보안과 감시에 대한 사람들의 관심이 높아지면서 무인화에 초점을 맞춘 CCTV(Closed-circuit Television) 시장이 형성되었고, 디지털 영상 압축 기술과 인터넷이 급격히 발전함으로써 인터넷 기반의 웹 카메라가 새롭게 등장하였다. 웹 카메라의 특징은 기존의 CCTV와 다르게 장소에 구별 없이 네트워크가 이루어지는 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 볼 수 있는 것이다. 그러나 시스템 관리자에게는 웹 브라우저에서 웹 카메라 서버로 접속된 사용자에게만 해당 카메라의 영상을 보여주는 웹 카메라의 방식은 불편한 단점이다. 이에 본 논문에서는 여러 영상을 단일화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 시스템 관리의 효율성을 높이기 위해 영상을 저장하는 기능 및 특정 시간에 저장이 이루어지는 스케줄링 기능을 구현 및 설계하였다.
대용량의 네트워크 인프라가 확대되고, 네트워크를 통한 DV, HD 급의 고화질 비디오 전송이 보편화 되면서, 고화질의 비디오에 몰입감, 현실감을 증진시키기 위한 스테레오 HD 비디오 전송이 가능하게 되었다. 본 논문은 IP 네트워크를 통해서 스테레오 HD 비디오 전송을 가능하게 해주는 소프트웨어 기반의 HD 비디오 전송 시스템에서 효과적으로 몰입감과 입체감을 제공하기 위해 충족되어야 하는 좌우 영상의 동기화에 필요한 요소들을 다룬다. 제안된 동기화 기법은 수신 측에서 최종적으로 동기화된 좌우 영상을 통해 스테레오 HD 비디오를 얻기 위해서 좌우 카메라로부터 영상의 획득 시, 획득된 영상의 네트워크 전송 시, 또 수신된 영상의 재생 시 좌우 영상의 동기화한다. 결과적으로 동기화 된 좌우 영상을 통하여 몰입감과 현실감을 가지는 스트레오 HD 비디오를 실시간으로 감상할 수 있다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.
본 논문에서는 zigbee로 구성된 무선 센서 네트워크 기반의 재난재해 감지 시스템에서 쿼드콥터를 이용한 영상 데이터 수집 및 노드 대체 방법을 제안한다. 기존의 영상을 이용한 무선 센서 네트워크 기반의 시스템에서는, 카메라가 고정되어 있어 넓은 지역을 관측하지 못한다. 기존의 시스템은 노드가 재난재해로 인해 누락되는 상황에서 대체방안이 제시되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 쿼드콥터에 IP 카메라와 통신 노드를 장착하여 센서 노드의 신뢰성 향상과 대체 노드로 활용하는 방법을 제안한다. 기존의 시스템보다 쿼드콥터의 영상을 통한 센서노드 및 실시간 상황 정보의 신뢰성을 향상시킬 것으로 기대된다.
센서 및 무선 네트워크 기능이 추가된 장치들의 소형화는 일상생활에서 컴퓨터를 이용하는 스타일에 변화를 가져오고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로의 발전에 기여하고 있다. 본 논문에서는 병원 환경에서 간호사, 의사, 환자 가족이 환자의 상태 정보를 공유하고 관찰할 수 있는 무선 모바일과 웹 환경 기반의 카메라 제어 시스템을 설계한다. 그리고 병원의 다양한 장비들을 하나의 시스템으로 통합하고, 원격 관리를 수행함으로써 환자 관리 시스템에 응용할 수 있다. 일반적인 웹 카메라는 병실의 환자 관찰을 위해 카메라 방향을 원격에서 제어하기가 불가능하다. 따라서 웹 카메라에 360도 회전이 가능한 스텝 모터를 부착하고 제어 보드를 통하여 스텝 모터가 구동하도록 설계하였다. 또한 모바일 및 웹 기반의 두 가지 환경에 따른 어플리케이션을 개발하여 제어 및 수집한 영상 데이터를 관찰함으로써 관찰자의 상황에 따른 효율성을 제공할 수 있다.
