IT/소프트웨어 국민대학교 2025

NURINOON (누리눈)

24팀  ·  소프트웨어융합대학

AI로 CCTV 영상을 실시간 분석해 화재·폭행·쓰러짐 등 위험 상황을 즉시 감지하는 스마트 모니터링 시스템

기존 CCTV 관제는 사람이 직접 화면을 보며 판단해야 해 반응 속도와 정확도에 한계가 있습니다. YOLOv11과 X3D 모델로 실시간 영상을 분석해 화재, 폭행, 쓰러짐 등 위험 상황을 자동 감지하고 단계별 알림을 전송합니다.

사용 기술

ReactTypeScriptSpring BootPostgreSQLAWSDockerPythonPyTorchYOLOv11X3DOpenCV
GitHub소개 페이지

출처: 국민대학교 소프트웨어융합대학 2025 캡스톤디자인 발표회

이전 프로젝트
수원역 광장 공공성 회복을 위한 공간혁신 정책 제안
다음 프로젝트
메뉴 (Menu) — 외국인 음식 추천 앱
전체 캡스톤 아카이브 보기

다음 단계로 합격 가능성을 확인하세요

경쟁률만 보고 끝내지 마세요 — 내 점수로 합격 가능성·합격컷까지 한 번에.

재학생 G-TELP 할인이벤트
AI 맞춤 로드맵
지금, 나만을 위한
맞춤 로드맵을 확인해보세요!
지금까지의 진단 결과를 바탕으로,
당신에게 꼭 맞는 3개월 합격 로드맵을 AI가 설계해드립니다.
맞춤 로드맵 미리보기 →
나만의 3개월 합격 로드맵
AI 진단 기준
AI 진단
→
개인별 계획
→
실행
→
AI 점검
→
개선
12주 주요 학습 포인트
1기초 다지기
· NCS 유형 파악
· 약점 영역 분석
2실력 향상
· 문제 풀이 집중
· 오답노트 작성
3실전 대비
· 모의고사 풀이
· 시간 관리 연습
추천 목표기관
한국전력공사 · 국민연금공단 · 한국원자력연구원 외
TOP 10 보기 →
나에게 맞는
학습 계획
실시간
진행상황 체크
AI 기반
맞춤 피드백