카메라 영상 내 특정객체의 공간좌표 추출 기술이 적용된 영상감시시스템
우수조달물품
지정번호
2025211
규격서
작성
주식회사 에프에스네트웍스
검토
조달품질원(`25.4.17.)
최종수정
우수제품구매과
1. 개요
1.1 적용범위
본 규격은 일반 영상감시 카메라를 이용하여 특정객체의 실제 위치를 실시간으로 파악할 수 있는 시스템으로 스마트시티, 방범, 재난 재해 대응, 교통관제 등에 사용 가능하다. 객체의 분류정보와 위치정보를 통해 사고 또는 위험 등 신속한 초기 대응이 중요한 상황에서 골든타임을 확보할 수 있는 영상감시장치로 “카메라 영상 내 특정객체의 공간좌표 추출 기술이 적용된 영상감시시스템”의 구조 및 재료, 성능 및 시험 방법 등에 대하여 규정한다.
1.2 특징
가. 특정 물체의 실시간 공간좌표 데이터 추출
(1)
지면 기준 카메라 설치 높이(기준점 h), 설치된 카메라의 화면 중심점(기준점 B), 화면
중심점(B)을 중점으로 한 수직선 상의 임의의 지점(기준점 F)을 실측한 3개의 매개변수만으로 인식객체에 대한 공간좌표를 추출할 수 있음.
(2) 설정을 통해 카메라의 영상 내 인식된 물체에 대해 2차원 좌표를 추출하고,
이를 공간좌표로 변환하여 화면에 거리를 표시함으로써 실제 공간에서 카메라를 기준으로 해당 물체의 방위와 이격 거리정보(공간좌표 데이터)를 생성할 수 있음.
(나) 객체 공간좌표 및 인식, 분류 기능
(1)
영상에서 인식된 객체의 식별자(ID), 공간좌표 값을 부여하고 해당 객체가 사람(Person), 승용(Car), 트럭(Truck), 버스(Bus), 이륜차(Bike)인지 분류함.
(다) 객체인식, 분류를 위한 딥러닝 기반 AI 모델 적용
(1)
객체인식 및 분류를 위한 딥러닝기반 AI 모델로 ‘FS YOLOv5 객체 탐지 및 분류
모델v1.0’이 적용되었으며 YOLOv5 중에서도 경량화된 버전 중 하나로 YOLOv5s6를 사용
(2)
특히 시스템 구성품 중 임베디드 장비인 ‘딥러닝 디바이스’에서 AI 모델 적용 시
시스템 경량화 및 최적화를 위해 AI 모델의 Activation(활성화 함수) 간소화를
위한 함수(ReLU) 변경 적용, Convolution(합성곱) 및 Maxpool(최대풀링)의 크기
개선을 통해 실시간 영상감시시스템에서의 객체인식, 분류에 대한 효율성을 높임.
(라) 인식객체 지도 위 실시간 위치 시각화 기능
(1) 인식객체의 식별자(ID), 위치정보, 객체분류를 토대로 지도 평면 위에 객체의 위치를 실시간으로 시각화하여 표현
구분
항목
적용기준(발명, 제품명)
번호
일자
발행기관
기술
인증
특허
감시 카메라 시스템 및 그 시스템 사용방법
제10-2498028호
‘23.02.06
지식재산처
2. 규격
2.1 제원
가. 영상감시장치(4617162201)
순번
식별번호
모델명
용도
구 성
비고
1
25558609
FS-3D200-S001
방범감시시스템
보안용카메라
❶
, 딥러닝디바이스,
네트워크스위치, 디지털비디오레코더
❷
[공통사항]
보안관리제품군
순번
제품유형
모델
보안적합성 검증여부
(
TTA인증, 보안기능 확인서, CC인증)
❶
IP카메라
FS-IR307A
●
❷
디지털비디오레코더
IPX ST16
-
※
‘영상정보처리기기(IP카메라, 하드웨어/소프트웨어 영상정보 저장·관리 제품)’를
구매하고자 하는 지침적용 대상 수요기관에서는 반드시 「국가 정보보안 기본지침」
제23조에 적합한지 확인 후 구매하시기 바랍니다.
2.2 품질기준
제품의 전 모델은 본 규격에 기재한 모든 사항을 만족하며 이외의 사항에 대해서는 보유한 모든 기술 및 품질인증의 시험기준, K마크(PC12024-193), GS인증(24-0014) 등 국내·외 표준규격에 관한 규정을 만족해야 한다.
