단말기의 성능이 각기 다양해지고, 여러 망을 통해 멀티미디어 서비스를 제공하는 것이 가능해지면서 미디어 소비 환경은 다양한 형태로 진화하였다. 최근 들어 실시간 모바일 서비스와 방송 서비스를 방송망은 물론 IP망에서도 제공되기 시작하였다. 이러한 변화의 흐름에 따라 이기종망 환경에서 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 제기되었으며, 이를 해결하기 위한 방법으로 MPEG에서는 기존 HD급 전송을 위해 적용한 MPEG-TS를 대체할 수 있는 MMT(MPEG Media Transport)를 멀티미디어 전송 표준으로 채택하였다. MMT는 IP 기반으로 지상파, 위성, 케이블 방송 네트워크 등에서 다양한 방송을 제공할 수 있으며, 다른 종류의 여러 망을 동시에 사용하여 멀티미디어를 전달할 수 있는 특징을 갖고 있으며, 이를 이용하여 최근 많은 관심을 받고 있는 UHD(Ultra High Definition)급 방송 서비스 전송에 적용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 MMT를 기반으로 이기종망을 통해 초고화질의 콘텐츠를 수신하도록 설계한 아키텍처 구현 방법을 제안한다.
기존의 인터넷 기반 스트리밍에 관한 연구들에서는 네트워크의 변화에 따라 적응적으로 QoS(Quality of Service)를 조절하는 기법들을 제시하여 왔다. 하지만 이는 서비스 제공자 입장에서의 문제 해결이며 네트워크 상태에 상관없이 일정한 QoS를 원하는 사용자에게는 적합하지 않다. 본 논문에서는 네트워크 상태가 변하더라도 끊김없는 미디어 스트리밍을 보장하는 프리페칭 기반 적응적 미디어 재생 기법인 PAP을 제안한다. 제안하는 PAP기법에서는 서버 측에서 네트워크 장애에 대비하여 미디어 데이터를 미리 전송하는 프리페칭 기법을 사용하며 클라이언트에서는 장애발생시 프리페칭된 미디어 데이터의 재생간격을 적응적으로 조절하여 재생하도록 한다. 클라이언트에서는 네트워크에 장애 발생여부에 따라 프레임의 재생간격을 늘리거나 줄여 버퍼 언더플로우가 발생할 확률을 줄인다. 프리페칭과 적응적 미디어 재생 기법을 함께 사용함으로써 미디어의 화질 열화와 재생 지연을 최소화시킬 수 있다. 실험을 통하여 비디오 스트림의 특성을 분석하였으며 이를 바탕으로 네트워크 상태에 따라 적응적으로 프리페칭을 함으로써 기존 방식에 비해 QoS를 일정하게 유지할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 화상회의 시스템에서 다양한 미디어의 동기화를 위해서 미디어 지연시간(delay time)의 편차를 분석하여 대기시간을 적용하여 동기화하는 방법을 제안한다. 또한 미디어 트래픽의 손실률과 대기시간을 이용하여 대기시간을 결정하는 데 중요한 외부변수의 값을 결정한다. 먼저 제안된 시스템은 회의를 시작하기 전에 더미 스트림을 발생시켜 지연지터의 편차를 구하여 네트워크 트래픽을 분석하여 미디어의 표현시간을 정의한다. 미디어 스트림이 표현되는 시간은 기준시간(basetime)+논리 시간+대기시간이 된다. 이 때 대기시간을 적절하게 늘이고 줄이기 위해서 대기시간 변경율과 표본단위를 이용하는데, 평가기준은 대기시간을 변경시키는 횟수, 평균 대기시간, 지연도착율, 평균 지연도착시간을 이용한다.
IP 멀티캐스트는 하나의 연결을 통해 데이터를 동시에 여러 컴퓨터로 보낼 수 있게 함으로서 비디오 스트림과 같은 대용량의 데이터 전송에 효율적으로 사용될 수 있다. 하지만, IP 멀티캐스트는 UDP에 기반한 best-effort 서비스로서, TCP에서 제공하는 신뢰 전송, 혼잡 제어 및 흐름 제어를 제공하지 못하는 단점이 있다. 또한 멀티캐스트 그룹 참가자는 어떠한 인증 과정이나 절차 없이 멀티캐스트 그룹에 참가/탈퇴가 가능하고, 하나의 서브넷 내에서는 브로드캐스트를 이용하기 때문에, 데이터의 기밀을 유지하기가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 일-대-다 멀티캐스트 응용에 적합한 흐름 제어, 키 관리 기법을 제공하는 신뢰전송 프로토콜인 TRDMP를 제안한다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
IP 카메라는 원격지에서도 감시할 수 있을 뿐만 아니라, UTP를 통해 전원 공급도 가능한 장점을 가지고 있으므로 아날로그 CCTV를 급속하게 대체하고 있다. 본 논문에서는 IP 카메라에 널리 적용되고 있는 ONVIF 표준의 프로토콜 구조와 그 외에도 이를 지원하기 위한 인터넷 프로토콜들을 소개하고, 상용보드 상에서 ONVIF 디바이스를 구현한다. 이러한 기능들은 클라이언트 (PC)의 관리 프로그램에서 제어 가능하지만, 사생활 보호 마스크나 열화상 카메라의 온도표시, 관심 영역과 같은 기능은 디바이스 상에서 웹 뷰어를 통해 구현한다. 실험을 통해 IP 카메라와 클라이언트 프로그램이 주고받는 SOAP 메시지와 스트리밍되는 영상을 통해 ONVIF Profile S와 웹 뷰어 기능을 확인한다.
