 (10 배가변초점렌즈 ) 를장착하고있으며, 야간가시거리는 20m 이다. 45
(2) 화각에따른분석결과쿼드영역에대한분석결과 35mm초점카메라가전체가능한 ( 차폐물이없을때 ) 측정포인트 968629개에대하여카메라와 1436041회 ( ) 시각적으로연결되어 12.35% 로가장높은피감시도 ( ) 를보이고있음을알수있다. 9) 그다음으로 50mm (8.7288%)>5mm(7.7941%)>20 mm (6.14 59%) 의순으로감시성능이높은것으로나타났다.< 표 2> 카메라에서각지점으로의감시도 ( 능동적가시한계지수 ) 를파악하였을때에도 35mm (1.48)>50mm(1.05)>5mm (0.94)>20 mm (0.74) 의 를보여 35mm초점렌즈가가장우수하고, 20 mm초점렌즈에서가장열악한감시성능을보였다. 이를종합하면가장높은감시성능을보인 35mm는가장낮은 20mm보다 2배의감시성능을보이는것으로볼수있다. (1) 배치대안 (alternative) 의설정화각분석에서가시도 ( ) 가가장높은것으로나타난 35mm초점렌즈를대상으로 4개의배치 ( 위치 ) 대안을설정하였다. 모든대안은동일하게총 12개소 (1층: 2개소, 2 층 :4개소, 3층 4개소, 4층 2개소 ) 를설치하였으며, 그위치는 < 그림 13> 과같다. 또한분석모델은화각분석에서사용한것과동일하다. < 표 2> 쿼드영역에대한분석결과 카메라초점거리대안 50mm 35mm 20mm 5mm Max 164086 211433 95406 181361 Min. 17493 23851 35533 37643 피동지수 Avg. 84549.83 119670.08 59531.17 75495.5 1014598 1436041 714374 905946 8.7288% 12.3546% 6.1459% 7.7941% 능동지수 1.05 1.48 0.74 0.94 다음유효영역에대한분석에서도 35 mm초점렌즈는 12 개 의카메라와시각적으로연결가능한 4640328 개의측정포 인트에대하여 538558 개회 ( ) 의시각적연결이연산 됨으로서, 11.606% 로가장높은피감시도 ( ) 를보여, 전체영역에대한분석에서의순위와동일한결과가나타 났다. 그다음으로 5 mm (7.50%), 50 mm (7.43) 의순으로나타 났으며, 20 mm는 5.42% 로가장낮은 를기록하였다. 따라서가장높은 35 mm초점렌즈가가장낮은 20 mm보다 2.14 배우수한감시성능을보이는것으로파악되었다. 다 만최고순위와최저순위는같으나, 중간순위가변동되 고, 감시율의차이가달라짐으로서, 관측대상점의설정에 따라결과에차이를보일수있음을보여주고있다. 카메라측에서의감시도 ( ) 는 < 표 3> 과같이 35 mm (1.39)>5 mm (0.90)>50 mm (0.89)>20 mm (0.65) 의순으로피감시 도 ( ) 와동일한결과가산출되었다. < 표 3> 유효영역에대한분석결과 카메라초점거리대안 50mm 35mm 20mm 5mm Max 61003 71748 32768 53345 Min. 0 0 0 10137 피동지수 Avg. 28743.92 44879.83 20966.33 28990.83 344927 538558 251596 347890 7.4332% 11.606% 5.4219% 7.4971% 능동지수 0.89 1.39 0.65 0.90 4.3. 배치대안별성능평가 9) 35 mm렌즈의카메라는최대 211433 개, 최소 23851 개 (12 개카메라평균 119670.08 개 ) 의측정포인트를관찰할수있으며, 가시연결도는 1436041 로나타났다. (2) 분석결과 < 그림 13> 카메라설치대안 (ALT-1) 쿼드영역에대한분석결과는 < 표 4> 와같이 ALT-2 의 카메라의배치가피감시도 ( ) 12.93% 로가장높게나 타났고, 그다음으로 ALT-4 가 12.88% 로근사한차이로 높은값을보이고있다. 반면에 ALT-3 은 11.92% 로가장 낮은피감시도 ( ) 를보이고있다. 카메라의감시도 ( ) 에있어서도 ALT-2(1.55)=ALT -4(1.55)>ALT-1(1.48), ALT-3(1.43) 의순으로나타나피감 시도 ( ) 와감시도 ( ) 가유사한결과를보였다. < 표 4> 쿼드영역에대한분석결과 카메라배치대안 ALT-1B ALT-2 ALT-3 ALT-4 Max 211433 181307 168593 238963 Min. 23851 27861 64898 27149 피동지수 Avg. 119670.08 125244.83 115423.17 124735.67 1436041 1502938 1385078 1496828 12.3546% 12.9301% 11.9161% 12.8775% 능동지수 1.48 1.55 1.43 1.55 유효구역에대한감시율분석에서 ALT-2 가가능한 4640328 개의측정포인트에대하여 568332 회 ( ) 의시 46