가. 완제품
순번
시험항목
단위
품질기준
시험방법
1
침입 및 배회 감지
-
적합할 것
6.2.1
KTL C 689-2024
2
객체 위치 추적
-
적합할 것
6.2.2
KTL C 689-2024
3
이벤트 규칙관리
-
적합할 것
6.2.3
KTL C 689-2024
4
객체공간
좌표데이터
추출설정
카메라 설정
-
적합할 것
6.2.4
KTL C 689-2024
5
지도 설정
-
적합할 것
6.2.5
KTL C 689-2024
6
감지대상 객체설정
-
적합할 것
6.2.6
KTL C 689-2024
7
로그조회 및 다운로드
-
적합할 것
6.2.7
KTL C 689-2024
8
인식 객체
지도 위
실시간
위치 표시
주간
객체 분류
-
적합할 것
6.2.8
KTL C 689-2024
좌표 데이터
-
적합할 것
6.2.8
KTL C 689-2024
9
야간
객체 분류
-
적합할 것
6.2.8
KTL C 689-2024
좌표 데이터
-
적합할 것
6.2.8
KTL C 689-2024
10
AI 모델 구현 분석 및 활용 검증
-
적합할 것
6.2.9
KTL C 689-2024
11
객체 인식률
주간
-
98% 이상
6.2.10
KTL C 689-2024
야간
-
98% 이상
6.2.11
KTL C 689-2024
12
객체
분류
정확도
주간
사람
-
90% 이상
6.2.12
KTL C 689-2024
승용
트럭
버스
이륜차
13
야간
사람
-
90% 이상
6.2.13
KTL C 689-2024
승용
트럭
버스
이륜차
14
공간좌표 데이터 추출
-
오차율
5% 이내
6.2.14
KTL C 689-2024
15
거리별
공간좌표
데이터
추출
정확도
주간
0-50M
-
오차율
5% 이내
6.2.15
KTL C 689-2024
50-100M
100-150M
150-200M
200-250M
250-320M
16
야간
0-50M
-
오차율
5% 이내
6.2.16
KTL C 689-2024
50-100M
100-150M
150-200M
200-250M
250-320M
17
환경성능
내한성
-
적합할 것
KS C IEC 60068-2-1
18
내열성
-
적합할 것
KS C IEC 60068-2-2
19
온습도 사이클
-
적합할 것
KS C IEC 60068-2-30
20
전자파 적합성
-
적합할 것
KTL C 689-2024
21
방진시험(카메라)
-
IP6X
KS C IEC 60529
22
방수시험(카메라)
IPX7
KS C IEC 60529
나.
GS인증(1등급, 딥러닝 오브젝트 3차원 좌표 변환 프로그램)
(1) 기능리스트
순번
시험항목
단위
품질기준
시험방법
1
이벤트
감지
감지영역의 객체 침입 및 배회 이벤트를 감지하는 기능
(감지 대상 객체: 사람, 자동차, 이륜차)
-
정상동작
ISO/IEC 25023:2016 및 ISO/IEC 25051:2014
객체의 위치를 감지해 좌표 정보를 기록하고 웹 지도 위에 표시하는 기능
-
정상동작
2
이벤트 설정
채널별로 감지할 이벤트 및 알림(경광등)을 설정한
규칙을 추가/조회/수정/삭제하는 기능
-
정상동작
규칙을 적용할 스케쥴을 설정하는 기능
-
정상동작
카메라의 높이, 중심점 사이의 거리 등 카메라
위치 정보를 설정하는 기능
-
정상동작
지도를 추가/조회/수정/삭제하는 기능
-
정상동작
3
영상 입력 관리
최대 8개 채널의 IP카메라 및 스트리밍 서버를 추가/조회/수정/삭제하는 기능
-
정상동작
감지 대상 객체의 최소/최대 크기를 설정하는 기능
-
정상동작
4
영상 출력 관리
영상 출력 설정 및 이벤트 설정에 따라 채널별 영상을 출력하는 기능
-
정상동작
영역 경계선, 객체 바운딩 박스 등 영상 출력 정보를 설정하는 기능
-
정상동작
설정된 채널의 영상을 최대 4분할로 미리보기하는 기능
-
정상동작
5
로그 조회
침입, 배회 이벤트 감지 이력을 조회하는 기능
-
정상동작
사용자 로그인, 환경설정 등의 시스템 이력을 조회하는 기능
-
정상동작
이벤트 및 시스템 로그 조회 결과를 CSV 파일로 다운로드하는 기능