스마트 카메라는 종래의 획득한 영상을 압축하여 전송하는 네트워크 카메라 기능에 더하여, 획득한 영상을 해석하여 상황을 인지하고 이에 따른 실시간 조치가 가능한 지능 비젼 기능을 추가적으로 갖춘 카메라이다. 지능 비젼 알고리즘들은 연산량이 많다. 따라서 싱글 CPU로 영상을 압축하고 전송하는 일 뿐만 아니라 지능 비젼 처리까지 모두 실시간으로 처리하기에는 무리가 있다. Texas Instruments 사가 제공하는 다빈치 프로세서는 ARM 코어와 DSP 코어의 듀얼 코어이며 네트워킹 인터페이스 및 비디오 획득 인터페이스를 비롯하여 디지털 비디오 응용 임베디드 제품 개발에 필요한 다양한 I/O을 지원하는 인기 있는 ASSP(Application Specific Standard Product)이다. 본 논문에서는 다빈치 프로세서 기반 스마트 카메라의 S/W 를 설계하고 구현한 결과를 기술한다. 얼굴 검출 응용을 예로 구현하였고 동작이 잘 수행됨을 확인하였다. 향후 보다 광범위하고 실시간으로 동작되는 비젼 기능이 지원되는 스마트 카메라 개발을 위해 보다 효율적인 비젼 응용 S/W 구조와 알고리즘의 최적화에 대한 연구가 필요하다.
멀티미디어 포렌식 분야에서 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 연구가 지속되어 왔다. 점점 고도화되는 범죄 중에 불법 촬영 등의 범죄는 카메라가 소형화됨에 따라 피해자가 알아차리기 어렵기 때문에 높은 범죄 발생 건수를 차지하고 있다. 따라서 특정 영상이 어느 카메라로 촬영되었는지를 특정할 수 있는 기술이 사용된다면 범죄자가 자신의 범죄 행위를 부정할 때, 범죄 혐의를 입증할 증거로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 4개의 컨볼루션 계층과 2개의 전연결 계층으로 구성되었으며, 데이터 전처리를 위한 필터로 High Pass Filter를 사용하였다. 제안한 모델의 성능 검증을 위하여 Dresden Image Database를 활용하였고, 데이터셋은 순차분할 방식을 적용하여 생성하였다. 제안하는 모델을 3 계층 모델과 GLCM 적용 모델 등 기존 연구들과 비교 분석을 수행하여 우수성을 보였고, 최신 연구 결과에서 제시하는 수준의 98% 정확도를 달성하였다.
본 논문에서는 문화재의 도난을 방지하기 위한 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼을 설계하였다. 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼은 문화재의 특성을 고려하여 문화재 훼손을 최소화하도록 설계되었다. 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼은 이동형 문화재 감시시스템과 이들 감시시스템간 협업네트워크 프로토콜로 구성된다. 만약 침입자가 침입하여 문화재를 훔친 후 특정 경로를 따라 이동하면 이동형 문화재 감시시스템의 플랫폼은 감시카메라간 협업네트워크에 의해 연속적인 추적이 가능하기 때문에 문화재 도난방지에 매우 큰 역할을 할 것으로 예상된다.
유비쿼터스 시대와 더불어 미용학의 헤어분야도 발전하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 네트워크에서 디지털 헤어 체인징을 설계하고 구현한다. 미용사가 시술하기 위해 디지털 카메라를 이용하여 고객의 얼굴 모습을 촬영한다. 인터넷에 접속하여 고객의 얼굴과 헤어가 모니터에 나타나면, 웹 서버에서 보유한 커트, 퍼머, 업스타일, 염색, 긴 머리 등의 디지털 콘텐츠를 이용하여 이동단말기에서 고객의 헤어모습에 대한 선택과 호응을 얻는다. 미용사는 이동단말기의 헤어 디자인 이미지를 보면서 고객의 헤어를 시술 한 후, 다시 디지털 카메라로 찍어 웹 서버에 자료를 업 데이트 한다. 고객은 이 사진을 자신의 이동단말기에 저장한다. 유비쿼터스 네트워크에서 이를 적용하기 위한 유비쿼터스 헤어 체인징 시스템을 설계하고, 디지털 헤어 콘텐츠와 온라인 인터넷 시스템 및 이동단말을 통한 시스템을 구현하여 미용 정보사회 발전에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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