각연결이발생함으로서, 피감시도 ( ) 12.25% 로가장 높게나타났으며, 반대로 ALT-3 가 9.71% 로가장낮은피 감시도 ( ) 를보였다. 카메라의감시도 ( ) 에서는 ALT-2(1.47)>ALT-2(1. 39)>ALT-5(1.34), ALT-3(1.17) 의순으로나타나, 전체영 역에대한감시도분석과순위와값에차이를보였다. 이를종합하면가장높은 ALT-2 는가장낮은 ALT-3 보 다 1.26 배높은가시성능을보이는것으로요약할수있다. < 표 5> 유효영역에대한분석결과 카메라배치대안 ALT-1 ALT-2 ALT-3 ALT-4 Max 71748 85221 66711 89208 Min. 0 8416 7177 6765 피동지수 Avg. 44879.83 47361 37560.17 43023.33 538558 568332 450722 516280 11.606% 12.2477% 9.7131% 11.1259% 능동지수 1.39 1.47 1.17 1.34 4.4. 감시음영지역 (SSA) 분석 다음은카메라에의해관찰이불가능한감시음영지역을 도출하고, 이를감시음영률 ( ) 로환산하였다. 감시음영률 ( ) 은카메라에시각적으로감지되지 않는영역의크기를나타내므로 나 와반대로 지표가낮을수록감시성능이우수한것으로볼수있다. 화각별감시음영률 ( 유효영역 ) 을분석한결과가능한측 정포인트 386694 개 중 50 mm은 156030 개 ( =40.35%), 35 mm는 104865 개 ( =27.11%), 20 mm는 183814 개 ( =47.54%), 5 mm는 132890 개 ( =34.37%) 가시각적연결 이전혀발생하지않아, 35 mm촛점렌즈카메라를설치할때 음영지역이가장적게발생하고, 20 mm촛점렌즈카메라를 설치때가장많이발생하는것으로파악할수있다. 10) 이는감시율측정에서나타난순위와동일하지만 값이 35 mm가 20 mm에대하여 1.75 배우수한성능을 보이는것으로나타나그정도는 의 2.14 배와상당한 차이를보이고있는것으로파악되었다. 배치별대안의분석 ( 유효영역 ) 에서는 ALT-1 이 140303 개 ( =36.28%), ALT-2 가 96980 개 ( =24.32%), ALT-3 가 14303 개 ( =36.28%), ALT-4 가 124821 개 ( =31.54%) 의비가시측정포인트가발생함으로서, ALT-2 가가장적고, ALT-1 과 ALT-3 가가장많은감시 음영률 ( ) 을보였다. 최대값과최소값의크기차이가 1.49 배로서, 이결과또한 분석의 1.26 배와는차이를 보이고있다. 에중복감시되는빈도의차이에서발생한다. 가시도가낮으면서도중복감시가많이된다는것은음 영지역이많이발생함에불구하고카메라가비효율적으로 배치되었음을의미한다. 다시말해카메라배치의분배가 좋지않은것으로볼수있다. 이에대한좀더정확한데이터를얻기위해각대안별 로카메라의중복감시특성을파악하여보았다. < 표 6> 과같이 35 mm렌즈에서, ALT-2 배치에서피감시 도 ( ) 대비감시음영를 ( ) 이높게나타남으로서, 가장효율적인대안임을보여주고있다. < 표 6> 대안별 와 의관계 ( 유효영역분석 ) 화각대안분석 배치대안분석 대안 (A) (B) A / B 50mm 7.43% 40.35% 18.42% 35mm 11.61% 27.11% 42.81% 20mm 5.42% 47.54% 11.40% 5mm 7.50% 34.37% 21.81% ALT-1 11.61% 36.28% 31.99% ALT-2 12.25% 24.32% 50.36% ALT-3 9.71% 36.28% 26.77% ALT-4 11.13% 31.54% 35.28% 이를 < 그림 14> 와같이화각별카메라의중복감시특 성을그래프화하면, 35 mm카메라는다른대안에비하여완 만한곡선을보이고있으며, 중복감시수별로편차가적은 것으로나타났다. 다시말해카메라배치에따른시야각체 가고른분포를보이고있어, 감시음영지역 (SSA) 이적게 발생하면서도다양한각도에서공간의감시가가능함을 나타내고있다. 4.5. 중복감시특성 위의분석에서감시한계지수 (, ) 와감시음영 률 ( ) 의차이가발생하는이유는하나의측정포인트 10) 시각적연결이전혀발생하지않은측정포인트를 3 차원공간에플로팅하면직관적인음영지역파악이가능하다. < 그림 14> 화각별카메라중복감시특성 47