-
정상동작
6
시스템 설정
사용자를 추가/조회/수정/삭제하는 기능
-
정상동작
시스템의 IP주소 및 서비스(HTTPS, RTSP, ONVIF)별 포트를 설정하는 기능
-
정상동작
시스템의 날짜 및 시간을 설정하는 기능
-
정상동작
자동 로그아웃 및 대기시간을 설정하는 기능
-
정상동작
(2) 시험항목
순번
시험항목
단위
품질기준
시험방법
1
기능적합성
-
결함없음
ISO/IEC 25023:2016 및 ISO/IEC 25051:2014
2
성능효율성
-
결함없음
3
호환성
-
결함없음
4
사용성
-
결함없음
5
신뢰성
-
결함없음
6
보안성
-
결함없음
7
유지보수성
-
결함없음
8
이식성
-
결함없음
9
일반적 요구사항
-
결함없음
다. 전자파 적합성 시험
(1) 카메라
순번
시험항목
단위
품질기준
시험방법
1
전도성 방해 시험 (AC 주전원 포트)
-
적합 할 것
KS C 9832
2
전도성 방해 시험 (비대칭 모드)
-
적합 할 것
3
방사성 방해시험 (1GHz 이하)
-
적합 할 것
4
방사성 방해시험 (1GHz 이상)
-
적합 할 것
5
정전기 방전 내성 시험
-
적합 할 것
KS C 9835
KS C 9610-4-2
6
방사성 RF 전자기장 내성시험
-
적합 할 것
KS C 9610-4-3
7
EFT/버스트 내성시험
-
적합 할 것
KS C 9610-4-4
8
서지 내성시험
-
적합 할 것
KS C 9610-4-5
9
전도성 RF 전자기장 내성시험
-
적합 할 것
KS C 9610-4-3
10
전압 강하 및 순간 정전
내성시험
-
적합 할 것
KS C 9610-4-11
[적용모델] FS-IR307A
(2) 딥러닝디바이스
순번
시험항목
단위
품질기준
시험방법
1
AC 주전원포트에서의 전도성 방해 시험
-
적합 할 것
KS C 9832:2023
2
비대칭모드 전도성 방해 시험
-
적합 할 것
3
방사성 방해시험
(1GHz 이하 대역)
-
적합 할 것
4
방사성 방해시험
(1GHz 초과 대역)
-
적합 할 것
5
정전기 방전
-
적합 할 것
KS C
9835:2019
KS C 9610-4-2
6
방사성 RF 전자기장
-
적합 할 것
KS C 9610-4-3
7
전기적 빠른 과도현상/버스트
-
적합 할 것
KS C 9610-4-4
8
서지
-
적합 할 것
KS C 9610-4-5
9
전도성 RF 전자기장
-
적합 할 것
KS C 9610-4-3
10
전압 강하 및 순간 정전
-
적합 할 것
KS C 9610-4-11
[적용모델] FS-AIB204
라. 영상보안시스템용 IP카메라(공공기관용 보안 성능품질 TTA Verified 인증)
(1) 카메라
순번
시험 항목
품질기준
시험방법
1
최초 비밀번호 생성/변경 강제
정상동작
TCP-2012/
R06:2022
2
최초 비밀번호 생성/변경 취약점 대응
정상동작
3
비밀번호 조합 구성
정상동작
4
비밀번호 15자리 이상 입력가능
정상동작
5
인증 실패 시 장비접속 제한기능
정상동작
6
에러 메시지에 인증 실패 사유 미포함 기능
정상동작
7
입력 비밀번호 마스킹 기능
정상동작
8
비밀번호 암호화 저장 기능
정상동작
9
비밀정보 읽기 방지 기능
정상동작
10
비밀번호 임의 복구 기능 제한
정상동작
11
사용자 인증
정상동작
12
인증 우회 취약점 대응
정상동작
13
암호 알고리즘 보안 강도 만족 여부
정상동작
14
IP Filtering 기능
정상동작
15
원격 관리용 IP주소 지정 기능
정상동작
16
원격관리서비스 활성화/비활성화 기능
정상동작
17
DBMS 원격 접근 제한
정상동작
18
웹 표준방식 지원
정상동작
19
SNMP V3 지원 기능
해당없음
20
펌웨어/소프트웨어 버전 및 모델명 확인 기능
정상동작
21
펌웨어/소프트웨어 업데이트 검증 기능
정상동작
22
자동 업데이트 기능 제한
정상동작
23
일정시간 미사용 시 세션 잠금/종료 기능
정상동작
24
하드웨어 자체검사 기능
정상동작
25
소프트웨어 자체검사 기능
정상동작
26
자체검사 내용 및 결과 확인 기능
정상동작
27
