최근 인터넷을 통한 CCTV 영상 유출 사건으로 인해, 영상 보안 문제가 중요한 화두로 떠오르고 있다. 한국인터넷진 흥원은 "CCTV 개인영상 정보보호를 위한 가이드라인"을 통해, CCTV 원격 접속 시 암호화된 프로토콜 사용을 권장하고 있지만, 아직도 다수의 제품이 이런 규칙을 지키지 않아서 해킹과 같은 보안 위협에 노출되고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 취약성 문제를 해결하기 위해서, SSH 터널링 기법을 사용하여 원격지에서 접속이 가능한 CCTV 시스템을 제안하고 구현하였다. 시스템은 SSH Secure Shell을 사용하여 암호화된 데이터를 전송함으로써, 보안성을 강화하였다. 또한 터널링 기법 사용하여 방화벽 내부에 존재하는 CCTV 녹화기로의 접근이 불가능 했던 문제를 해결하였다. 시스템에 대한 평가를 위해 여러 가지 CCTV 원격 접속 기법과 보안성에 대한 비교를 하였고, 시스템의 효율성에 대한 실험 결과, 전송 품질 및 시간의 큰 차이 없이 원격 접속이 가능함을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법을 현장에 적용한다면, 해킹의 위협으로부터 안전한 시스템을 구성할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용하여 이동물체를 분리하는 보안 시스템을 설계하고 구현한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(difference image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 또한, 차영상 기법에서 중요시되는 참고영상 갱신방법의 효율적인 적용방안도 제시하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
전 세계적으로 9.11로 대표되는 자살테러, 비행기테러, 화학가스 테러 등에 의한 인명피해가 늘고 있다. 1986년 김포공항 폭발사고, 1995년 음진리교 지하철 사린가스 사건, 2001년 9.11 사건, 2003년 필리핀 공항 폭탄테러 사건 등의 큰 테러 외에도 작은 사건은 무수히 많다. 이러한 테러 사태를 미연에 방지하기 위한 지능형 영상 보안 감시 시스템이 사회적으로 연구되어왔고 도입되어 왔다. 기존의 지능형 영상 보안 시스템은 모션 디렉션 기반으로 금지구역의 침입자로 판단되는 사람을 찾는 기능 중심으로 발전해왔다. 또한 보안요원의 관찰 모니터를 통해 화면을 계속 주시하는 한계 시간의 존재와 모니터 증가에 따른 한계 시간은 더 급감하게 되는 것으로 판단되었다. 이에 본 연구를 통해 유기물 탐지의 자동화를 추구하고, 보안 요원의 감시 업무를 도와 국가 주요 시설물의 유기물 자동 탐지를 통해 테러로부터 안전하게 보호하고자 한다.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
본 논문에서는 보안의 사각지대인 축산 및 농수산물 보관창고와 물류창고 등에서 도난으로 인한 피해 손실의 예방 및 보안률을 높이기 위해 적외선 센서에서 감지한 값과 양방향 무선카메라(DRC)를 통하여 얻어온 영상에 대해서 영상처리 기법을 적용하여 불법 침입자 효율적으로 감지할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 적외선센서로 일정한 감지할 위치를 잡아 감지된 값 발생시에 카메라로 영상을 습득 하는데 습득된 영상을 영상처리 과정을 통하여 움직임 인자의 판별을 하는 과정을 거쳐 최종적으로 감지, 분석된 결과와 이미지정보를 보안업체 또는 보관창고의 주인의 이동단말기에 송신하여 실시간 감시 할 수 있는 영상분석기술과 저렴한 센싱장비를 이용한 감지 시스템이다.
CCTV(Closed Circuit Television : 폐쇄회로텔레비전)는 산업, 교육, 교통관제, 범죄예방 등의 다양한 목적으로 이미 많은 분야에 활용되고 있다. CCTV의 사용목적이 다양화되면서 CCTV로부터 촬영된 영상데이터는 굉장히 중요한 자료로 사용된다. CCTV는 영상 및 음성 데이터를 특정 사용자에게 전송하는 시스템으로 수신대상 이외에는 수신할 수 없도록 구성되어 있다. 이러한 CCTV 운영 시스템은 제 3자가 폐쇄회로 내부에 접근한 경우에 대한 보안이 취약하다. 즉 제 3자가 폐쇄회로 내에 접근하게 되면 데이터 포획, 데이터 위 변조가 쉽게 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 폐쇄회로 내에서 인가되지 않은 기기 및 공격자에 의한 데이터 포획, 데이터 위 변조 방지를 위한 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 신경망의 오류 역전파(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용한 얼굴의 정상 비정상을 인식하는 보안 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 정지영상 및 동영상에서 입력된 얼굴영상을 전처리 단계에서 얼굴영역을 검출하여 $160{\times}160$ 크기의 고정 크기로 확대 및 축소 작업을 거친다. Mosaic 처리와 LaplacianEdge 처리를 거쳐 $40{\times}40$ 크기로 이진화한 정규화 데이터를 Gravity-Center 처리를 한다. 오류 역전파 학습 알고리즘으로 얼굴의 특징을 학습한 후 각종 정상 및 비정상 얼굴 데이터를 이용하여 인식률을 실험 하였다. 실험데이터는 이 분야의 공인 자료인 LFW Face Database[7] 데이터를 사용하였으며, 실험결과는 제안된 방법이 문제 해결에 적합한 접근임을 보여준다.
무선 인터넷의 보급과 맞물려 모바일 컴퓨팅 환경이 구축됨에 따라 PDA와 같은 소형의 모바일 장비에 최적화된 디지털 컨텐츠의 제작 및 배포가 활발해지고 있으며 불법적인 디지털 컨텐츠의 이용 또한 이에 비례하고 있다. 그러나 유선환경에 기반 한 기존의 DRM 시스템은 상대적으로 속도와 표현능력이 떨어지는 모바일 환경에는 적합하지 않으며 현재 연구.개발된 모바일 환경에서의 DRM 시스템은 음악, 문서, 이미지에 국한되어 있어 동영상과 암호화와 같은 높은 연산 능력을 요구하는 부분의 개발과 연구는 초기 단계에 머물러 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하도록 적은 연산 능력으로도 기존의 DRM 시스템에 준하는 보안 강도를 갖을 수 있도록 동영상의 부분 암호화 방식과 공유키 풀 기반의 인증 방법을 사용하는 DRM 시스템을 설계ㆍ제안한다.
집이나 소점포ㆍ사무실 등을 비울때 저렴한 가격으로 설치할 수 있는 보안장치인 '영상침입자 감지시스템 ESS-700'을 개발한 벤처기업 이젠 텔레콤. 이 제품은 세계 최초로 CCTV와 같은 감시장치와 경보장치를 하나로 묶은 최첨단 무인 보안감시시스템이다. 이 장치는 자동전화와 영상촬영 저장시설을 갖추고 있어 침입사고가 발생할 경우 6곳에 자동으로 전화연락이 되고 42장의 현장사진을 남기는 기능이 있다. 값은 38만5천원.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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