배치대안별분석에서는다소다른양상을보이고있는데, 모든대안이대부분유사한중복감시특성을보이고있지만 ALT-2는유독감시음영 ( 비가시측정포인트의수 ) 이적게발생한다는점이다. 이는임의의측정포인트 ( 피사체 ) 에대한중복특성은유사하지만, 시야각뿔체의중복을줄인효과라고볼수있다. 결론적으로 35mm초점렌즈카메라를, ALT-2의배치대안으로설치하면, 감시효율은극대화되는것으로판단할수있지만, 35mm렌즈는다양한각도에서풍부한정보를입수하기유리하고, ALT-2는고른배치에의해감시음영지역이최소화하는데기여한것으로, 서로다른역할을하는것으로볼수있다. 감시성능을나타내는대안을선택할수있었다. 더욱이입체적으로복잡한공간에서도시각적감시효율을정량화시켜객관적으로평가할수있었다. 두번째, 감시음영지역분석을통해감시권을벗어난영역을파악할수있었고, 그양을측정하여대안별감시성능을파악할수있었다. 또한감시음영률은피감시도와비교하여그차이가다름을알수있었다. 세번째, 중복감시빈도와그특성분석을통해대안이갖는문제점을추정할수있다. 이를토대로카메라의선택이나배치대안의보완이가능할것이다. 네번째, 감시도 ( ) 와피감시도 ( ) 는비례관계에있다. 그이유는시각적연결에의해각각의누적값이동일하게상승하기때문이다. 이러한지표의구분은성능평가시어느측의관점에서보는가하는차이만가질뿐이다. 본연구는임의의설정에의한유효영역에대하여분석하는것이므로, 영역의설정규모에따라서지표의차이는달라질수있다. 따라서절대적인지표가아닌상대적지표로서, 대안간의비교에만활용될수있다. 그러나이러한일련의연구는설계단계에서 CCTV의위치와설치각도를선정하고검증하는데효과적인참고데이터를제공할수있을것으로기대된다. 향후거리에따른취득정보의감쇠, 시각적접근각에의한특수성등의추가변수를보완한다면카메라설치후에나타날수있는취약지역을사전에좀더정확하게예측할수있을것이다. 참고문헌 5. 결론 < 그림 15> 대안별카메라중복감시특성 이상으로 CCTV설치대안별감시효율성분석을위하여 3차원감시장의개념과분석지표를제안하고, 분석어플리케이션을구축하여이론의적용성을파악하였다. 이방법은 3차원가상공간내에측정포인트 (node) 와절두체형태의카메라시야각체를설정하고, 이안에포함되는가시연결도와이를벗어난감시음영빈도를산출하는방식이었다. 예시모델을설정하고, 여기에화각별 4가지, 배치별 4가지대안을적용하여분석한결과, 다음과같은몇가지결론을얻어낼수있었다. 첫번째, 화각과거리에따른대안적용을통해최적의 1. Benedikt M. L., To take hold of space: Isovist and isovist field, Environment and Planning B vol6 no2, 1979 2. Turner, A Doxa, M O'Sullivan, D Penn, A, From isovists to visibility graphs: a methodology for the analysis of architectural space. environment and planning B vol2 8no1, 2001 3. Hillier B. Hanson J., The social logic of space, Cambridge university press, 1984 4. M.Batty, Exploring ISOVIST fields: space and shape in architectural and urban morphology, Environment and Planning B: Planning and Design, v28, 2001 5. P.Longley, M.Batty, Advanced spatial analysis, Casa book of GIS, 2003 6. 이승재 강석진, 범죄피해대상중심의최적감시위치선정에관한연구, 대한건축학회 ( 계획계 ) 27 권 12 호, 2011.12 7. 최재필 이기완, 시각적접근과노출모델을이용한범죄취약공간해석에관한연구, 대한건축학회논문집 ( 계획계 ) 18 권 4 호, 2002.4 8. 이상원, 가로및주택가방법용 CCTV 설치를위한진단 Program 개발에관한연구, 한국콘텐츠학회논문집 9 권 11 호, 2009 [ 논문접수 : 2013. 10. 31] [1 차심사 : 2013. 11. 21] [ 게재확정 : 2013. 12. 13] 48