계정별 접근권한 설정 기능
정상동작
28
원격 접속 시 암호통신 수행 기능
정상동작
29
TLS 1.2 이상 지원 기능
정상동작
30
OpenSSH, OpenSSL 버전 확인 기능
정상동작
31
감사데이터 생성 기능
정상동작
32
감사데이터에 최소 정보 포함 기능
정상동작
33
감사 증적 초과 시 관리자 확인 기능
정상동작
34
감사 증적 초과 시 대처 조치 기능
정상동작
35
감사 데이터 접근 제한 기능
정상동작
36
개인키 암호화 저장 기능
정상동작
37
인증서/개인키/대칭키의 안전한 생성
정상동작
38
암호 및 암호화키 하드코딩 방지 이행각서 공문
정상동작
39
구동 소프트웨어 채증 자료 제출
정상동작
40
지원 명령어 확인
정상동작
41
세션 확인
정상동작
42
연결 설정
정상동작
43
전송 시작
정상동작
44
전송 종료
정상동작
45
기본 Flow 적용
정상동작
46
인증서 적용
정상동작
47
국제 표준 암호 알고리즘 수용 및 협상
정상동작
48
영상 전송 시 암호화
정상동작
49
오디오 데이터 저장 제한
정상동작
50
영상 백업 시 암호화
해당없음
∎ 공공기관용 IP카메라 보안 성능품질 TTA Verified 인증기준
: TCP-2012/R06:2022
∎ 시험 대상
1) 영상보안시스템용 IP 카메라
- IP CAMERA : FS-IR307A, Firmware(S/W) Version: rf_af-4.52-A5-rp_FN
∎보안기능 시험 환경도
구분
항목
적용기준(기준명)
번 호
일 자
발행기관
기술인증
특허
감시 카메라 시스템 및 그 시스템 사용방법
10-2498028
`23.02.06
특허청
품질인증
K마크
카메라 영상 내 특정객체의 공간좌표 추출 기술이 적용된 영상감시시스템
PC12024-193
`24.10.15
한국산업기술
시험원(KTL)
GS인증
딥러닝 오브젝트 3차원 좌표 변환 프로그램 v1.0
24-0014
`24.01.08
한국정보통신
기술협회
KC인증
방송통신기자재
적합등록 필증
R-R-FS6-FS-AIB204
`23.07.21
국립전파
연구원
KC인증
방송통신기자재
적합등록 필증
R-R-FS6-FS-IR307A
`21.04.05
국립전파
연구원
TTA인증
공공기관용 IP카메라 보안성능품질 인증
TTA-V-23-031
`23.02.28
한국정보통신
기술협회
기타
시험
성적서
카메라 영상 내 특정객체의 공간좌표 추출 기술이 적용된 영상감시시스템
25-042535-01-1
`25.10.13
한국산업기술시험원(KTL)
카메라 영상 내 특정객체의 공간좌표 추출 기술이 적용된 영상감시시스템
24-035966-01-3
`25.10.15
한국산업기술시험원(KTL)
딥러닝 오브젝트 3차원 좌표 변환 프로그램 v1.0
24-049098-01-1
‘24.10.04
한국산업기술시험원(KTL)
딥러닝 오브젝트 3차원 좌표 변환
TGS-B-23-0209
‘23.12.28
한국정보통신기술협회(TTA)
AIBOX / FS-AIB204
KES-EM-23K1626-R1
‘23.08.16
㈜케이이에스
(KES)
AIBOX / FS-AIB204
KES-TE-23K0100-R1
‘23.08.16
㈜케이이에스
(KES)
IR SPEED DOME CAMERA / FS-IR307A
GSTL-EK2103-171
‘21.03.31
㈜지에스티엘
(GSTL)
IR SPEED DOME CAMERA / FS-IR307A
GSTL-TK2104-002
‘21.04.01
㈜지에스티엘
(GSTL)
영상보안시스템용 IP카메라(FS-IR307A)
TTA-23-0050
‘23.02.23
한국정보통신기술협회(TTA)
CCTV 카메라 / FS-IR307A
S21KR-353
‘22.07.26
㈜스탠다드뱅크
2.3 제품에 적용된 기술 및 품질인증
3. 구성, 재료
본 제품은 규격서에 의하여 제작하고 사양에 명기되지 않은 사항은 보유한 모든 기술 및
품질인증의 시험 기준, 한국산업표준, 한국산업기술시험원(KTL C 689-2024) 등 국내·외
표준규격에 적합하도록 제작한다.
