최근 들어 정보통신분야에 있어서 가장 화두가 되고 있는 용어가 유비쿼터스란 용어이다. 유비쿼터스(ubiquitous)는 '모든 곳에 있다'라는 뜻을 가지고 있으며 우리의 모든 일상이 네트워크로 연결되어 있는 상태를 말한다. 다양한 정보망에서 필요한 정보를 언제 어디서든지 간단하고 안전하게 손에 넣을 수 있다는 것을 뜻한다. 이 말은 인터넷을 포함한 앞으로의 정보화 사회를 장기간 이끌어 가는 상징적인 키워드가 될 것으로 전망된다. 유비쿼터스는 이미 우리 실세계에 깊숙히 파고들어와 있다. 은행에 가면 우리의 일거수일투족이 `CCTV'에 잡히게 되며 휴대전화에 내장된 GPS 시스템은 인공위성과 연결하여 가장 빠른 길을 알려주며 핸드폰이나 PDA를 이용한 주식거래도 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 가장 우리와 가까이에 위치하고 있는 모바일에 있어서도 수많은 서비스들이 우리 생활에 깊숙이 들어와 있다. 본 논문은 그 중에서도 우리에게 가장 친숙하게 다가와 있는 모바일 SMS(Short Message Service)에 있어서 기존 SMS서비스 전송방식과는 달리 무선 인터넷을 활용한 SMS 전송방식으로 보다 효율적인 서비스체계와 비용절감 및 다양한 사업 모델링을 통한 부가가치 창출을 목표로 하고 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.56-64
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2015
The personal image information compiled through closed-circuit television (CCTV) will be open to the internet with the technology such as Long-Tail, Mash-Up, Collective Intelligence, Tagging, Open Application Programming Interface (Open-API), Syndication, Podcasting and Asynchronous JavaScript and XML (AJAX). The movie User Created Contents (UCC) connected to the internet with the skill of web 2.0 has the effects of abuse and threat without precedent. The purpose of this research is to develop the institutional and technological method to reduce these effects. As a result of this research, in terms of technology this paper suggests Privacy Zone Masking, IP Filtering, Intrusion-detection System (IDS), Secure Sockets Layer (SSL), public key infrastructure (PKI), Hash and PDF Socket. While in terms of management this paper suggests Privacy Commons and Privacy Zone. Based on CCTV-UCC linked to the above network, the research regarding personal image information security is expected to aid in realizing insight and practical personal image information as a specific device in the following research.
최근 공공기관을 통해 CCTV 영상을 통합관리 하려는 움직임이 활발히 발생하고 있다. 하지만, CCTV의 수가 증가하고, 해상도가 높아지면서 통합관리시 저장비용, 검색비용 등의 문제가 예상되고 있다. 이러한 문제의 해결책으로 클라우드 컴퓨팅 기술을 들 수 있는데, 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라이언트 디바이스에서 필요한 시점에 인터넷을 이용해 공유 풀에 있는 서버, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 등과 같은 IT 리소스에 쉽게 접근할 수 있는 것을 가능하게 하는 모델이다. 또한 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 다양한 모바일 기기를 결합하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. CCTV와 같은 영상을 생산하는 클라이언트를 모바일 클라우드의 단말로 보고, 영상 데이터를 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 관리하면, 저가의 비용으로 대용량의 영상을 저장하는데 비용을 절감 할 수 있으며, 간단한 방법으로 병렬 처리로 검색을 할 수 있어, 검색 시간을 절감 할 수 있는 효과가 있다. 본 논문에서는 모바일 클라우드를 이용한 범용 영상 통합 관리 시스템 모델을 제안하고 이를 토대로 차량용 블랙박스 분야에 한정한 시스템 설계하고 구현하였다.
This paper presents the results of a study for robust self-localization and indoor slam using external cameras (such as a CCTV) and odometry of mobile robot. First, a position of mobile robot was estimated by using maker and odometry. This data was then fused with camera data and odometry data using an extended kalman filter. Finally, indoor slam was realized by applying the proposed method. This was demonstrated in the actual experiment.
정부기관이나 공공기관의 폐쇄망하에서 상용 모바일망을 통한 모바일 영상정보 및 스마트워크를 지원하기 위해서는 단말 보안 및 네트워크 보안이 필수적으로 제공되어야만 한다. 폐쇄망하에서 상용 모바일을 통한 단말 보안 및 네트워크 보안을 위해서 SSLVPN 기술을 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 폐쇄망 환경하에서 모바일 영상정보 및 스마트 환경에 적합한 모바일 SSLVPN을 활용한 네트워크망의 설계 및 구축방안을 제시하고자 한다. 제안하는 시스템에서는 폐쇄망에서 상용망을 사용하여 모바일 장비를 사용하여 영상정보를 제공하고 업무를 지원할 수 있는 특징을 가지고 있다.
도시철도는 대표적인 대중교통으로써, 하루에도 수백만명의 승객들이 이용하고 있다. 따라서 도시철도를 이용하는 승객들의 안전이 보장되어야 하며, 안전한 서비스 제공 및 예방 노력이 제반되어야 한다. 이를 위해 설치된 폐쇄회로 CCTV와 상황실은 넓은 구역내의 모든 위험상황을 감지하고 대응하기에 미흡하다. 따라서 이러한 영상감시의 미흡한 점을 보완하여 기설치된 CCTV를 통해 위험구역내 보행자를 자동으로 인지하여 큰 사고를 미연에 방지하고자 역사내 지능형 영상감시 시스템을 설계하였다.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
본 연구는 병원과 같은 복잡하고 제한된 환경에서 로봇이 장애물과의 충돌 없이 목적지까지 도달 할 수 있게 하는 로봇 내비게이션 시스템에 관한 것이다. 또한 내비게이션 시스템은 크게 1) 센서 네트워크 2) 내비게이션 서버, 3)로봇 세 가지 기능으로 되어 있으며 구성되어있다. 제한된 환경에서 CCTV를 이용하여 위치를 인식하고 서버와의 통신을 이용하여 로봇이 장애물이나 움직이는 또 다른 객체와의 충돌 없이 목표에 도달 하는 것을 지원하기 위하여, 최적화된 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 또한 제한된 영역과 역할에 따른 로봇의 최적화 배치 개수를 파악하여 실제, 다양한 영역에서 사용가능할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.
최근 1인 가구의 증가로 반려동물을 키우는 가구가 많아짐에 따라, 주인의 부재 시에도 반려동물의 상태나 행동을 모니터링하는 시스템에 대한 필요성이 요구되고 있다. 가정용 CCTV를 이용한 반려동물의 모니터링에는 지역적 한계가 있어, 다수의 CCTV를 필요로 하거나 반려동물의 행동반경을 제한하는 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 반려동물 모니터링의 지역적 한계를 해결하고자 딥러닝을 이용하여 고양이를 검출하고 추적하는 이동식 시스템을 제안한다. 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 데이터셋을 학습하고, 이를 기반으로 라즈베리파이에 적용하여 영상에서 검출된 객체를 추적한다. 라즈베리파이와 노트북을 무선 랜으로 연결하고 고양이의 움직임과 상태를 실시간으로 확인이 가능한 이동식 모니터링 시스템을 설계하였다.
DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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