모바일 응용에서 MPEG 비디오 스트림 등 대용량 데이터의 이용이 증가함에 따라, 전송되는 대용량 데이터의 정보 보호가 중요한 문제로 부각되고 있다. 대용량 데이터의 효과적인 보호를 위한 부분 암호화 방법으로 SECMPEG이 존재한다. 그러나 SECMPEG의 보안 레벨은 B- 나 P-프레임에 비해 상대적으로 용량이 큰 I-프레임을 모두 암호화 하기 때문에, 모바일 응용에 적용하기에는 암호화 오버헤드가 크다는 문제가 있다. 그러므로 MPEG2 표준의 압축 특성을 분석하여 I 프레임에서의 부분 암호화를 효과적으로 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는 수신단에서 I-프레임 내의 에러 전파 특성을 이용하는, 슬라이스 레벨에서의 부분 암호화 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 SECMPEG 보안 레벨 3과 비교하여 제안 방법은 보안 성능의 저하없이 수행 시간을 약 30배 이상 단축함을 확인하였다.
본 논문은 스마트폰으로 집 내의 상태를 제어하는 OneNet 클라우드 플랫폼 기반 실시간 홈 보안 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 로컬과 클라우드 지역으로 구분된다. 로컬 지역은 I/O 디바이스, 라우터와 센서 데이터를 수집, 모니터링하고 클라우드로 데이터를 전송하는 라즈베리파이로 구성되며, 라즈베리파이에 플래스크 웹 서버가 구현된다. 사용자가 집에 있을 경우 플래스크 웹 서버를 통하여 직접 데이터에 접근할 수 있다. 클라우드 지역에서 사용되는 플랫폼은 중국 통신회사의 OnetNet이며, 원격 접속 서비스를 제공한다. 스마트폰에서 사용자와 홈보안 시스템 사이의 통신을 위하여 하이브리드 앱이 개발되고, 센서 데이터와 비디오스트림을 전송하기 위하여 EDP와 RTSP 프로토콜을 파이썬 언어로 구현한다. 구현된 시스템에서 사용자는 스마트폰으로 센서 데이터. 비디오스트림과 위험이 발생시에 경고 문자를 받을 수 있고, OneNet 클라우드를 통하여 원격으로 집 내의 상태를 모니터링하고, 제어할 수 있다.
고정형 CCTV의 경우 팬-틸트(pan-tilt)와 줌(zoom) 기능을 활용하여 가시범위를 최대화하더라도 음영지역이 발생하는 문제가 있다. 이에 대한 대표적인 해결방안으로 다수의 고정형 CCTV를 운영하는 것이다. 이는 CCTV의 개수와 비례한 다량의 부가장비(예: 전선, 설비, 모니터 등)가 필요하다. 다른 해결방안으로 드론을 활용하는 것이다. 문제는 운영시간에 대하여 고정형 CCTV 대비 훨씬 짧다. 운영시간을 연장하기 위해 다수의 드론을 활용하여 한 대씩 임무를 교대하면서 수행하는 방식이 있다. 이 경우 배터리 충전이 필요한 드론은 드론 포트(drone port)에서 준비상태(재충전 완료)로 재진입하여 연속된 임무가 가능하게 하는 것이다. 본 논문은 고정된 전방을 향한 단안 카메라가 탑재된 초소형 드론을 활용하여 방범용 CCTV의 기능으로 활용될 때, 원격지에서 효율적인 운영과 후속 임무의 원활한 연속 수행을 위한 드론포트에 안정적인 착지를 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 그리고 이에 대한 운영을 통해 활용 가능성을 입증한다.
We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. Our method consists of two parts: first we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. To reduce side-effects because of irrelevant edges, we start our basic tracking by using strong Canny edges generated from large image intensity gradients of an input image. We get more edge pixels along LOD hierarchy. LOD Canny edge pixels become nodes in routing, and LOD values of adjacent edge pixels determine routing costs between the nodes. We find the best route to follow Canny edge pixels favoring stronger Canny edge pixels. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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