3.1 총괄표
모 델 명
재 료
자재 구성표
FS-3D200-S001
▪
Aluminum
▪
PCB
▪
STS
▪
S/W
① 보안용카메라
② 딥러닝디바이스
③ 네트워크스위치
④ 디지털비디오레코더
⑤ *소프트웨어
순번
모델명
자재소요량
제조사
원산지
품명
(모델명)
규격
단위
수량
1
FS-3D200-S001
보안용카메라
(FS-IR307A)
200만화소, 36배 광학 줌, 1/1.9 CMOS, PTZ Type, AC24V 3A
EA
1
㈜에프에스네트웍스
대한
민국
딥러닝디바이스
(FS-AIB204)
특정객체공간좌표추출/객체인식/객체분류, RTSP, Onvif,
DC12V
RS-485, USB3.0, 10/100/1000 Ethernet
EA
1
㈜에프에스
네트웍스
대한
민국
네트워크스위치
(SFC516HP-V3)
16CH, PoE, SFP 2Slot
EA
1
솔텍인포넷(주)
대한
민국
디지털
비디오레코더
(IPX ST16)
16CH, intel i7, 16GB, 6TB(Max 36TB)
EA
1
㈜브이엠소프트
대한
민국
소프트웨어
(딥러닝 오브젝트 3차원 좌표 변환 프로그램 v1.0)
딥러닝 영상분석, 이벤트 관리, 로그조회
CO
PY
1
㈜에프에스
네트웍스
대한
민국
3.2 주요자재소요량
4. 형태
4.1 전체사진
형태
모델명
FS-3D200-S001
[구성]
구분
보안용 카메라
FS-IR307A
딥러닝디바이스
FS-AIB204
네트워크스위치
SFC516HP-V3
디지털비디오레코더 IPX ST16
소프트웨어
딥러닝 오브젝트 3차원 좌표 변환 프로그램 v1.0
형태
4.2 제품구조
가.제품구조
전체 구조
나. 제품구성
(1) 영상감시부
-
네트워크 영상 수신이 가능한 카메라를 포함하며, 획득한 영상을 분석 및 서버부로
전달하는 역할을 수행 함.
(2) 분석부
-
영상감시부에서 수신받은 데이터를 딥러닝 기술을 사용하여 분석하는 역할로 객체의 감지
, 식별, 분류, 공간좌표 데이터 추출, 침입, 배회감지 등 분석하여 서버부로 전송한다.
(3) 서버부
- 영
상감시부의 실시간 영상 관제와 분석부에서 수신받은 데이터를 종합적으로
모니터링을 수행한다.
4.3 마감 및 외관
가.
현장 통상 사용 시 안정하게 동작하고, 어떠한 위험도 주지 않도록 설계·제조되어야 한다.
나. 부품 상호 간의 불필요한 접촉 등이 없도록 정상적으로 조립되어야 한다.
다.
분해할 수 있는 부품 및 부재가 있는 경우는 확실하게 고정할 수 있는 구조이어야 한다.
라. 가공면, 조립면의 거친 부분이 없이 마무리되어야 한다.
마. 표면은 녹이 슬거나 휨, 뒤틀림 등의 결함이 없고 균일하게 도장되어야 한다.
바. 인쇄 문자는 선명하며 쉽게 지워지지 않고 번짐 등이 없어야 하며, 표시라벨 등은 빠짐없이 정확한 위치에 부착되어 있어야 한다.
사. 본체 및 포장물이 사양서와 같이 빠짐이 없이 첨부되어 있어야 한다.
5. 제조 및 가공
제조공정도에 따라 공정별로 공정관리 및 중간검사 기준을 사내 표준으로 정하고 완제품의 품질 수준이 자사제품 표준에 적합하도록 적정하게 관리하고 모델별, 공정별 상세 내용을 기록·관리하여야 한다.
가. 본 시스템은 특허(10-2498028호)와 K마크 인증(PC12024-193)의 기술 및 성능 품질기준에 의거하여 설계, 제작되어야 한다.
나. 제조 공정상의 관리 및 검사 사항은 아래에 따른다.
핵심공정(★), 핵심관리항목(♣), 공정관리(제품 중요특성) 중요특성(1 ~ 5), 품질관리요소(♠)
공정명
공정
기호
작업
주체
관리/검사
담당
관련표준
관리항목
관리방법
검사항목
주기
재료입고
▽
자체
-
-
-
-
-
-
인수검사
(수입검사)
◇
자체
외관/성능/
규격/수량
검사 성적서
인수검사(수입검사)
절차 기준에
따른다.
입고시
검사자
QI-F-101
조립
◯
자체
조립
검사 성적서
작업지도서 기준에 따른다.
