객체 인식 CCTV를 위한 메타데이터 - 벡터 결합형 저장 및 검색 프레임워크

본 논문은 CCTV 객체 인식 환경에서 관계형 데이터베이스(PostgreSQL)와 벡터 데이터베이스(Milvus)를 결합한 하이브리드 데이터 관리 아키텍처를 제안한다. 객체 탐지 결과에서 얻은 메타데이터는 관계형 DB에, 객체의 시각 특징 임베딩은 벡터 DB에 분리 저장하고, 공통 식별자를 통해 두 저장소를 연계함으로써 조건 기반 질의와 유사도 검색을 하나의 흐름으로 통합한다. 이를 위해 탐지, 저장, 벡터화 그리고 검색에 이르는 end-to-end 파이프라인을 설계하고, 웹 API로 노출되는 프로토타입을 구현하였다. 제안 구조는...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:한국항행학회논문지 Ročník 29; číslo 5; s. 633 - 638
Hlavní autori: 김수정, Su-jeong Kim, 김병국, Byoung-kug Kim
Médium: Journal Article
Jazyk:Korean
Vydavateľské údaje: 한국항행학회 31.10.2025
Predmet:
CCTV
Hybrid Database
Milvus
PostgreSQL
Similarity Search
Visual Embedding
항공우주공학
Hybrid Database
Similarity Search
Milvus
CCTV
Visual Embedding
PostgreSQL
ISSN:1226-9026, 2288-842X
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Popis
Shrnutí:본 논문은 CCTV 객체 인식 환경에서 관계형 데이터베이스(PostgreSQL)와 벡터 데이터베이스(Milvus)를 결합한 하이브리드 데이터 관리 아키텍처를 제안한다. 객체 탐지 결과에서 얻은 메타데이터는 관계형 DB에, 객체의 시각 특징 임베딩은 벡터 DB에 분리 저장하고, 공통 식별자를 통해 두 저장소를 연계함으로써 조건 기반 질의와 유사도 검색을 하나의 흐름으로 통합한다. 이를 위해 탐지, 저장, 벡터화 그리고 검색에 이르는 end-to-end 파이프라인을 설계하고, 웹 API로 노출되는 프로토타입을 구현하였다. 제안 구조는 모듈화와 느슨한 결합을 통해 운영 로그/메타데이터 관리와 고차원 유사도 검색을 각각의 강점에 맞게 분담하며, 다중 카메라 확장, 추적·재식별, 운영 모니터링 등 기능으로의 확장 가능한 기반을 제공한다. 애플리케이션 레벨에서 메타 필터링과 벡터 검색을 조합하는 하이브리드 질의 패턴을 제시하여, 지능형 CCTV 시스템에서 요구되는 실무적 데이터 흐름을 간결하게 구현할 수 있음을 보인다. This paper proposes a hybrid data management architecture for CCTV object recognition that combines a relational database (PostgreSQL) with a vector database (Milvus). Detection metadata are stored in the relational DB, while visual feature embeddings are stored in the vector DB; a shared identifier links the two so that conditional queries and similarity search form a single workflow. We design an end-to-end pipeline - detection, storage, vectorization, and retrieval - and implement a prototype exposed via a web API. The architecture leverages modularity and loose coupling to divide responsibilities between operational logs/metadata management and high-dimensional similarity search, providing a foundation that can scale to multi-camera integration, tracking/Re-ID, and operational monitoring. We also present an application-level hybrid query pattern that combines metadata filtering with vector search, enabling a concise, practical data flow for intelligent CCTV systems.
Bibliografia:THE KOREA NAVIGATION INSTITUTE
KISTI1.1003/JNL.JAKO202531736081273
ISSN:1226-9026
2288-842X
DOI:10.12673/jant.2025.29.5.633