작업시
검사자
QI-F-105-1.2
중간검사
(공정검사)
◇
자체
작동, 기능
검사 성적서
공정검사절차 기준에 따른다
작업시
검사자
QI-F-102
제품검사
(완성검사)
◇
자체
조립, 작동, 기능, 성능
검사 성적서
제품검사절차 기준에 따른다
완료시
검사자
QI-F-103
보관 및 출고
▽
자체
-
-
-
-
-
-
[제조공정표]
6. 기능 및 성능
6.1 기능
가. 특정물체의 공간좌표 추출
(1) 적용 특허에서
본 시스템은 지면 기준 카메라 설치 높이(기준점 h), 설치된 카메라의 화면 중심점(기준점 B), 화면 중심점(B)을 중점으로 한 수직선 상의 임의의 지점(기준점 F)을 실측한 3개의 매개변수를 기반으로 인식객체에 대한 공간좌표를 획득 기능 구현
나. 객체 공간좌표 및 인식, 분류 기능
(1) 영상 내 인식된 물체에 대해 2차원 좌표를 실시간 공간좌표로 변환하여 해당 물체의 방향과 떨어진 거리정보를 확인할 수 있음
(2) 영상에서 인식된 객체에 대해 식별자(ID)를 부여하고 사람(Person), 승용차(Car), 트럭(Truck), 버스(Bus), 이륜차(Bike)인지 자동 분류
다. 인식객체 지도 위 실시간 위치 시각화 기능
(1) 지도 설정 화면에서 카메라가 설치된 위치의 지도 데이터를 업로드
(2) 인식객체의 식별자(ID), 위치정보, 객체분류를 토대로 지도 평면 위에 객체의 위치를 실시간으로 시각화하여 표현
6.2 성능 및 시험방법
가. 한국산업표준, 한국산업기술시험원 K마크, 한국정보통신기술협회 GS인증, TTA 인증 등 우수제품 지정시 모든 기술 및 품질인증의 시험기준 등에 따른 시험방법과 기준을 만족하고 상기 2.1항 및 2.2항에 만족하여야 한다.
나. 검사방법
(1) 매회 납품하는 량을 1 Lot로 하며, 검사물의 크기 및 구성방법, 시료의 크기 및 채취방법은 KS Q 1003(랜덤샘플링 검사방법)에 따른다.
(2) 검사방법은 상기 시험방법에 따라 시험하여 전항목이 합격하면 그 Lot는 합격으로 한다.
(3) 완제품의 색상, 겉모양, 균열, 흠 및 표면처리 등은 육안으로 검사하며 겉모양 검사는 전수에 대하여 적용하고, 치수는 기구를 이용하여 측정하여야 한다.
6.3 시험방법
6.3.1 침입 및 배회 감지
가. 시험방법
(1)
감지영역의 객체 침입 및 배회 이벤트를 감지하는 기능 확인
(2) 침입은 객체가 설정 영역에 들어올 때, 배회는 설정 영역에 일정 시간 체류를 기준으로 함
(3)
감지 대상 객체은 사람(Person), 승용차(Car), 트럭(Truck), 버스(Bus), 이륜차(Bike)
6.3.2 객체 위치 추적
가. 시험방법
(1)
객체의 위치를 감지해 좌표 정보를 기록하고 웹 지도 위에 표시하는 기능 확인
6.3.3 이벤트 규칙 관리
가. 시험방법
(1) 채널별로 감지할 이벤트 및 알림을 설정한 규칙을 추가/조회/수정/삭제 하는 기능 확인
6.3.4 객체 공간좌표 데이터 추출 설정(카메라 설정)
가. 시험방법
(1) 카메라의 실측 높이, 화면 중심점(B)의 실측 거리와 화면 중심점 기준 수직선 상 임의의 점(F)의 실측 거리 정보를 설정하는 기능이 확인
6.3.5 객체 공간좌표 데이터 추출 설정(지도 설정)
가. 시험방법
(1) 지도를 추가/조회/수정/삭제하는 기능 확인
6.3.6 감지 대상 객체 설정
가. 시험방법
(1)
감지 대상 객체의 최소/최대 크기를 설정하는 기능 확인
6.3.7 로그 조회 및 다운로드
가. 시험방법
(1)
침입, 배회 이벤트 감지 이력을 조회 및 다운로드하는 기능 확인
6.3.8 인식 객체 지도 위 실시간 위치 표시
가. 시험방법
(1)
실시간 영상 내 임의의 객체 출현 시 시험 시스템이 제공하는 지도 UI 상 객체 정보와 위치가 정확히 표시되는지 확인
6.3.9 AI 모델 구현 분석 및 활용 검증
가. 시험방법
(1)
AI 인지 영상 처리를 위한 AI 모델이 ISO/IEC 23053 6.5.3 표준 등에 따른 AI 알고리즘으로 학습한 자체 개발모델, 사전 학습된 모델(Pre-trained model), 또는 재학습 모델(Fine-tuning model)을 사용하는지 학습과정과 소스코드 분석을 통해 확인한다.
(2) AI 모델:
Pre-trained 모델 ‘Yolov5s6_ti_lite_640’ 모델의 Fine-tuning 모델 ‘FS YOLOv5 객체 탐지 및 분류 모델 v.1.0
6.3.10 객체 인식률(주간)
가. 시험방법
(1)
화면상에 설정한 영역(ROI) 내 완전히 진입한 객체가 정상적으로 인식되는지 확인
(2) 시간은 10시부터 일몰시간 전까지
(3) 시험횟수 : 100회
(4) 설정한 영역(ROI) 내 객체에서만 유효객체로 판단할 것
(5) 설정한 영역(ROI) 내 완전히 진입한 객체가 인식BOX에 식별 ID 부여되어 있을 것
(6) 배경 또는 타 객체에 의해 해당 객체의 형태가 일부 또는 전부 가려진 경우 제외할 것
(7) 설정한 영역(ROI) 내 이동하지 않고 일정시간 머물러 있는 중복 객체에 대해서는 제외할 것
6.3.11 객체 인식률(야간)
가. 시험방법
(1)
화면상에 설정한 영역(ROI) 내 완전히 진입한 객체가 정상적으로 인식되는지 확인
(2) 시간은 일몰시간 30분 이후
(3) 시험횟수 : 100회
(4) 설정한 영역(ROI) 내 객체에서만 유효객체로 판단할 것
(5) 설정한 영역(ROI) 내 완전히 진입한 객체가 인식BOX에 식별 ID 부여되어 있을 것
(6) 배경 또는 타 객체에 의해 해당 객체의 형태가 일부 또는 전부 가려진 경우 제외할 것
(7) 설정한 영역(ROI) 내 이동하지 않고 일정시간 머물러 있는 중복 객체에 대해서는 제외할 것
6.3.12 객체 분류 정확도(주간)
가. 시험방법
(1)
화면상에 설정한 영역(ROI) 내 완전히 진입한 객체의 종류가 정상적으로 분류되는지를 확인
(2) 시간은 10시부터 일몰시간 전까지
(3) 시험 횟수: 사람 50회, 차량 50회, 이륜차 50회
6.3.13 객체 분류 정확도(야간)
가. 시험방법
(1)
화면상에 설정한 영역(ROI) 내 완전히 진입한 객체의 종류가 정상적으로 분류되는지를 확인
(2) 시간은 일몰시간 30분 이후
(3) 시험 횟수: 사람 50회, 차량 50회, 이륜차 50회
6.3.14 공간좌표 데이터 추출
가. 시험방법
(1)
시험 대상 시스템의 카메라 영상화면 주변에 여러개의 라바콘을 임의간격으로 배치하고 각각의 라바콘의 위치를 GPS 측량기로 측량한 데이터를 기준값으로 정한다.
(2) 카메라의 설치 높이를 지면으로부터 실측하여 프로그램에 입력한다.
(3) 카메라 영상화면에서의 임의의 라바콘을 화면중심(B)으로 설정하고 (B)중심에 대해 직선상의 임의 지점(F)을 설정하여 본 시스템의 공간좌표 데이터 추출 설정을 한다.
(4) 화면중심(B)으로 설정한 라바콘을 기준으로한 후, 화면 내 임의의 라바콘 포인트를 지정하여 본 시스템이 생성한 공간좌표 데이터를 10회 확인 및 기록한다.
(5) 10회 완료 후 화면중심(B)을 다른 라바콘 기준으로 옮겨 10회 반복하여 100회 데이터를 확인 및 기록한다.
(6) 본 시스템이 추출한 공간 좌표 데이터와 GPS 측량기로 측량한 기준값을 비교하여 100 회분 데이터에 대한 거리의 오차율을 확인한다.
6.3.15 거리별 공간 좌표 데이터 추출 정확도(주간)
가. 시험방법
(1)
화면상에 다중 인식 객체 출현 시 지도 UI 상에 다중인식 객체의 분류(사람, 차량, 이륜차), 공간좌표 데이터가 정상적으로 표시되는지 확인
(2) 지도 UI 상 객체의 좌표 데이터와 GPS 측량기를 통해 측정된 기준 거리간의 오차율을 확인
(3) 시간은 10시부터 일몰시간 전까지
6.3.16 거리별 공간 좌표 데이터 추출 정확도(야간)
가. 시험방법
(1)
화면상에 다중 인식 객체 출현 시 지도 UI 상에 다중인식 객체의 분류(사람, 차량, 이륜차), 공간좌표 데이터가 정상적으로 표시되는지 확인
(2) 지도 UI 상 객체의 좌표 데이터와 GPS 측량기를 통해 측정된 기준 거리간의 오차율을 확인
(3) 시간은 일몰시간 30분 이후
7. 하자보증 : 납품 또는 설치일로부터 2년 (계약 인도조건 적용)
보증기간 내 제작자의 설계 및 제작 과오로 하자 발생 시 제작자 부담으로 즉시 보수
및 교환하며, 사용자 잘못으로 인한 하자가 발생할 시 사용자의 부담으로 한다.
8. 포장 및 표시
8.1 포장
시스템의 구성품은 크기와 무게를 감안하여, 운반 또는 적재, 파손이나 변형, 부식이
발생하지 않도록 포장용 랩, 완충제 및 벤딩 끈 처리하여 견고하게 운반하고 필요할 경우 제습제를 포함하여 포장한다.
8.2 표시
제품의 표시는 쉽게 지워지지 않는 방법으로 다음 사항을 표시하여야 한다.
1) 제조자명 또는 약호
2) 인증마크 및 인증번호
3) 품명 및 호칭, 모델
4) 제조 년 월 일
5) 원산지(제조국)
6) 연락처 및 전화번호
8.3 납품시 준수의무
우수조달물품으로 지정된 물품을 계약규격과 다르게 납품할 경우(계약대상 품목보다
고가ㆍ고급 사양을 납품 또는 대체납품 시에도 포함) 계약상대자는 부정당업자로 제
재처분(입찰참가자격제한 등) 대상이 되는 등 불이익을 당할 수 있으니 관련 규정을
숙지 후 계약을 이행하여야 합니다.
9. 적용자료
다음의 자료는 이 규격의 적용을 위해 필수적이며, 일부 표준은 본 규격에
인용됨으로써 규정 일부를 구성하거나 관련이 되는 표준이다. 발행연도가 표기된 자료는 인용된 판만을 적용하고, 발행연도가 표기되지 않은 자료는 최신판을 적용한다.
특허
[제10-2498028호]
감시카메라 시스템 및 그 시스템 사용방법 (’23.02.06.)
[특허청]
관련규정 및 표준 등
K마크 [PC12024-193]
카메라 영상 내 특정객체의 공간좌표 추출 기술이 적용된 영상감시시스템 (‘24.10.15.)
[한국산업기술시험연구원]
GS인증 [제24-0014호]
딥러닝 오브젝트 3차원 좌표변환 프로그램 (‘24.1.8.)
[한국정보통신기술협회]
각종 인증 및 시험성적서
K마크 시험성적서
[24-049098-01-1] (‘24.10.04.)
[24-035966-01-3] (’25.10.15.)
[25-042535-01-1] (‘25.10.13.)
[한국산업기술시험연구원]
GS인증 시험성적서
[TGS-B-23-0209] (‘23.12.28.)
[한국정보통신기술협회]
TTA 시험성적서
[TTA-23-0050] (‘23.02.23.)
[한국정보통신기술협회]
저작권
[C-2023-039769-2] (‘23.12.01.)
[한국저작권위원회]
KC인증(방송통신기자재등의 적합등록 필증)
[R-R-FS6-FS-AIB204] (‘23.07.21.)
[R-R-FS6-FS-IR307A] (‘21.04.05.)
[국립전파연구원]
KC인증 시험성적서
[KES-EM-23K1626-R1] (‘23.08.16.)
[KES-TE-23K0100-R1] (‘23.08.16)
[
㈜
케이이에스]
KC인증 시험성적서
[GSTL-EK2103-171] (‘21.03.31.)
[GSTL-TK2104-002] (‘21.04.01.)
[㈜지에스티엘]
KC인증 시험성적서
[S21KR-353] (‘22.07.26.)
[㈜스탠다드뱅크]
TTA인증
[TTA-V-23-031] (‘23.02.28.)
[한국정보통신기술협회]
TTA인증 시험성적서
[TTA-23-0050] (‘23.02.23.)
[한국정보통신기술협회]
10. 확정 및 수정이력
본 규격서의 검토·확정 및 수정이력은 다음과 같다. (변경된 부분은 파란색으로 표시함)
연번
기관
일자
비고
1
조달품질원
2026.04.17.
최종규격서 확정 송부